اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استخراج و پاکسازی داده‌های بدهی با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج و پاکسازی داده‌های بدهی با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت بدهی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج داده‌های بدهی
• 2. انواع داده‌های بدهی و منابع آن‌ها
• 3. معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 5. کار با کتابخانه‌های اصلی پایتون در تحلیل داده
• 6. خواندن و نوشتن فایل‌های متنی و CSV
• 7. استخراج داده از صفحات وب با استفاده از Beautiful Soup
• 8. استخراج داده از فایل‌های اکسل با استفاده از Pandas
• 9. پاکسازی داده‌های گمشده (Missing Values)
• 10. حذف داده‌های تکراری
• 11. تبدیل انواع داده‌ها در پایتون
• 12. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 13. اعتبارسنجی داده‌ها و شناسایی داده‌های نامعتبر
• 14. مدیریت داده‌های متنی و پاکسازی آن‌ها
• 15. استفاده از عبارات با قاعده (Regular Expressions) برای پاکسازی داده
• 16. تغییر فرمت تاریخ و زمان در پایتون
• 17. کار با داده‌های عددی و تبدیل آن‌ها
• 18. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
• 19. تحلیل توصیفی داده‌های بدهی
• 20. محاسبه آمارهای توصیفی (میانگین، میانه، انحراف معیار)
• 21. مصورسازی داده‌ها با استفاده از Matplotlib
• 22. مصورسازی داده‌ها با استفاده از Seaborn
• 23. تحلیل داده‌های سری زمانی بدهی
• 24. پیش‌بینی روند بدهی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
• 25. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بدهی
• 26. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی میزان بدهی
• 27. درخت تصمیم‌گیری برای طبقه‌بندی مشتریان بدهکار
• 28. جنگل تصادفی (Random Forest) برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 29. ماشین بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل داده‌های بدهی
• 30. خوشه‌بندی مشتریان بدهکار با استفاده از الگوریتم K-Means
• 31. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از PCA
• 32. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. انتخاب ویژگی‌های مهم در مدل‌سازی بدهی
• 34. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متون مرتبط با بدهی
• 35. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متون بدهی
• 36. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای تحلیل داده‌های متنی
• 37. کار با پایگاه داده‌ها و استخراج داده‌های بدهی
• 38. اتصال به پایگاه داده‌های SQL با پایتون
• 39. اتصال به پایگاه داده‌های NoSQL با پایتون
• 40. استفاده از APIها برای استخراج داده‌های بدهی
• 41. امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده‌های بدهی
• 42. مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی کدهای پایتون برای داده‌های بزرگ
• 43. استقرار مدل‌های تحلیل داده‌های بدهی
• 44. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و به‌روزرسانی آن‌ها
• 45. مستندسازی کدها و فرآیندهای تحلیل داده