دوره جامع تحلیل و مصورسازی داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های پایتون (مبتنی بر استانداردهای علمی) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و مصورسازی داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های پایتون (مبتنی بر استانداردهای علمی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کاربردی با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه علمی پایتون
• 3. آشنایی با کتابخانه نامپای و ساختار آرایه‌ها
• 4. عملیات ریاضی و آماری بر روی آرایه‌های چندبعدی
• 5. تکنیک‌های مدیریت داده‌های گمشده و ناقص
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداس و ساختار داده سری
• 7. کار با دیتافریم‌ها در پانداس
• 8. فراخوانی و بارگذاری داده‌ها از منابع فایل‌های متنی
• 9. اتصال به پایگاه‌های داده و خواندن داده‌های ساختاریافته
• 10. روش‌های پیمایش و فیلتر کردن داده‌ها در پانداس
• 11. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر غیرمعتبر
• 12. ترکیب و ادغام مجموعه‌های داده‌ای مختلف
• 13. گروه‌بندی داده‌ها و اجرای عملیات تجمعی
• 14. تحلیل سری‌های زمانی با ابزارهای پانداس
• 15. تکنیک‌های تغییر شکل و بازآرایی داده‌ها
• 16. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 17. رسم نمودارهای خطی برای تحلیل روندهای زمانی
• 18. رسم نمودارهای ستونی و میله‌ای برای مقایسه داده‌ها
• 19. ایجاد نمودارهای پراکندگی جهت بررسی همبستگی
• 20. استفاده از هیستوگرام برای تحلیل توزیع داده‌ها
• 21. شخصی‌سازی نمودارها با تنظیمات محورها و برچسب‌ها
• 22. معرفی کتابخانه سی‌بورن برای مصورسازی پیشرفته
• 23. رسم نقشه‌های حرارتی برای نمایش ماتریس همبستگی
• 24. مصورسازی روابط چندمتغیره با نمودارهای توزیعی
• 25. مدیریت رنگ‌ها و سبک‌های بصری در گزارش‌های آماری
• 26. مبانی آمار توصیفی در پایتون
• 27. محاسبه شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
• 28. تحلیل همبستگی و کوواریانس بین متغیرها
• 29. مقدمه‌ای بر استنباط آماری و آزمون‌های فرضیه
• 30. کاربرد توزیع‌های احتمالی در تحلیل داده‌ها
• 31. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی آماری
• 32. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های داده‌ای
• 33. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 34. کاهش ابعاد داده با روش‌های آماری
• 35. تحلیل رگرسیون خطی با کتابخانه سایکیت‌لرن
• 36. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیونی
• 37. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی داده‌ها با روش‌های یادگیری ماشین
• 38. اجرای الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
• 39. کاربرد درخت‌های تصمیم در تحلیل داده‌های طبقه‌بندی‌شده
• 40. ارزیابی دقت مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
• 41. استفاده از خوشه‌بندی برای تحلیل گروه‌های داده
• 42. آماده‌سازی گزارش‌های تحلیل داده و داشبوردهای اطلاعاتی
• 43. مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده با نوت‌بوک‌های ژوپیتر
• 44. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای تحلیل داده‌های حجیم
• 45. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 46. بررسی کاربردهای تحلیل داده در مدیریت منابع و تصمیم‌گیری‌های سازمانی
• 47. مطالعه موردی تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی در چارچوب قوانین کشور
• 48. پروژه نهایی تحلیل و مصورسازی یک مجموعه داده واقعی