دوره جامع تحلیل داده با پایتون؛ از مقدمات تا مصورسازی حرفه‌ای با Numpy، Pandas و Seaborn همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده با پایتون؛ از مقدمات تا مصورسازی حرفه‌ای با Numpy، Pandas و Seaborn

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل و پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه استاندارد پایتون
• 3. متغیرها و انواع داده‌های پایه در پایتون
• 4. ساختارهای کنترلی و حلقه‌ها در تحلیل داده
• 5. کار با توابع و ماژول‌های کاربردی در پایتون
• 6. آشنایی با کتابخانه نامپای و آرایه‌های چندبعدی
• 7. عملیات محاسباتی بر روی آرایه‌های نامپای
• 8. نمایه‌سازی و برش در آرایه‌های چندبعدی
• 9. توابع آماری و ریاضی در کتابخانه نامپای
• 10. مفاهیم پایه ساختار داده در کتابخانه پانداز
• 11. آشنایی با سری‌های پانداز و عملیات بر روی آن‌ها
• 12. ساختار دیتافریم در پانداز و نحوه ایجاد آن
• 13. بارگذاری داده‌ها از فایل‌های متنی و اکسل
• 14. مشاهده اولیه و ارزیابی کیفیت داده‌ها
• 15. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در دیتافریم
• 16. مدیریت مقادیر مفقود و داده‌های ناقص
• 17. تغییر نام ستون‌ها و ویرایش ساختار داده‌ها
• 18. ادغام و الحاق دیتافریم‌ها با استفاده از توابع پانداز
• 19. گروه‌بندی داده‌ها و عملیات تجمیعی
• 20. تحلیل داده‌های سری زمانی با ابزارهای پانداز
• 21. کار با داده‌های متنی در دیتافریم‌ها
• 22. آشنایی با مبانی مصورسازی داده‌ها
• 23. رسم نمودارهای پایه با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 24. تنظیمات ظاهری و شخصی‌سازی نمودارها
• 25. آشنایی با کتابخانه سی‌بورن برای مصورسازی پیشرفته
• 26. رسم نمودارهای توزیع آماری با سی‌بورن
• 27. تحلیل همبستگی داده‌ها با نمودارهای حرارتی
• 28. تصویرسازی روابط بین متغیرها با نمودارهای پراکندگی
• 29. نمودارهای دسته‌ای و مقایسه‌ای در تحلیل داده
• 30. مدیریت رنگ‌بندی و تم‌های گرافیکی در سی‌بورن
• 31. ترکیب چندین نمودار در یک گزارش تصویری
• 32. ذخیره‌سازی و خروجی گرفتن از تحلیل‌های انجام شده
• 33. پروژه عملی تحلیل یک مجموعه داده واقعی
• 34. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش داده‌های حجیم
• 35. مراحل پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
• 36. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های عددی
• 37. کدگذاری متغیرهای طبقه‌بندی شده
• 38. روش‌های کاهش ابعاد داده در تحلیل‌های اولیه
• 39. استخراج ویژگی‌های کلیدی از داده‌های خام
• 40. ارزیابی نهایی و گزارش‌نویسی نتایج تحلیل
• 41. اصول اخلاقی در کار با داده‌ها و حفظ محرمانگی اطلاعات
• 42. نکات ایمنی در مدیریت و اشتراک‌گذاری فایل‌های داده
• 43. مسیرهای یادگیری پیشرفته در تحلیل داده و هوش مصنوعی