دوره جامع تحلیل داده با پایتون؛ از مقدمات تا کاربردهای صنعتی و پژوهشی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده با پایتون؛ از مقدمات تا کاربردهای صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و تحلیل آماری با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه علمی و کتابخانه‌های پایه
• 3. متغیرها و ساختارهای داده در پایتون
• 4. مدیریت جریان کنترل و حلقه‌ها در پردازش داده
• 5. کار با توابع و ماژول‌های کاربردی در تحلیل داده
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌های چندبعدی
• 7. عملیات ریاضی و آماری بر روی آرایه‌های نامپای
• 8. مبانی کتابخانه پانداز و کار با سری‌های زمانی
• 9. ساختار داده دیتافریم و نحوه بارگذاری داده‌های ساختاریافته
• 10. فراخوانی و مدیریت فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
• 11. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 12. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها در پانداز
• 13. تجمیع داده‌ها و عملیات گروه‌بندی
• 14. ادغام و الحاق دیتافریم‌های چندگانه
• 15. اصول مصورسازی داده‌ها با کتابخانه متپلات‌لیب
• 16. ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته با سی‌بورن
• 17. تحلیل توصیفی و شاخص‌های مرکزی در داده‌ها
• 18. توزیع‌های آماری و احتمالات کاربردی در پایتون
• 19. آزمون فرضیه و استنباط آماری با پایتون
• 20. همبستگی و تحلیل روابط بین متغیرها
• 21. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوشمند
• 22. مبانی یادگیری ماشین با کتابخانه سایکیت‌لرن
• 23. رگرسیون خطی و پیش‌بینی مقادیر عددی
• 24. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 25. خوشه‌بندی داده‌ها و تحلیل گروه‌های مشابه
• 26. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی و معیارهای دقت
• 27. کاهش ابعاد داده با روش‌های آماری
• 28. کار با داده‌های متنی و پردازش اولیه متن
• 29. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندها
• 30. بهینه‌سازی مدل‌ها و انتخاب ویژگی‌های کلیدی
• 31. معرفی اصول اخلاق در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی
• 32. کاربرد تحلیل داده در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 33. تحلیل داده‌های پژوهشی در علوم پایه
• 34. گزارش‌نویسی داده‌محور و ارائه نتایج تحلیلی
• 35. ساخت داشبوردهای مدیریتی ساده با ابزارهای پایتونی
• 36. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای تحلیل داده
• 37. آشنایی با مبانی داده‌کاوی در مقیاس بزرگ
• 38. مستندسازی پروژه‌های داده‌محور بر اساس استانداردهای مهندسی
• 39. پروژه نهایی تحلیل داده بر روی مجموعه داده‌های واقعی و استاندارد