دوره جامع تحلیل و پردازش هوشمند داده‌ها با کتابخانه Pandas همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و پردازش هوشمند داده‌ها با کتابخانه Pandas

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های ساختاریافته با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون و ابزارهای تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مورد نیاز برای تحلیل داده
• 3. مبانی ساختار داده‌ها در کتابخانه پانداز
• 4. آشنایی با شیء سری در پانداز و عملیات پایه روی آن
• 5. کار با دیتافریم‌ها و ساختار جدولی داده‌ها
• 6. فراخوانی داده‌ها از فایل‌های متنی و اکسل
• 7. بررسی و بازبینی اولیه ساختار مجموعه‌داده‌ها
• 8. انتخاب و فیلتر کردن ستون‌ها در دیتافریم
• 9. فیلتر کردن ردیف‌ها بر اساس شرط‌های منطقی
• 10. استفاده از متدهای جستجو و انتخاب داده‌ها
• 11. تغییر نام ستون‌ها و مدیریت برچسب‌های داده
• 12. اضافه کردن ستون‌های جدید و محاسبات ریاضی
• 13. حذف سطرها و ستون‌های زائد از دیتافریم
• 14. مدیریت مقادیر گمشده و خالی در مجموعه‌داده‌ها
• 15. کار با انواع داده‌ها و تبدیل نوع متغیرها
• 16. مرتب‌سازی داده‌ها بر اساس مقادیر ستون‌ها
• 17. استفاده از متد فیلتر برای تحلیل‌های شرطی پیچیده
• 18. کار با داده‌های زمانی و تقویمی در پانداز
• 19. استخراج ویژگی‌های زمانی از تاریخ و ساعت
• 20. گروه‌بندی داده‌ها با استفاده از متد گروپ‌بای
• 21. اعمال توابع تجمعی بر روی گروه‌های داده
• 22. ترکیب و ادغام چندین دیتافریم با یکدیگر
• 23. اتصال داده‌ها بر اساس ستون‌های مشترک
• 24. تغییر شکل ساختار داده‌ها با استفاده از پیوت‌تیبل
• 25. کار با توابع رشته‌ای برای پاک‌سازی داده‌های متنی
• 26. استفاده از متد اپلای برای پردازش‌های سفارشی
• 27. ذخیره‌سازی نتایج تحلیل در قالب‌های استاندارد
• 28. اصول مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 29. ترسیم نمودارهای میله‌ای و ستونی برای تحلیل فراوانی
• 30. نمودارهای خطی برای نمایش روند تغییرات داده
• 31. نمودارهای پراکندگی برای تحلیل همبستگی متغیرها
• 32. تحلیل آماری توصیفی و شاخص‌های مرکزی
• 33. محاسبه واریانس و انحراف معیار در مجموعه‌داده‌ها
• 34. شناسایی داده‌های پرت و غیرمتعارف
• 35. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوشمند
• 36. کار با فایل‌های حجیم و بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 37. بررسی ارتباط بین متغیرها با استفاده از ماتریس همبستگی
• 38. تکنیک‌های پیشرفته پاک‌سازی داده‌های نویزدار
• 39. کار با داده‌های دسته‌بندی شده و کدگذاری آن‌ها
• 40. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌های عددی
• 41. تجزیه و تحلیل داده‌های مالی در چارچوب مقررات رسمی
• 42. پیاده‌سازی یک پروژه جامع تحلیل داده‌های اقتصادی
• 43. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر داده‌های ساختاریافته