دوره تسلط بر تحلیل و مصورسازی داده‌ها با پایتون برای تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار و پژوهشی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر تحلیل و مصورسازی داده‌ها با پایتون برای تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و جایگاه تحلیل اکتشافی در فرآیند تصمیم‌گیری
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های تحلیل داده
• 3. مبانی کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 4. ساختارهای داده در پانداز و کار با سری‌ها و دیتافریم‌ها
• 5. روش‌های استاندارد وارد کردن داده‌ها از منابع مختلف
• 6. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 7. شناسایی و برخورد با داده‌های پرت در مجموعه‌های آماری
• 8. اصول آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی در تحلیل داده‌ها
• 9. بررسی پراکندگی داده‌ها با استفاده از انحراف معیار و واریانس
• 10. تجزیه و تحلیل همبستگی بین متغیرها
• 11. کار با داده‌های زمانی و تحلیل سری‌های زمانی ساده
• 12. معرفی کتابخانه مت‌پلات‌لیب برای ترسیم نمودارهای پایه
• 13. اصول طراحی و انتخاب نمودار مناسب برای داده‌های عددی
• 14. مصورسازی توزیع داده‌ها با استفاده از هیستوگرام و نمودار چگالی
• 15. تحلیل روابط بین متغیرها با نمودارهای پراکندگی
• 16. نمودارهای جعبه‌ای برای شناسایی توزیع و داده‌های دورافتاده
• 17. استفاده از کتابخانه سی‌بورن برای ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته
• 18. مصورسازی ماتریس همبستگی با استفاده از هیت‌مپ
• 19. کار با داده‌های دسته‌ای و نمودارهای ستونی و دایره‌ای
• 20. مهندسی ویژگی‌ها و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های ثانویه
• 21. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها برای بهبود تحلیل
• 22. تحلیل داده‌های چندمتغیره و کاهش ابعاد بصری
• 23. استفاده از ابزارهای تعاملی برای مصورسازی پویا
• 24. خلاصه‌سازی داده‌ها با استفاده از گروه‌بندی و جداول محوری
• 25. تحلیل روندها و الگوها در داده‌های کسب‌وکار
• 26. ارزیابی کیفیت داده‌ها قبل از ورود به مدل‌سازی
• 27. مستندسازی نتایج تحلیل اکتشافی برای گزارش‌های مدیریتی
• 28. کاربرد تحلیل اکتشافی در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 29. مطالعه موردی تحلیل داده‌های فروش و پیش‌بینی تقاضا
• 30. مطالعه موردی تحلیل شاخص‌های عملکردی در پژوهش‌های کاربردی
• 31. نکات اخلاقی و حرفه‌ای در نمایش و تفسیر داده‌ها
• 32. بهترین شیوه‌های کدنویسی تمیز در تحلیل داده‌ها
• 33. بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون در پردازش داده‌های حجیم
• 34. خروجی گرفتن و اشتراک‌گذاری نتایج تحلیل در قالب‌های استاندارد
• 35. بازبینی نهایی و مسیر یادگیری برای تحلیل پیشرفته داده‌ها