دوره جامع تحلیل و مصورسازی داده‌ها با پایتون (EDA)؛ از پیش‌پردازش تا استخراج بینش‌های کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و مصورسازی داده‌ها با پایتون (EDA)؛ از پیش‌پردازش تا استخراج بینش‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: تحلیل اکتشافی داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و نقش تحلیل اکتشافی داده‌ها در فرآیند علم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
• 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه نام‌پای و کار با آرایه‌های عددی
• 4. آشنایی با ساختارهای داده در پانداز و کار با سری‌ها
• 5. کار با دیتافریم‌ها و بارگذاری انواع فایل‌های داده‌ای
• 6. بررسی اولیه کیفیت داده‌ها و شناسایی مقادیر مفقود
• 7. استراتژی‌های مدیریت و جایگزینی داده‌های ناقص
• 8. فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعه‌های داده بر اساس شرایط
• 9. اصول مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها در پانداز
• 10. محاسبات آماری توصیفی و شاخص‌های مرکزی
• 11. بررسی پراکندگی داده‌ها با استفاده از انحراف معیار و واریانس
• 12. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت در مجموعه داده
• 13. تغییر ساختار و بازآرایی داده‌ها با استفاده از متد‌های تغییر شکل
• 14. ادغام و ترکیب چندین منبع داده‌ای مختلف
• 15. کار با داده‌های زمانی و تحلیل سری‌های زمانی ساده
• 16. استخراج ویژگی‌های جدید از متغیرهای موجود
• 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه مت‌پلات‌لیب برای ترسیم نمودار
• 18. رسم نمودارهای خطی برای تحلیل روندها
• 19. استفاده از نمودارهای ستونی برای مقایسه دسته‌ها
• 20. تحلیل توزیع داده‌ها با استفاده از هیستوگرام
• 21. شناسایی روابط بین متغیرها با نمودارهای پراکندگی
• 22. کار با نمودارهای جعبه‌ای برای بررسی توزیع و مقادیر پرت
• 23. شخصی‌سازی نمودارها با استفاده از تنظیمات مت‌پلات‌لیب
• 24. آشنایی با کتابخانه سی‌بورن و قابلیت‌های پیشرفته آن
• 25. ترسیم نقشه حرارتی برای نمایش همبستگی بین متغیرها
• 26. استفاده از نمودارهای جفتی برای تحلیل چندمتغیره
• 27. مصورسازی داده‌های دسته‌ای با نمودارهای ویولنی
• 28. بررسی روابط غیرخطی با نمودارهای رگرسیونی
• 29. ایجاد داشبوردهای تحلیلی ساده با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 30. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده برای ساده‌سازی تحلیل
• 31. شناسایی الگوهای تکرار شونده در داده‌ها
• 32. اعتبارسنجی فرضیه‌های آماری با استفاده از داده‌های اکتشافی
• 33. گزارش‌نویسی تحلیلی و مستندسازی یافته‌های داده‌محور
• 34. اصول اخلاقی در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 35. بررسی کاربرد تحلیل اکتشافی در پروژه‌های واقعی کسب‌وکار
• 36. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ
• 37. استفاده از ابزارهای بصری برای تفسیر بهتر مدل‌های آماری
• 38. خلاصه سازی نتایج و ارائه گزارش‌های مدیریتی
• 39. پروژه نهایی: تحلیل اکتشافی یک مجموعه داده واقعی از ابتدا تا انتها