دوره تحلیل داده‌های آماری و مدل‌سازی علمی با پایتون (مبتنی بر استانداردهای مهندسی داده) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های آماری و مدل‌سازی علمی با پایتون (مبتنی بر استانداردهای مهندسی داده)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی با زبان پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. آشنایی با ساختار داده‌های پایه در پایتون
• 3. مدیریت کتابخانه‌های استاندارد و محیط‌های مجازی
• 4. کار با آرایه‌های چندبعدی در کتابخانه نام‌پای
• 5. عملیات ریاضی و جبر خطی با استفاده از نام‌پای
• 6. فراخوانی و پیش‌پردازش داده‌ها از فایل‌های متنی و اکسل
• 7. ساختار داده‌ای سری در کتابخانه پانداز
• 8. مدیریت و تحلیل جداول داده با دیتافریم‌ها
• 9. فیلتر کردن و انتخاب داده‌های شرطی در پانداز
• 10. ادغام و الحاق مجموعه‌داده‌های مختلف
• 11. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر تهی
• 12. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها برای تحلیل آماری
• 13. تحلیل سری‌های زمانی با ابزارهای پایتون
• 14. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 15. ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته با سی‌بورن
• 16. مفاهیم آمار توصیفی در تحلیل داده‌های عددی
• 17. محاسبه شاخص‌های مرکزی و پراکندگی در پایتون
• 18. توزیع‌های احتمالی و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده
• 19. آزمون فرضیه‌های آماری با کتابخانه سای‌پای
• 20. مبانی استنباط آماری و فواصل اطمینان
• 21. همبستگی و تحلیل رگرسیون خطی ساده
• 22. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 23. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه
• 24. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی علمی
• 25. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 26. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی چندگانه
• 27. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
• 28. مدل‌سازی با الگوریتم درخت تصمیم
• 29. ارزیابی دقت مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
• 30. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل الگوهای داده
• 31. کاهش ابعاد داده با روش مؤلفه‌های اصلی
• 32. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های تحلیل داده
• 34. اصول مستندسازی کدهای تحلیل داده
• 35. بررسی اخلاق در پردازش و تحلیل داده‌های عمومی
• 36. پیاده‌سازی پروژه‌های تحلیل داده در محیط‌های صنعتی
• 37. بهینه‌سازی عملکرد کدها در پردازش داده‌های حجیم
• 38. کاربرد تحلیل داده در گزارش‌گیری‌های مدیریتی
• 39. استفاده از پایتون در تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی
• 40. جمع‌بندی و طراحی نقشه راه برای تحلیل‌گران داده