دوره آموزش جامع تحلیل و مدیریت داده‌ها با کتابخانه Pandas 3.0 در پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل و مدیریت داده‌ها با کتابخانه Pandas 3.0 در پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل و پردازش داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. آشنایی با ساختار کتابخانه پانداز و نصب نسخه‌های پایدار
• 3. مدیریت و خواندن فایل‌های متنی و CSV
• 4. کار با داده‌های اکسل و فرمت‌های جدولی در پانداز
• 5. معرفی ساختار داده‌ای سری در پانداز
• 6. معرفی ساختار داده‌ای دیتافریم و ویژگی‌های آن
• 7. انتخاب ستون‌ها و ردیف‌ها در دیتافریم
• 8. فیلتر کردن داده‌ها بر اساس شرایط منطقی
• 9. مدیریت مقادیر گمشده و نال در مجموعه‌داده‌ها
• 10. پاک‌سازی داده‌های تکراری و غیرمعتبر
• 11. تغییر نام ستون‌ها و اصلاح ساختار جداول
• 12. تغییر نوع داده‌ها در ستون‌های دیتافریم
• 13. استفاده از توابع جایگزینی و نگاشت مقادیر
• 14. کار با رشته‌ها و پردازش متون در ستون‌های دیتافریم
• 15. کار با تاریخ و زمان در تحلیل سری‌های زمانی
• 16. تجمیع داده‌ها با استفاده از گروه‌بندی
• 17. کاربرد توابع تجمعی مانند میانگین و مجموع
• 18. ترکیب و ادغام جداول با استفاده از متد مرج
• 19. اتصال عمودی و افقی دیتافریم‌ها
• 20. استفاده از عملیات تغییر شکل و تغییر محور
• 21. کار با ایندکس‌های سلسله‌مراتبی
• 22. فیلترهای پیشرفته و برش داده‌ها با استفاده از ایندکس
• 23. محاسبات آماری توصیفی بر روی داده‌ها
• 24. تحلیل همبستگی میان متغیرها
• 25. استفاده از توابع لامبدا و نگاشت بر روی سطرها
• 26. بهینه‌سازی کارایی در پردازش داده‌های حجیم
• 27. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی کارآمد مانند پارکت
• 28. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای با استفاده از پانداز
• 29. اجرای پرس‌وجوهای اس‌کیوال در محیط پانداز
• 30. تولید گزارش‌های خلاصه از داده‌ها
• 31. مصورسازی مقدماتی داده‌ها با استفاده از متد پلات
• 32. تنظیمات نمودارها برای تحلیل بصری داده‌ها
• 33. مدیریت حافظه در تحلیل داده‌های بزرگ
• 34. تکنیک‌های اعتبارسنجی داده‌های ورودی
• 35. استخراج ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
• 36. کار با داده‌های دسته‌بندی‌شده و بهینه‌سازی حافظه
• 37. آشنایی با توابع پنجره‌ای در تحلیل داده
• 38. نحوه مدیریت استثناها در پردازش‌های داده‌محور
• 39. مستندسازی مراحل تحلیل داده
• 40. پروژه نهایی تحلیل یک مجموعه داده واقعی در چارچوب استاندارد