دوره جامع مهارت‌های کاربردی در پردازش و تحلیل بصری داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهارت‌های کاربردی در پردازش و تحلیل بصری داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: پیش‌پردازش، پاک‌سازی و مصورسازی داده‌ها با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. مبانی کتابخانه‌های استاندارد پایتون در علوم داده
• 3. ساختار داده‌ها در کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌ها
• 4. عملیات ریاضی و آماری بر روی داده‌های عددی
• 5. معرفی ساختار داده‌ای سری در پانداز
• 6. کار با دیتافریم‌ها و بارگذاری داده‌های ساختاریافته
• 7. خواندن و نوشتن فایل‌های سی‌اس‌وی و اکسل در پایتون
• 8. بررسی کیفیت داده‌ها و شناسایی مقادیر مفقود
• 9. روش‌های جایگزینی و مدیریت داده‌های ناقص
• 10. فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعه‌های داده
• 11. تغییر نام ستون‌ها و اصلاح ساختار جداول
• 12. ادغام و الحاق مجموعه‌های داده با استفاده از متدهای الحاق
• 13. گروه‌بندی داده‌ها و محاسبات تجمعی
• 14. کار با داده‌های زمانی و تقویمی در پانداز
• 15. مدیریت و تبدیل انواع داده‌ها در پایتون
• 16. پاک‌سازی داده‌های متنی و استخراج الگوها
• 17. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت در مجموعه داده
• 18. مبانی و مفاهیم مصورسازی داده‌ها
• 19. معرفی کتابخانه مت‌پلات‌لیب برای ترسیم نمودار
• 20. رسم نمودارهای خطی برای تحلیل روندها
• 21. رسم نمودارهای ستونی و میله‌ای برای مقایسه داده‌ها
• 22. ایجاد نمودارهای پراکندگی برای تحلیل همبستگی
• 23. ترسیم هیستوگرام و بررسی توزیع داده‌ها
• 24. استفاده از کتابخانه سی‌بورن برای ترسیم نمودارهای آماری
• 25. ایجاد نمودارهای جعبه‌ای برای شناسایی توزیع و داده‌های پرت
• 26. ترسیم نمودارهای حرارتی برای تحلیل همبستگی متغیرها
• 27. تنظیمات ظاهری و زیباسازی نمودارها
• 28. افزودن برچسب‌ها و عناوین به نمودارها
• 29. ترکیب چندین نمودار در یک صفحه نمایش
• 30. ذخیره و خروجی گرفتن از نمودارها برای گزارش‌دهی
• 31. ساخت داشبوردهای ساده با استفاده از کتابخانه‌های تعاملی
• 32. کار با نمودارهای دایره‌ای و سهمی
• 33. تجزیه و تحلیل داده‌های سلسله‌مراتبی
• 34. آشنایی با روش‌های نمونه‌برداری از داده‌ها
• 35. اصول استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 36. اعتبارسنجی داده‌ها در مراحل پیش‌پردازش
• 37. کاربرد تحلیل اکتشافی داده‌ها در پروژه‌های واقعی
• 38. مستندسازی مراحل پردازش و پاک‌سازی داده‌ها
• 39. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای کار با داده‌های حجیم
• 40. خلاصه سازی و ارائه نتایج تحلیل بصری