کتاب جامع کاربرد NumPy و Pandas در تحلیل داده‌های اقتصادی و صنعتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربرد NumPy و Pandas در تحلیل داده‌های اقتصادی و صنعتی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند داده‌ها

موضوع میانی: ابزارهای محاسباتی و تحلیل آماری در پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 2. آشنایی با کتابخانه‌های علمی و جایگاه پایتون در تحلیل اقتصادی
  • 3. معرفی ساختار داده‌ای آرایه در کتابخانه نام‌پای
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد برای پردازش داده
  • 5. مفهوم آرایه‌های چندبعدی و تفاوت آن با لیست‌های پایتون
  • 6. کار با انواع داده‌ها در نام‌پای و بهینه‌سازی حافظه
  • 7. ایجاد آرایه‌های ویژه و مقادیر اولیه برای محاسبات عددی
  • 8. روش‌های دسترسی به عناصر آرایه و برش‌زنی داده‌ها
  • 9. تغییر شکل و ابعاد آرایه‌ها برای تحلیل‌های صنعتی
  • 10. عملیات ریاضی پایه و توابع برداری در نام‌پای
  • 11. محاسبات آماری توصیفی روی آرایه‌ها
  • 12. پخش‌شدگی یا برودکستینگ در محاسبات ماتریسی
  • 13. ادغام و تقسیم آرایه‌ها برای آماده‌سازی داده‌های حجیم
  • 14. کاربرد نام‌پای در حل معادلات خطی ساده
  • 15. معرفی کتابخانه پانداز و ساختار داده‌ای سری
  • 16. کار با داده‌های زمانی در سری‌های پانداز
  • 17. آشنایی با دیتافریم به عنوان ستون فقرات تحلیل داده
  • 18. روش‌های بارگذاری داده‌ها از فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
  • 19. مشاهده و بررسی اولیه ساختار داده‌های صنعتی
  • 20. انتخاب و فیلتر کردن ستون‌ها و ردیف‌ها در دیتافریم
  • 21. مدیریت مقادیر گمشده و ناصحیح در مجموعه‌داده‌های اقتصادی
  • 22. تغییر نام ستون‌ها و مرتب‌سازی داده‌ها
  • 23. کاربرد توابع شرطی برای پالایش داده‌های مالی
  • 24. تجمیع داده‌ها و گروه‌بندی برای تحلیل‌های آماری
  • 25. کار با جداول محوری برای گزارش‌گیری مدیریتی
  • 26. ادغام دیتافریم‌ها با استفاده از روابط کلیدی
  • 27. تغییر ساختار دیتافریم‌ها از حالت گسترده به فشرده
  • 28. محاسبات پنجره‌ای و میانگین‌های متحرک در سری‌های زمانی
  • 29. تحلیل تغییرات در شاخص‌های اقتصادی با استفاده از پانداز
  • 30. رسم نمودارهای پایه برای تحلیل روند داده‌های صنعتی
  • 31. مصورسازی توزیع داده‌های تولیدی با استفاده از ابزارهای جانبی
  • 32. پاک‌سازی داده‌های نویزدار در صنایع تولیدی
  • 33. استخراج ویژگی‌های کلیدی از داده‌های خام
  • 34. معرفی استانداردهای اخلاقی و امنیتی در پردازش داده‌های حساس
  • 35. ذخیره‌سازی نتایج تحلیل در فرمت‌های استاندارد سازمانی
  • 36. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 37. بررسی خطاهای رایج در تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 38. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری با کتابخانه‌های پایتون
  • 39. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر داده برای تصمیم‌گیری مدیریتی
  • 40. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی در صنعت ایران
تگ‌ها: آموزش NumPy آموزش Pandas برنامه نویسی پایتون تحلیل آماری تحلیل داده با پایتون تحلیل داده‌های اقتصادی تحلیل داده‌های صنعتی علم داده هوشمندسازی داده ها یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.