کتاب جامع تحلیل داده با پایتون؛ از مبانی تا تحلیل کاربردی و کسب‌وکار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده با پایتون؛ از مبانی تا تحلیل کاربردی و کسب‌وکار

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: تحلیل داده‌های آماری با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه تحلیل داده
• 3. آشنایی با ساختارهای داده در پایتون
• 4. کار با کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 5. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌ها
• 6. عملیات ریاضی و آماری با آرایه‌های نامپای
• 7. مدیریت و تغییر شکل داده‌ها در نامپای
• 8. آشنایی با کتابخانه پانداز و ساختار سری‌ها
• 9. کار با دیتافریم‌ها در پانداز
• 10. بارگذاری داده‌ها از فایل‌های سی‌اس‌وی و اکسل
• 11. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در دیتافریم
• 12. مدیریت مقادیر گمشده و داده‌های ناقص
• 13. تغییر نام و اصلاح ستون‌های دیتافریم
• 14. ادغام و ترکیب چندین منبع داده
• 15. گروه‌بندی داده‌ها و عملیات تجمیعی
• 16. تحلیل آماری توصیفی داده‌ها
• 17. محاسبه همبستگی و کوواریانس در مجموعه داده‌ها
• 18. آشنایی با کتابخانه مت‌پلات‌لیب برای ترسیم نمودار
• 19. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
• 20. ایجاد نمودارهای ستونی و هیستوگرام
• 21. سفارشی‌سازی نمودارها و افزودن عناوین
• 22. مقدمه‌ای بر کتابخانه سی‌بورن برای تحلیل بصری
• 23. رسم نمودارهای حرارتی و تحلیل ماتریس همبستگی
• 24. تحلیل داده‌های سری زمانی
• 25. کار با تاریخ و زمان در پانداز
• 26. پاک‌سازی داده‌های واقعی و آماده‌سازی برای تحلیل
• 27. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 28. مهندسی ویژگی‌ها در مجموعه‌های داده
• 29. پیاده‌سازی شاخص‌های کلیدی عملکرد در تحلیل کسب‌وکار
• 30. تحلیل روند فروش و پیش‌بینی‌های عددی ساده
• 31. استخراج بینش از داده‌های مشتریان
• 32. تحلیل بخش‌بندی بازار با استفاده از داده‌ها
• 33. ارزیابی نرخ تبدیل در فرآیندهای تجاری
• 34. آشنایی با مفاهیم رگرسیون خطی در تحلیل داده
• 35. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون ساده با استفاده از سایکیت‌لرن
• 36. ارزیابی دقت مدل‌های تحلیلی
• 37. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 38. خوشه‌بندی داده‌ها برای تحلیل گروه‌های هدف
• 39. تجسم نتایج تحلیل‌های پیشرفته
• 40. گزارش‌نویسی و مستندسازی تحلیل‌های انجام شده
• 41. ارائه یافته‌های داده‌محور به مدیران کسب‌وکار
• 42. اخلاق در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 43. رعایت استانداردهای امنیت داده در پروژه‌های تحلیلی
• 44. بهینه‌سازی کدهای تحلیل داده برای مجموعه‌های بزرگ
• 45. استفاده از پایتون برای خودکارسازی گزارش‌های دوره‌ای
• 46. اتصال پایتون به پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 47. اجرای کوئری‌های اس‌کیو‌ال در محیط پایتون
• 48. تحلیل داده‌های متنی ساده با استفاده از پانداز
• 49. آشنایی با محیط نوت‌بوک برای مستندسازی تحلیل‌ها
• 50. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی کسب‌وکار
• 51. بررسی چالش‌های عملیاتی در تحلیل داده‌های سازمانی
• 52. به‌کارگیری تحلیل‌های آماری در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی