کتاب تسلط بر تحلیل حرفه‌ای داده‌ها با Pandas: راهنمای کاربردی برای متخصصان و پژوهشگران داده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 تسلط بر تحلیل حرفه‌ای داده‌ها با Pandas: راهنمای کاربردی برای متخصصان و پژوهشگران داده

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: تحلیل پیشرفته داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی ساختار داده‌ها در پانداز و کار با Series و DataFrame
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه داده‌محور در پایتون
  • 3. فراخوانی و خواندن داده‌ها از منابع مختلف شامل CSV و Excel
  • 4. بررسی مقدماتی کیفیت داده‌ها و شناسایی مقادیر مفقود
  • 5. استفاده از توابع جایگزینی برای مدیریت داده‌های گمشده
  • 6. تکنیک‌های پیشرفته فیلترینگ و انتخاب داده‌ها با loc و iloc
  • 7. کار با ایندکس‌های سلسله‌مراتبی و چندسطحی در پانداز
  • 8. تغییر ساختار داده‌ها با عملیات Pivot و Stack
  • 9. ادغام و ترکیب چندین مجموعه داده با استفاده از Merge و Join
  • 10. اتصال افقی و عمودی داده‌ها با تابع Concat
  • 11. مدیریت و تغییر فرمت داده‌های زمانی و تاریخ در پانداز
  • 12. تحلیل گروه‌بندی‌شده داده‌ها با استفاده از متد GroupBy
  • 13. اعمال توابع سفارشی بر روی داده‌ها با متد Apply
  • 14. استفاده از توابع پنجره‌ای برای محاسبات متحرک
  • 15. تحلیل آماری مقدماتی و توصیفی مجموعه‌های داده
  • 16. کار با داده‌های متنی و استخراج الگوها با Regex در پانداز
  • 17. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 18. تجسم داده‌ها با ابزارهای داخلی پانداز و Matplotlib
  • 19. تحلیل همبستگی و روابط بین متغیرها در مجموعه‌های داده
  • 20. کار با داده‌های طبقه‌بندی‌شده برای افزایش سرعت پردازش
  • 21. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی هوشمند
  • 22. اعتبارسنجی خروجی‌های تحلیل و گزارش‌گیری داده‌محور
  • 23. مستندسازی فرآیند تحلیل داده‌ها با استفاده از Jupyter Notebooks
  • 24. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف بر روی داده‌های مالی و اقتصادی
  • 25. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌ها و حفظ محرمانگی اطلاعات
  • 26. به‌کارگیری استانداردهای کدنویسی تمیز در پروژه‌های علوم داده
  • 27. ذخیره‌سازی و صادرات نتایج تحلیل به فرمت‌های استاندارد
  • 28. بررسی خطاهای رایج در تحلیل داده‌ها و روش‌های رفع آن‌ها
  • 29. آشنایی با کتابخانه‌های مکمل پانداز برای تحلیل‌های پیشرفته
  • 30. نکات کاربردی در تحلیل داده‌های حجیم بر مبنای مستندات رسمی
  • 31. پروژه نهایی: تحلیل یکپارچه و گزارش‌دهی یک مجموعه داده واقعی
تگ‌ها: آموزش Pandas پایتون برای علوم داده پروژه‌های تحلیل داده تحلیل پیشرفته داده‌ها تحلیل داده با پانداس داده‌کاوی با پایتون علم داده کاربردی کار با داده‌های حجیم کتابخانه Pandas پایتون مهارت‌های متخصص داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.