کتاب جامع تحلیل داده با کتابخانه Pandas؛ از مقدمات تا کاربردهای تجاری و پژوهشی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده با کتابخانه Pandas؛ از مقدمات تا کاربردهای تجاری و پژوهشی
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری
موضوع میانی: تحلیل و پردازش دادهها با زبان برنامهنویسی پایتون
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی محیط برنامهنویسی پایتون برای تحلیل داده
- 2. آشنایی با ساختار و مفاهیم کتابخانه پانداز
- 3. نصب و راهاندازی ابزارهای تحلیل داده در محیطهای استاندارد
- 4. ساختار دادهای سری در پانداز و ویژگیهای آن
- 5. مفهوم دیتافریم و نحوه ایجاد آن از منابع مختلف
- 6. وارد کردن دادهها از فایلهای اکسل و CSV
- 7. بررسی و مشاهده اولیه دادهها در دیتافریم
- 8. انتخاب و فیلتر کردن ستونهای مورد نیاز
- 9. استفاده از متدهای loc و iloc برای دسترسی به مقادیر
- 10. فیلتر کردن دادهها بر اساس شرطهای منطقی
- 11. مدیریت مقادیر گمشده و دادههای نامعتبر
- 12. پاکسازی دادههای تکراری و نویزهای موجود
- 13. تغییر نام ستونها و اصلاح ساختار جداول
- 14. تغییر نوع دادهها در ستونهای دیتافریم
- 15. کار با شاخصهای زمانی و تاریخ در تحلیل داده
- 16. ادغام و ترکیب چندین دیتافریم با استفاده از عملیات Join
- 17. اتصال سطری و ستونی دیتافریمها با تابع Concat
- 18. گروهبندی دادهها بر اساس دستهبندیهای مشخص
- 19. محاسبات آماری توصیفی بر روی گروههای داده
- 20. استفاده از تابع Aggregate برای تحلیلهای چندگانه
- 21. اعمال توابع سفارشی بر روی دادهها با متد Apply
- 22. تحلیل دادههای رشتهای و کار با متدهای متنی
- 23. مرتبسازی دادهها بر اساس مقادیر ستونها
- 24. کار با جداول محوری برای گزارشگیری خلاصه
- 25. تکنیکهای پیشرفته در مدیریت دادههای حجیم
- 26. ذخیرهسازی نتایج تحلیل در فرمتهای استاندارد
- 27. مبانی بصریسازی دادهها با استفاده از کتابخانه متپلاتلیب
- 28. رسم نمودارهای ستونی و خطی برای تحلیل روندها
- 29. تحلیل توزیع دادهها با استفاده از نمودارهای هیستوگرام
- 30. ارزیابی همبستگی بین متغیرها با نمودارهای پراکندگی
- 31. نحوه گزارشگیری از تحلیلهای انجام شده
- 32. پیادهسازی یک پروژه عملی تحلیل دادههای اقتصادی
- 33. تحلیل دادههای فروش و بازاریابی در چارچوب کسبوکارهای ایرانی
- 34. بررسی شاخصهای عملکردی در گزارشهای مدیریتی
- 35. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل دادههای کاربران
- 36. بهینهسازی کدهای پانداز برای افزایش سرعت اجرا
- 37. مدیریت حافظه در هنگام پردازش دادههای بزرگ
- 38. آشنایی با کتابخانههای مکمل در اکوسیستم داده پایتون
- 39. جمعبندی و مسیرهای پیشرفته در علوم داده
تگها:
آموزش Pandas
برنامهنویسی پایتون
پردازش دادههای حجیم
تحلیل آماری دادهها
تحلیل داده با پایتون
علوم داده
کتابخانه پانداز
یادگیری تحلیل داده
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.