کتاب آموزش کاربردی و سریع کتابخانه Matplotlib برای ترسیم نمودارهای حرفهای در تحلیل دادهها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی و سریع کتابخانه Matplotlib برای ترسیم نمودارهای حرفهای در تحلیل دادهها
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند
موضوع میانی: مصورسازی دادهها با زبان برنامهنویسی پایتون
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی مصورسازی دادهها و نقش آن در تحلیل هوشمند
- 2. نصب و راهاندازی محیط برنامهنویسی پایتون برای تحلیل داده
- 3. آشنایی با ساختار کتابخانه متپلاتلیب و معماری شیگرا
- 4. ایجاد اولین نمودار خطی ساده با استفاده از تابع پلات
- 5. مدیریت محورهای افقی و عمودی در نمودارها
- 6. نامگذاری نمودارها و افزودن عنوان به محورها
- 7. تغییر سبک خطوط و نشانگرها در نمودارهای دو بعدی
- 8. استفاده از راهنمای نمودار برای نمایش شناسنامه دادهها
- 9. تنظیم محدوده نمایش محورها و مقیاسبندی دادهها
- 10. کار با رنگهای استاندارد و پالتهای رنگی در پایتون
- 11. تکنیکهای افزودن شبکه و خطوط راهنما به پسزمینه
- 12. ترسیم نمودارهای میلهای عمودی و افقی برای مقایسه دادهها
- 13. ایجاد نمودارهای پراکندگی برای تحلیل همبستگی متغیرها
- 14. رسم نمودارهای دایرهای و نمایش سهم بخشها از کل
- 15. استفاده از زیرنمودارها برای نمایش چندین طرح در یک قاب
- 16. مدیریت فضای بین نمودارها با استفاده از تنظیمات چیدمان
- 17. ذخیرهسازی خروجی نمودارها با فرمتهای استاندارد علمی
- 18. کار با فونتها و نمایش صحیح متون فارسی در نمودارها
- 19. ترسیم نمودارهای هیستوگرام برای تحلیل توزیع دادهها
- 20. استفاده از نمودارهای جعبهای برای شناسایی دادههای پرت
- 21. رسم نمودارهای مساحتی برای نمایش تجمعی دادههای سری زمانی
- 22. اضافه کردن حاشیهنویسی و متنهای توضیحی به نقاط خاص نمودار
- 23. مدیریت تاریخها و زمانها در محورهای افقی نمودار
- 24. ایجاد نمودارهای چند لایه با ترکیب انواع مختلف نمودار
- 25. تنظیم شفافیت و افکتهای بصری برای خوانایی بهتر
- 26. اصول طراحی نمودارهای استاندارد برای گزارشهای مدیریتی
- 27. پیادهسازی نمودارهای قطبی و کاربرد آنها در تحلیلهای خاص
- 28. استفاده از کلاسهای شیگرا برای شخصیسازی پیشرفته نمودارها
- 29. ایجاد نمودارهای پویا برای نمایش تغییرات دادهها در زمان
- 30. تلفیق کتابخانه متپلاتلیب با پانداز برای تحلیل سریع دادهها
- 31. تکنیکهای بهینهسازی سرعت ترسیم در حجم بالای دادهها
- 32. بررسی خطاهای رایج در مصورسازی و روشهای رفع آنها
- 33. ارائه دادههای آماری با استفاده از نمودارهای خطا
- 34. شخصیسازی کامل پسزمینه و المانهای گرافیکی نمودار
- 35. نکات کلیدی در انتخاب نوع نمودار مناسب بر اساس ماهیت دادهها
تگها:
آموزش Matplotlib
برنامه نویسی پایتون
تحلیل دادهها
تحلیل هوشمند داده
رسم نمودار در پایتون
علوم داده
کتابخانه Matplotlib
مصورسازی داده با پایتون
نمودارهای آماری پایتون
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.