کتاب جامع تحلیل داده با پایتون: از پاک‌سازی تا استخراج بینش‌های کاربردی در کسب‌وکار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده با پایتون: از پاک‌سازی تا استخراج بینش‌های کاربردی در کسب‌وکار

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم و چرخه حیات تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های تحلیل داده
• 3. مقدمه‌ای بر ساختار داده‌ها در کتابخانه نامپای
• 4. عملیات ریاضی و آماری بر روی آرایه‌های چندبعدی
• 5. مدیریت داده‌ها با استفاده از سری‌ها در کتابخانه پانداز
• 6. کار با دیتافریم‌ها در پانداز و خواندن داده‌ها از منابع مختلف
• 7. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گم‌شده و نال
• 8. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها و حذف داده‌های پرت
• 9. تغییر فرمت و ساختار داده‌ها با استفاده از توابع تغییر شکل
• 10. ادغام و ترکیب مجموعه‌های داده با استفاده از عملیات جوین و مرج
• 11. گروه‌بندی داده‌ها و تحلیل‌های تجمیعی
• 12. کار با داده‌های زمانی و سری‌های زمانی در پایتون
• 13. استخراج ویژگی‌های آماری توصیفی از مجموعه‌ داده‌ها
• 14. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 15. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی برای تحلیل روندها
• 16. استفاده از هیستوگرام و نمودارهای جعبه‌ای برای تحلیل توزیع داده‌ها
• 17. مصورسازی پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 18. طراحی داشبوردهای تحلیلی ساده با پایتون
• 19. آشنایی با مفاهیم پایه آمار استنباطی در تحلیل داده
• 20. تست فرضیه و کاربرد آن در تصمیم‌گیری‌های تجاری
• 21. درک مفهوم همبستگی و علیت در داده‌ها
• 22. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه و یادگیری ماشین
• 23. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌های تحلیل داده
• 25. تحلیل خوشه‌ای برای بخش‌بندی مشتریان
• 26. تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی شاخص‌های عملکردی
• 27. شناسایی الگوهای خرید با استفاده از تحلیل سبد خرید
• 28. استخراج بینش‌های کاربردی از داده‌های فروش
• 29. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار با تحلیل داده‌های عملیاتی
• 30. گزارش‌نویسی فنی و ارائه نتایج تحلیل به ذینفعان
• 31. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 32. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی تجاری و ارائه گزارش تحلیلی