کتاب جامع پایتون برای تحلیلگران داده: از پردازش اطلاعات تا گزارشگیری آماری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره جامع پایتون برای تحلیلگران داده: از پردازش اطلاعات تا گزارشگیری آماری
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند
موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی در تحلیل داده‌ها
📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و نصب محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
- 2. آشنایی با مفسر پایتون و ابزارهای مدیریت بسته‌ها
- 3. متغیرها و انواع داده‌های پایه در پایتون
- 4. ساختارهای کنترل جریان و تصمیم‌گیری در تحلیل داده
- 5. کار با حلقه‌ها و تکرار در پردازش مجموعه‌های داده
- 6. توابع و ماژول‌نویسی برای بهینه‌سازی کدهای تحلیلی
- 7. مدیریت خطاها و استثناها در فرآیندهای داده‌کاوی
- 8. کار با رشته‌ها و پردازش متون در تحلیل داده
- 9. کار با لیست‌ها و چندتایی‌ها در ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته
- 10. مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها برای سازماندهی داده‌های کلیدی
- 11. مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا در توسعه ابزارهای تحلیل داده
- 12. کار با فایل‌های متنی و خواندن داده‌های خام
- 13. آشنایی با کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌های چندبعدی
- 14. عملیات ریاضی و آماری بر روی آرایه‌های نامپای
- 15. تکنیک‌های فیلتر کردن و برش‌زنی داده‌ها در نامپای
- 16. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداز و ساختار سری‌ها
- 17. کار با دیتافریم‌ها در پانداز برای تحلیل جداول داده
- 18. بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف مانند اکسل و سی‌اس‌وی
- 19. تمیزسازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر گمشده
- 20. تغییر نام، حذف و مرتب‌سازی ستون‌ها در دیتافریم
- 21. ادغام و ترکیب چندین منبع داده با استفاده از پانداز
- 22. گروه‌بندی داده‌ها و اجرای توابع تجمیعی
- 23. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از ابزارهای پانداز
- 24. کار با داده‌های دسته‌بندی شده و تبدیل انواع داده
- 25. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
- 26. رسم نمودارهای ستونی و خطی برای نمایش روندها
- 27. استفاده از کتابخانه سی‌بورن برای ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته
- 28. تنظیمات گرافیکی و سفارشی‌سازی نمودارها برای گزارش‌دهی
- 29. محاسبات آماری توصیفی در پایتون
- 30. تحلیل همبستگی بین متغیرها و تفسیر نتایج
- 31. آشنایی با توزیع‌های آماری و رسم هیستوگرام
- 32. مقدمه‌ای بر مفاهیم استنتاج آماری با پایتون
- 33. کار با داده‌های حجیم و بهینه‌سازی مصرف حافظه
- 34. آشنایی با کتابخانه اس‌کی‌لرن برای پیش‌پردازش داده‌ها
- 35. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های داده‌ای
- 36. استخراج ویژگی‌های مهم از مجموعه‌های داده پیچیده
- 37. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده در تحلیل داده
- 38. ارزیابی مدل‌های تحلیل داده با معیارهای آماری
- 39. کار با داده‌های جغرافیایی و نقشه‌های ساده
- 40. استفاده از پایتون برای خودکارسازی گزارش‌های آماری
- 41. خروجی گرفتن از تحلیل‌ها در قالب گزارش‌های متنی و جدولی
- 42. اصول اخلاق در تحلیل داده و حفاظت از حریم خصوصی
- 43. پروژه عملی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی اقتصادی
- 44. پروژه عملی: پیش‌بینی روندها با مدل‌های آماری پایه
- 45. مستندسازی کدها و گزارش‌نویسی فنی برای پروژه‌های داده‌محور
تگ‌ها:
آمار و احتمالات
برنامه‌نویسی پایتون
پردازش اطلاعات
تحلیل آماری
تحلیل داده
علم داده کاربردی
علوم داده
کتابخانه پانداس
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.