کتاب تسلط بر ترکیب و یکپارچه‌سازی داده‌ها با بسته dplyr در زبان برنامه‌نویسی R با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 ترکیب و یکپارچه‌سازی داده‌ها با بسته dplyr در زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌ها در محیط R

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی R و نصب بسته‌های آماری
  • 2. آشنایی با ساختار داده‌ها در بسته dplyr
  • 3. وارد کردن و خواندن فایل‌های داده در R
  • 4. مفهوم مدیریت داده‌های رابطه‌ای و کلیدهای اصلی
  • 5. بررسی انواع پیوند در جداول داده
  • 6. کاربرد تابع inner_join برای ترکیب دقیق داده‌ها
  • 7. استفاده از left_join و حفظ تمامی مشاهدات جدول اصلی
  • 8. کاربرد right_join در یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 9. مدیریت داده‌های مفقود در پیوندهای بیرونی با full_join
  • 10. فیلتر کردن جداول بر اساس اشتراک داده‌ها با semi_join
  • 11. حذف ردیف‌های نامرتبط با استفاده از anti_join
  • 12. ترکیب ستونی داده‌ها با bind_cols
  • 13. ترکیب ردیفی داده‌ها با bind_rows
  • 14. اصول نام‌گذاری و مدیریت ستون‌های هم‌نام در پیوندها
  • 15. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها قبل از عملیات ترکیب
  • 16. شناسایی و رفع خطاهای رایج در ادغام دیتافریم‌ها
  • 17. استفاده از عملگر پایپ برای زنجیره‌سازی عملیات ترکیب
  • 18. کار با کلیدهای ترکیبی در پیوند جداول پیچیده
  • 19. تغییر نام متغیرها برای تسهیل عملیات پیوند
  • 20. مدیریت تداخل در نام ستون‌ها با آرگومان by
  • 21. بهینه‌سازی حافظه در هنگام کار با داده‌های حجیم
  • 22. کاربرد توابع خانواده join در تحلیل‌های آماری
  • 23. ساختاردهی مجدد داده‌ها پیش از پیوند با tidyr
  • 24. اعتبارسنجی یکپارچگی داده‌ها پس از ترکیب جداول
  • 25. استفاده از بسته‌های کمکی برای تطبیق انواع داده‌ها
  • 26. کار با داده‌های متنی و پیوند بر اساس رشته‌ها
  • 27. مدیریت تاریخ و زمان در جداول قابل پیوند
  • 28. تکنیک‌های فیلتر کردن پیشرفته پس از ادغام
  • 29. تحلیل تفاوت‌های بین جداول با anti_join
  • 30. تجسم داده‌های ترکیب شده با ggplot2
  • 31. خروجی گرفتن و ذخیره‌سازی داده‌های یکپارچه
  • 32. تمرین‌های عملی در ترکیب جداول چندگانه
  • 33. مدیریت داده‌های رابطه‌ای در پروژه‌های علوم داده
  • 34. بهینه‌سازی سرعت پردازش در ترکیب جداول بزرگ
  • 35. بررسی موردی ادغام داده‌های مالی و اقتصادی در چارچوب قانونی
  • 36. اصول اخلاقی و امانت‌داری در یکپارچه‌سازی داده‌های حساس
  • 37. مستندسازی فرآیند ترکیب داده‌ها برای بازتولید نتایج
  • 38. عیب‌یابی و رفع تداخلات داده‌ای در پروژه‌های تحقیقاتی
  • 39. مرور نهایی و خودکارسازی فرآیند ترکیب با توابع سفارشی
تگ‌ها: ادغام داده‌ها در R برنامه نویسی آماری پردازش داده‌های حجیم تحلیل داده با dplyr زبان برنامه‌نویسی R علم داده با R علوم داده کار با دیتافریم‌ها مدیریت داده در R یادگیری dplyr

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.