کتاب جامع تحلیل داده با پایتون؛ از پاک‌سازی تا استخراج بینش‌های کاربردی 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

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پایتون و تحلیل آماری داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون و محیط‌های توسعه داده
• 2. متغیرها و انواع داده‌های پایه در پایتون
• 3. ساختارهای کنترلی و حلقه‌ها در تحلیل داده
• 4. کار با لیست‌ها و دیکشنری‌ها برای مدیریت داده
• 5. توابع و ماژول‌نویسی در پایتون
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌ها
• 7. عملیات ریاضی و آماری روی داده‌ها با نامپای
• 8. آشنایی با ساختار داده سری در پانداز
• 9. کار با دیتافریم‌ها برای مدیریت جداول داده
• 10. فراخوانی داده‌ها از فایل‌های سی‌اس‌وی و اکسل
• 11. بررسی اولیه و مشاهده ساختار داده‌ها
• 12. انتخاب و فیلتر کردن ستون‌ها و ردیف‌ها
• 13. تغییر نام و مدیریت عناوین ستون‌ها
• 14. شناسایی و مدیریت داده‌های مفقود
• 15. حذف و جایگزینی مقادیر غیرمعتبر
• 16. تبدیل انواع داده‌ها در ستون‌های دیتافریم
• 17. کار با داده‌های زمانی و تقویم در پایتون
• 18. ادغام و ترکیب چندین مجموعه داده
• 19. گروه‌بندی داده‌ها با استفاده از تابع گروه‌بندی
• 20. محاسبات تجمعی و آمارهای توصیفی
• 21. استفاده از توابع اعمالی بر روی داده‌ها
• 22. مرتب‌سازی و رتبه‌بندی داده‌های آماری
• 23. مبانی مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 24. رسم نمودارهای خطی و ستونی برای تحلیل روندها
• 25. تحلیل توزیع داده‌ها با استفاده از هیستوگرام
• 26. نمایش روابط بین متغیرها با نمودارهای پراکندگی
• 27. شخصی‌سازی نمودارها با برچسب‌ها و عناوین
• 28. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی در علوم داده
• 29. اندازه‌گیری شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
• 30. تحلیل همبستگی بین متغیرها
• 31. مفاهیم نمونه‌گیری و توزیع‌های احتمالی
• 32. آشنایی با تست‌های فرض آماری
• 33. پاک‌سازی پیشرفته داده‌های نامنظم
• 34. مهندسی ویژگی‌ها برای مدل‌سازی
• 35. ذخیره‌سازی خروجی‌های تحلیل در فرمت‌های استاندارد
• 36. کاربرد تحلیل داده در گزارش‌گیری سازمانی
• 37. اصول اخلاق حرفه‌ای در کار با داده‌های حساس
• 38. بهینه‌سازی کدهای پردازش داده برای حجم بالا
• 39. مرور پروژه‌های عملی تحلیل داده
• 40. تجمیع نهایی و استخراج بینش‌های کاربردی از داده‌ها