کتاب آموزش جامع پایتون برای تحلیلگران داده: از مفاهیم پایه تا کاربردهای صنعتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایتون برای تحلیلگران داده: از مفاهیم پایه تا کاربردهای صنعتی
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند
موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی در تحلیل داده
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون و نصب محیط‌های توسعه استاندارد
- 2. متغیرها و انواع داده‌های اصلی در تحلیل داده
- 3. عملگرهای محاسباتی و منطقی در پایتون
- 4. ساختارهای تصمیم‌گیری و دستورات شرطی
- 5. حلقه‌های تکرار و پیمایش در داده‌ها
- 6. توابع و ماژول‌نویسی برای بهینه‌سازی کد
- 7. ساختارهای داده‌ای لیست و تاپل در تحلیل داده
- 8. مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها برای سازماندهی داده‌ها
- 9. کار با رشته‌ها و پردازش متون
- 10. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌نویسی
- 11. آشنایی با محیط کدنویسی ژوپیتر و نوت‌بوک‌ها
- 12. آشنایی با کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌ها
- 13. عملیات ریاضی و آماری بر روی ماتریس‌ها در نامپای
- 14. تغییر شکل و سازماندهی آرایه‌های چندبعدی
- 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداز و ساختار داده‌فریم
- 16. فراخوانی و خواندن داده‌ها از فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
- 17. انتخاب، فیلتر و پیمایش داده‌ها در پانداز
- 18. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر خالی
- 19. ادغام، پیوند و الحاق مجموعه‌های داده
- 20. گروه‌بندی داده‌ها و محاسبات تجمعی
- 21. تحلیل سری‌های زمانی با پانداز
- 22. مبانی بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
- 23. رسم نمودارهای ستونی و خطی برای تحلیل روندها
- 24. ایجاد نمودارهای توزیع و هیستوگرام
- 25. استفاده از کتابخانه سی‌بورن برای نمودارهای پیشرفته
- 26. تحلیل همبستگی و نمودارهای پراکندگی
- 27. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های آماری
- 28. مفاهیم پایه آمار توصیفی در پایتون
- 29. محاسبه میانگین، میانه و انحراف معیار
- 30. آزمون‌های فرض و استنباط آماری با پایتون
- 31. آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
- 32. کار با کتابخانه سای‌کیت‌لرن برای مدل‌سازی
- 33. پیش‌پردازش داده‌ها و استانداردسازی ویژگی‌ها
- 34. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی
- 35. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون لجستیک
- 36. طبقه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه
- 37. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
- 38. ارزیابی مدل‌های تحلیل داده و سنجش دقت
- 39. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
- 40. آشنایی با تحلیل داده‌های حجیم و پایگاه‌های داده
- 41. اتصال به پایگاه داده اس‌کیو‌ال با پایتون
- 42. اجرای کوئری‌های تحلیلی در محیط پایتون
- 43. مقدمه‌ای بر خودکارسازی گزارش‌گیری با پایتون
- 44. تولید گزارش‌های نهایی و خروجی‌های استاندارد
- 45. پروژه عملی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی اقتصادی
- 46. پروژه عملی: تحلیل داده‌های حوزه سلامت و بهداشت
- 47. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی
- 48. امنیت داده‌ها و رعایت استانداردهای ملی در پردازش اطلاعات
- 49. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش‌های سنگین
- 50. مستندسازی و ارائه نتایج تحلیل به مدیران و تصمیم‌گیران
تگ‌ها:
آموزش پایتون
برنامه‌نویسی پایتون
پایتون برای علوم داده
تحلیل آماری
تحلیل داده با پایتون
داده‌کاوی
علم داده
علوم داده
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.