کتاب آموزش جامع ترسیم نمودارها و تحلیل داده‌های آماری با کتابخانه Matplotlib 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 آموزش جامع ترسیم نمودارها و تحلیل داده‌های آماری با کتابخانه Matplotlib

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری با پایتون

موضوع میانی: بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی بصری‌سازی داده‌ها و نقش آن در تحلیل آماری
  • 2. معرفی کتابخانه Matplotlib و نصب محیط برنامه‌نویسی پایتون
  • 3. ساختار سلسله‌مراتبی اشیاء در Matplotlib شامل Figure و Axes
  • 4. کار با داده‌های عددی در کتابخانه NumPy برای ترسیم نمودار
  • 5. ترسیم اولین نمودار خطی و تنظیم برچسب‌های محورها
  • 6. شخصی‌سازی ظاهر نمودار شامل رنگ، نوع خط و نشانگرها
  • 7. افزودن عنوان، راهنما و توضیحات متنی به نمودار
  • 8. مدیریت محورها و تنظیم محدودیت‌های نمایش داده‌ها
  • 9. رسم همزمان چندین نمودار در یک قاب با استفاده از Subplots
  • 10. ایجاد نمودارهای ستونی برای مقایسه داده‌های دسته‌ای
  • 11. ترسیم نمودارهای هیستوگرام جهت تحلیل توزیع آماری داده‌ها
  • 12. رسم نمودارهای پراکندگی برای شناسایی همبستگی بین متغیرها
  • 13. استفاده از نمودارهای جعبه‌ای برای نمایش شاخص‌های آماری و داده‌های پرت
  • 14. ایجاد نمودارهای دایره‌ای و بررسی سهم هر بخش از کل
  • 15. تنظیم مقیاس‌های لگاریتمی برای داده‌های با دامنه وسیع
  • 16. رسم نمودارهای ناحیه‌ای و نمایش تغییرات تجمعی
  • 17. استفاده از نقشه‌های حرارتی برای نمایش ماتریس‌های همبستگی
  • 18. نمایش داده‌های چندبعدی با استفاده از نمودارهای سه‌بعدی
  • 19. مدیریت فونت‌ها و پشتیبانی از زبان فارسی در نمودارها
  • 20. استفاده از سبک‌های پیش‌فرض و سفارشی‌سازی تم نمودارها
  • 21. کار با حاشیه‌نویسی و برجسته‌سازی نقاط کلیدی در نمودار
  • 22. ذخیره‌سازی نمودارها با فرمت‌های مختلف با کیفیت بالا
  • 23. ترکیب Matplotlib با کتابخانه Pandas برای ترسیم مستقیم داده‌ها
  • 24. تکنیک‌های پیشرفته چیدمان نمودارها با GridSpec
  • 25. اصول طراحی نمودارهای استاندارد برای گزارش‌های علمی
  • 26. مصورسازی سری‌های زمانی و تحلیل روند تغییرات
  • 27. رسم نمودارهای خطا برای نمایش عدم قطعیت در داده‌ها
  • 28. استفاده از رنگ‌بندی‌های استاندارد و نقشه‌های رنگی جهت بهبود خوانایی
  • 29. بهینه‌سازی عملکرد در ترسیم حجم بالای داده‌ها
  • 30. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک داشبورد تحلیل داده‌های آماری با Matplotlib
تگ‌ها: برنامه‌نویسی پایتون بصری‌سازی داده‌ها پایتون تحلیل آماری تحلیل داده با پایتون دیتا ویژوالایزیشن رسم نمودار با پایتون علوم داده کتابخانه Matplotlib نمودار پایتون

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.