کتاب تسلط بر پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مدیریت و پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده‌ها
• 2. آشنایی با ساختارهای داده‌ای در R و مدیریت داده‌های خام
• 3. اهمیت پاک‌سازی داده‌ها در چرخه حیات علم داده
• 4. بررسی کیفیت داده‌ها و شناسایی انواع خطاهای متداول
• 5. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های کاربردی حوزه پاک‌سازی داده
• 6. وارد کردن داده‌ها از فرمت‌های مختلف به محیط R
• 7. بررسی اولیه و توصیفی داده‌ها با استفاده از توابع آماری
• 8. شناسایی مقادیر گمشده و تحلیل الگوهای فقدان داده
• 9. روش‌های حذف ردیف‌ها و ستون‌های دارای داده‌های ناقص
• 10. تکنیک‌های جای‌گذاری مقادیر گمشده با استفاده از میانگین و میانه
• 11. استفاده از روش‌های آماری برای تخمین و پر کردن داده‌های مفقود
• 12. شناسایی داده‌های پرت با استفاده از نمودارهای جعبه‌ای
• 13. روش‌های آماری برای تشخیص نقاط دورافتاده و تاثیرگذار
• 14. تکنیک‌های مدیریت و اصلاح داده‌های پرت در مجموعه داده
• 15. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های مقایسه‌ای
• 16. تغییر مقیاس متغیرها برای بهبود عملکرد مدل‌های آماری
• 17. شناسایی و حذف ردیف‌های تکراری در پایگاه داده
• 18. اصلاح ساختار نام‌گذاری ستون‌ها و متغیرها
• 19. تبدیل انواع داده‌ها به یکدیگر در محیط R
• 20. مدیریت داده‌های متنی و تمیزکاری رشته‌های کاراکتری
• 21. استخراج الگوهای متنی با استفاده از عبارات باقاعده
• 22. اصلاح تاریخ و زمان و استانداردسازی فرمت‌های زمانی
• 23. مدیریت متغیرهای طبقه‌بندی شده و اصلاح سطوح فاکتورها
• 24. ادغام مجموعه‌داده‌های مختلف با استفاده از توابع پیوند
• 25. تغییر شکل داده‌ها از حالت گسترده به حالت طولی
• 26. تفکیک و ترکیب ستون‌های حاوی اطلاعات ترکیبی
• 27. گروه‌بندی داده‌ها و انجام محاسبات تجمعی
• 28. اعتبارسنجی داده‌ها بر اساس قواعد کسب‌وکار
• 29. ایجاد فیلترهای منطقی برای جداسازی زیرمجموعه‌های داده
• 30. تولید گزارش‌های کیفیت داده برای مستندسازی فرآیندها
• 31. استفاده از پایپ‌لاین‌های پردازشی برای خودکارسازی پاک‌سازی
• 32. ذخیره‌سازی داده‌های پاک‌سازی شده در فرمت‌های استاندارد
• 33. مدیریت داده‌های حجیم و بهینه‌سازی حافظه در R
• 34. اصول اخلاقی و امنیتی در مدیریت داده‌های حساس
• 35. بررسی انطباق داده‌ها با قوانین حریم خصوصی
• 36. مستندسازی مراحل پیش‌پردازش برای تکرارپذیری تحلیل‌ها
• 37. تکنیک‌های بررسی صحت داده‌ها پس از اعمال تغییرات
• 38. به‌کارگیری بسته‌های پیشرفته برای پاک‌سازی خودکار
• 39. رفع ناهماهنگی‌های واحدها در داده‌های عددی
• 40. آماده‌سازی نهایی داده‌ها برای ورود به مدل‌های یادگیری ماشین