کتاب راهنمای جامع استفاده از Jupyter Notebook برای تحلیل داده و پژوهشهای علمی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استفاده از Jupyter Notebook برای تحلیل داده و پژوهشهای علمی
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل محاسباتی
موضوع میانی: ابزارهای تحلیل و برنامهنویسی علمی
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. آشنایی با محیط محاسباتی ژوپیتر و معماری آن
- 2. نصب و راهاندازی توزیع آناکوندا و مدیریت محیطهای مجازی
- 3. بررسی ساختار رابط کاربری ژوپیتر نوتبوک
- 4. کار با سلولهای کد و سلولهای متنی در محیط نوتبوک
- 5. مدیریت فایلها و سازماندهی پروژهها در داشبورد ژوپیتر
- 6. اصول نگارش متون علمی با استفاده از زبان نشانهگذاری مارکداون
- 7. استفاده از فرمولنویسی لاتک برای نمایش روابط ریاضی
- 8. اجرای کدهای پایتون و مدیریت هسته محاسباتی
- 9. کار با دستورات جادویی داخلی برای بهینهسازی تحلیل
- 10. مدیریت خروجیهای گرافیکی و نمودارها در نوتبوک
- 11. فراخوانی و کار با کتابخانههای استاندارد تحلیل داده
- 12. نصب و مدیریت بستههای نرمافزاری با استفاده از مدیر بسته
- 13. درونریزی و پیشپردازش دادههای ساختاریافته در محیط ژوپیتر
- 14. تحلیل اکتشافی دادهها با استفاده از کتابخانه پانداز
- 15. مصورسازی دادهها با استفاده از متپلاتلیب و سیبورن
- 16. استفاده از ابزارهای ویرایش متن غنی برای مستندسازی پژوهش
- 17. کاربرد میانبرهای صفحهکلید برای افزایش سرعت کدنویسی
- 18. اشکالزدایی و رفع خطاهای محاسباتی در محیط نوتبوک
- 19. ایجاد تعامل با کاربر از طریق ویجتهای تعاملی
- 20. ارائه خروجیهای علمی به فرمتهای مختلف مانند پیدیاف و اچتیامال
- 21. اصول نسخهبندی و مدیریت تغییرات نوتبوکها با گیت
- 22. استفاده از ژوپیتر لب به عنوان محیط توسعه پیشرفته
- 23. شخصیسازی محیط کاری و استفاده از افزونههای کاربردی
- 24. بهینهسازی عملکرد کدها و مدیریت حافظه در تحلیلهای سنگین
- 25. اجرای اسکریپتهای پایتون در محیط نوتبوک
- 26. تبدیل نوتبوکها به اسکریپتهای اجرایی پایتون
- 27. کار با فایلهای دادهای حجیم و تکنیکهای خواندن بهینه
- 28. مستندسازی مراحل پژوهش علمی برای بازتولید نتایج
- 29. بهکارگیری استانداردهای کدنویسی تمیز در نوتبوک
- 30. مدیریت وابستگیهای پروژه برای انتقال به سیستمهای دیگر
- 31. آشنایی با محیطهای ابری برای اجرای نوتبوکها
- 32. امنیت دادهها و رعایت حریم خصوصی در تحلیلهای محلی
- 33. روشهای اشتراکگذاری ایمن نتایج تحلیل با همکاران علمی
- 34. بررسی تفاوتهای نوتبوک ژوپیتر با محیطهای توسعه یکپارچه
- 35. استفاده از ژوپیتر برای گزارشنویسی فنی و مهندسی
- 36. تکنیکهای پیشرفته در نمایش جداول و دادههای عددی
- 37. اتصال به پایگاههای داده و اجرای پرسوجوهای اسکیوال در نوتبوک
- 38. کار با دادههای زمانی و تحلیل سریهای زمانی در محیط ژوپیتر
- 39. ساختاربندی پروژههای پژوهشی بزرگ در قالب نوتبوکهای چندگانه
- 40. اصول اخلاق علمی در ارائه و استناد به نتایج تحلیل دادهها
تگها:
آموزش Jupyter Notebook
برنامهنویسی علمی
پردازش داده
تحلیل داده با پایتون
تحلیل محاسباتی
ژوپیتر نوتبوک
علم داده
علوم داده
محیط توسعه پایتون
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.