کتاب آموزش جامع تحلیل داده و گزارش‌نویسی فنی با Jupyter Notebook و Google Colab 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 تحلیل داده و گزارش‌نویسی فنی با Jupyter Notebook و Google Colab

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل محاسباتی

موضوع میانی: ابزارهای نوین برنامه‌نویسی و مستندسازی علمی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی محیط‌های محاسباتی تعاملی و نوت‌بوک‌ها
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون و ابزارهای توسعه
  • 3. آشنایی با واسط کاربری Jupyter Notebook و ساختار آن
  • 4. مدیریت هسته‌ها و چرخه‌ی حیات اجرای کد در نوت‌بوک
  • 5. مبانی زبان نشانه‌گذاری Markdown برای مستندسازی علمی
  • 6. قالب‌بندی متون، سرتیترها و پاراگراف‌ها در نوت‌بوک
  • 7. ایجاد فهرست مطالب و لینک‌های داخلی در مستندات فنی
  • 8. نمایش فرمول‌های ریاضی و نمادهای علمی با استفاده از LaTeX
  • 9. درج تصاویر، جداول و عناصر بصری در گزارش‌های تحلیلی
  • 10. استفاده از ابزارهای ویرایشگر متنی در محیط ژوپیتر
  • 11. آشنایی با پلتفرم Google Colab و مزایای رایانش ابری
  • 12. مدیریت فایل‌ها و اتصال به Google Drive در محیط Colab
  • 13. نصب کتابخانه‌های تخصصی و مدیریت بسته‌های نرم‌افزاری
  • 14. مبانی کار با داده‌های جدولی در کتابخانه‌های Pandas
  • 15. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف در نوت‌بوک
  • 16. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل‌های محاسباتی
  • 17. تجسم داده‌ها و ترسیم نمودارهای علمی با Matplotlib
  • 18. ایجاد نمودارهای تعاملی و حرفه‌ای با کتابخانه‌ی Seaborn
  • 19. استفاده از ویجت‌های تعاملی برای کنترل پارامترهای تحلیل
  • 20. کار با دستورات جادویی یا Magic Commands در محیط پایتون
  • 21. بهینه‌سازی کدهای محاسباتی و مدیریت حافظه در نوت‌بوک
  • 22. مستندسازی مراحل تحلیل داده مطابق با استانداردهای گزارش‌نویسی
  • 23. خروجی گرفتن از نوت‌بوک به فرمت‌های PDF و HTML برای ارائه
  • 24. اشتراک‌گذاری امن نوت‌بوک‌ها و مدیریت سطوح دسترسی در Colab
  • 25. کنترل نسخه و همکاری تیمی در پروژه‌های تحلیل داده
  • 26. مبانی تحلیل آماری داده‌ها در محیط نوت‌بوک
  • 27. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین پایه در Jupyter
  • 28. ارزیابی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های محاسباتی
  • 29. نکات امنیتی در کار با داده‌های حساس و محیط‌های ابری
  • 30. پروژه‌ی عملی: ایجاد یک گزارش تحلیل داده جامع و استاندارد
تگ‌ها: برنامه‌نویسی پایتون تحلیل داده تحلیل محاسباتی ژوپیتر نوت‌بوک علوم داده گزارش‌نویسی فنی گوگل کولب مارک‌داون مستندسازی علمی هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.