کتاب جامع تحلیل و مصورسازی داده‌ها با پایتون برای تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار 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 جامع تحلیل و مصورسازی داده‌ها با پایتون برای تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تحلیل داده و نقش آن در کسب‌وکار
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
  • 3. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
  • 4. ساختار داده‌ها در پانداز و کار با سری‌ها
  • 5. کار با دیتافریم‌ها در پانداز
  • 6. بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف و اکسل
  • 7. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر تهی
  • 8. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
  • 9. تغییر نوع داده‌ها و استانداردسازی ستون‌ها
  • 10. فیلتر کردن داده‌ها بر اساس شرایط منطقی
  • 11. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها
  • 12. تجمیع داده‌ها و محاسبات آماری توصیفی
  • 13. ادغام و اتصال دیتافریم‌ها با متدهای مختلف
  • 14. تغییر شکل داده‌ها با استفاده از پیوت‌تیبل
  • 15. مدیریت تاریخ و زمان در تحلیل داده‌ها
  • 16. کار با رشته‌های متنی در تحلیل داده‌ها
  • 17. مبانی آماری برای تحلیل اکتشافی
  • 18. شناسایی داده‌های پرت در مجموعه داده‌ها
  • 19. همبستگی بین متغیرها و ماتریس همبستگی
  • 20. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها با مت‌پلات‌لیب
  • 21. رسم نمودارهای خطی برای تحلیل روندها
  • 22. رسم نمودارهای ستونی و میله‌ای برای مقایسه
  • 23. رسم نمودارهای دایره‌ای و توزیع فراوانی
  • 24. تخصصی‌سازی نمودارها و افزودن برچسب‌ها
  • 25. مقدمه‌ای بر کتابخانه سی‌بورن برای مصورسازی پیشرفته
  • 26. رسم نمودارهای پراکندگی و تحلیل روابط متغیرها
  • 27. رسم نمودارهای جعبه‌ای برای بررسی توزیع و داده‌های پرت
  • 28. استفاده از هیت‌مپ برای نمایش همبستگی‌ها
  • 29. نمایش توزیع داده‌ها با نمودارهای هیستوگرام
  • 30. تحلیل داده‌های زمانی در کسب‌وکار
  • 31. استخراج شاخص‌های کلیدی عملکرد از داده‌ها
  • 32. پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل‌های پیش‌بینانه
  • 33. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 34. کاهش ابعاد داده‌ها به روش‌های ساده
  • 35. ایجاد داشبوردهای تحلیلی ساده در پایتون
  • 36. ذخیره‌سازی نتایج تحلیل در قالب گزارش
  • 37. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
  • 38. قوانین حفاظت از داده‌ها و امنیت اطلاعات در سازمان‌ها
  • 39. مطالعه موردی تحلیل فروش و رفتار مشتری
  • 40. مطالعه موردی تحلیل موجودی و مدیریت زنجیره تأمین
  • 41. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری مدیریتی با داده‌های مصورسازی شده
  • 42. ارائه نتایج تحلیل به مدیران و ذینفعان
  • 43. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی کدنویسی برای تحلیل داده‌ها
  • 44. خودکارسازی فرآیندهای تحلیل داده با توابع پایتون
  • 45. مدیریت خطاهای رایج در تحلیل داده‌ها
  • 46. کار با داده‌های حجیم و ملاحظات حافظه
  • 47. معرفی ابزارهای گزارش‌گیری پیشرفته در اکوسیستم پایتون
  • 48. تلفیق تحلیل داده‌ها با استراتژی‌های کسب‌وکار اسلامی
  • 49. نقش تحلیل داده در شفافیت مالی و گزارش‌دهی دقیق
  • 50. جمع‌بندی و مسیر یادگیری پیشرفته در علوم داده
تگ‌ها: Data Analysis Exploratory Data Analysis Python for Data Science پایتون برای تحلیل داده تحلیل آماری با پایتون تحلیل اکتشافی داده‌ها تحلیل داده با پایتون علم داده مصورسازی داده‌ها هوش تجاری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.