کتاب استانداردسازی داده: یکسان‌سازی مقیاس با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استانداردسازی داده: یکسان‌سازی مقیاس

موضوع کلی: مبانی و مفاهیم علوم داده

موضوع میانی: پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. استانداردسازی داده‌ها: مفاهیم و ضرورت‌ها
• 2. کیفیت داده و تأثیر آن بر استانداردسازی
• 3. روش‌های جمع‌آوری داده‌های استاندارد
• 4. انواع مقیاس‌های اندازه‌گیری داده
• 5. مقیاس اسمی و کاربردهای آن
• 6. مقیاس ترتیبی و ویژگی‌های آن
• 7. مقیاس فاصله‌ای: اصول و ملاحظات
• 8. مقیاس نسبی و تحلیل داده‌ها
• 9. تبدیل داده‌ها بین مقیاس‌های مختلف
• 10. نرمال‌سازی داده‌ها: روش‌ها و اهداف
• 11. استانداردسازی Z-score
• 12. استانداردسازی Min-Max
• 13. مقایسه روش‌های نرمال‌سازی
• 14. مدیریت داده‌های گمشده
• 15. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
• 16. روش‌های حذف داده‌های گمشده
• 17. استانداردسازی داده‌های متنی
• 18. پاکسازی داده‌های متنی
• 19. تبدیل داده‌های متنی به عددی
• 20. استانداردسازی داده‌های تاریخ
• 21. فرمت‌های استاندارد تاریخ
• 22. تبدیل داده‌های تاریخ
• 23. استانداردسازی داده‌های جغرافیایی
• 24. سیستم‌های مختصات جغرافیایی
• 25. تبدیل سیستم‌های مختصات
• 26. استانداردسازی داده‌های پولی
• 27. واحد‌های پولی و تبدیل آن‌ها
• 28. استانداردسازی داده‌های وزنی و حجمی
• 29. استانداردسازی داده‌های مربوط به کد محصولات
• 30. کد EAN و UPC
• 31. کد ISBN و ISSN
• 32. استانداردسازی داده‌های مربوط به شناسه‌ها
• 33. شناسه ملی، کد اقتصادی
• 34. استانداردسازی داده‌های مربوط به سوابق پزشکی
• 35. استانداردسازی داده‌های مربوط به اطلاعات بیماران
• 36. استانداردسازی داده‌های مربوط به اطلاعات دارویی
• 37. استانداردسازی داده‌های مربوط به سوابق تحصیلی
• 38. استانداردسازی داده‌های مربوط به اطلاعات کارکنان
• 39. استانداردسازی داده‌های مربوط به اطلاعات مشتریان
• 40. استانداردسازی داده‌های مربوط به تراکنش‌های مالی
• 41. استانداردسازی داده‌های مربوط به موجودی کالا
• 42. استانداردسازی داده‌های مربوط به داده‌های حسگرها
• 43. استانداردسازی داده‌های بزرگ (Big Data)
• 44. چالش‌های استانداردسازی داده‌های بزرگ
• 45. ابزارهای استانداردسازی داده