فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع پایتون برای تحلیل‌گران داده: از مفاهیم پایه تا کاربردهای صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایتون برای تحلیل‌گران داده: از مفاهیم پایه تا کاربردهای صنعتی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون و نصب محیط‌های توسعه استاندارد
• 2. متغیرها و انواع داده‌های اصلی در تحلیل داده
• 3. عملگرهای محاسباتی و منطقی در پایتون
• 4. ساختارهای تصمیم‌گیری و دستورات شرطی
• 5. حلقه‌های تکرار و پیمایش در داده‌ها
• 6. توابع و ماژول‌نویسی برای بهینه‌سازی کد
• 7. ساختارهای داده‌ای لیست و تاپل در تحلیل داده
• 8. مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها برای سازماندهی داده‌ها
• 9. کار با رشته‌ها و پردازش متون
• 10. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌نویسی
• 11. آشنایی با محیط کدنویسی ژوپیتر و نوت‌بوک‌ها
• 12. آشنایی با کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌ها
• 13. عملیات ریاضی و آماری بر روی ماتریس‌ها در نامپای
• 14. تغییر شکل و سازماندهی آرایه‌های چندبعدی
• 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداز و ساختار داده‌فریم
• 16. فراخوانی و خواندن داده‌ها از فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
• 17. انتخاب، فیلتر و پیمایش داده‌ها در پانداز
• 18. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر خالی
• 19. ادغام، پیوند و الحاق مجموعه‌های داده
• 20. گروه‌بندی داده‌ها و محاسبات تجمعی
• 21. تحلیل سری‌های زمانی با پانداز
• 22. مبانی بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 23. رسم نمودارهای ستونی و خطی برای تحلیل روندها
• 24. ایجاد نمودارهای توزیع و هیستوگرام
• 25. استفاده از کتابخانه سی‌بورن برای نمودارهای پیشرفته
• 26. تحلیل همبستگی و نمودارهای پراکندگی
• 27. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های آماری
• 28. مفاهیم پایه آمار توصیفی در پایتون
• 29. محاسبه میانگین، میانه و انحراف معیار
• 30. آزمون‌های فرض و استنباط آماری با پایتون
• 31. آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 32. کار با کتابخانه سای‌کیت‌لرن برای مدل‌سازی
• 33. پیش‌پردازش داده‌ها و استانداردسازی ویژگی‌ها
• 34. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی
• 35. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون لجستیک
• 36. طبقه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه
• 37. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
• 38. ارزیابی مدل‌های تحلیل داده و سنجش دقت
• 39. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 40. آشنایی با تحلیل داده‌های حجیم و پایگاه‌های داده
• 41. اتصال به پایگاه داده اس‌کیو‌ال با پایتون
• 42. اجرای کوئری‌های تحلیلی در محیط پایتون
• 43. مقدمه‌ای بر خودکارسازی گزارش‌گیری با پایتون
• 44. تولید گزارش‌های نهایی و خروجی‌های استاندارد
• 45. پروژه عملی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی اقتصادی
• 46. پروژه عملی: تحلیل داده‌های حوزه سلامت و بهداشت
• 47. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی
• 48. امنیت داده‌ها و رعایت استانداردهای ملی در پردازش اطلاعات
• 49. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش‌های سنگین
• 50. مستندسازی و ارائه نتایج تحلیل به مدیران و تصمیم‌گیران