کتاب صوتی جامع پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم و اهمیت پاک‌سازی داده‌ها در علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های Pandas و NumPy در تحلیل داده
• 4. بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف شامل CSV و Excel
• 5. بررسی ساختار کلی دیتاست با استفاده از متدهای Pandas
• 6. شناسایی مقادیر مفقود و داده‌های ناقص در دیتاست
• 7. روش‌های آماری برای تشخیص داده‌های پرت و غیرمتعارف
• 8. تکنیک‌های حذف ردیف‌ها و ستون‌های دارای مقادیر خالی
• 9. استراتژی‌های جای‌گذاری مقادیر مفقود با استفاده از میانگین و میانه
• 10. استفاده از روش‌های پیشرفته درون‌یابی برای داده‌های سری زمانی
• 11. تغییر نوع داده‌ها در ستون‌های عددی و متنی
• 12. شناسایی و حذف داده‌های تکراری در مجموعه‌های بزرگ
• 13. اصلاح خطاهای تایپی و ناهماهنگی در داده‌های متنی
• 14. کار با رشته‌های متنی و استخراج الگوها با استفاده از Regular Expressions
• 15. استانداردسازی فرمت‌های تاریخی و زمانی
• 16. مدیریت داده‌های طبقه‌بندی شده و تبدیل به متغیرهای عددی
• 17. استفاده از One-Hot Encoding برای متغیرهای اسمی
• 18. نرمال‌سازی داده‌های عددی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 19. مقیاس‌بندی داده‌ها با روش Min-Max Scaling
• 20. استانداردسازی داده‌ها با روش Z-score
• 21. شناسایی و اصلاح داده‌های غیرمنطقی و خارج از محدوده
• 22. ترکیب و ادغام چندین مجموعه داده با استفاده از Merge و Join
• 23. تغییر ساختار داده‌ها با استفاده از متدهای Pivot و Melt
• 24. مدیریت ستون‌های دارای داده‌های تو در تو
• 25. اعتبارسنجی داده‌ها بر اساس قوانین کسب‌وکار
• 26. استفاده از نمودارها برای تشخیص بصری آلودگی داده‌ها
• 27. بررسی توزیع داده‌ها با استفاده از هیستوگرام و نمودار جعبه‌ای
• 28. پاک‌سازی داده‌های مربوط به تراکنش‌های مالی مطابق استانداردهای حسابداری
• 29. مستندسازی مراحل پاک‌سازی داده‌ها برای گزارش‌دهی
• 30. ایجاد توابع خودکار برای تکرار فرآیند پاک‌سازی
• 31. ذخیره‌سازی خروجی نهایی در قالب‌های استاندارد و امن
• 32. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش دیتاست‌های حجیم
• 33. بررسی ابزارهای خودکار پاک‌سازی داده در پایتون
• 34. تکنیک‌های نمونه‌برداری صحیح از داده‌ها جهت تحلیل
• 35. نظارت بر کیفیت داده‌ها در خط لوله پردازش هوشمند
• 36. اصول اخلاقی و امانتداری در حفظ محرمانگی داده‌ها
• 37. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل هوشمند
• 38. تمرین عملی: پاک‌سازی یک دیتاست واقعی و گزارش‌گیری از تغییرات