کتاب پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های مالی با پایتون

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های مالی با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی داده

موضوع میانی: پردازش و پاکسازی داده‌ها

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پاکسازی داده‌های مالی
  • 2. اهمیت پاکسازی داده در تحلیل مالی
  • 3. شناخت انواع داده‌های مالی
  • 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 6. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: Pandas
  • 7. مبانی کار با ساختارهای داده‌ای Pandas: Series و DataFrame
  • 8. بارگذاری داده‌های مالی از منابع مختلف (CSV, Excel)
  • 9. نمایش و بررسی اولیه داده‌ها
  • 10. شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
  • 11. روش‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 12. مدیریت داده‌های پرت: حذف یا تبدیل
  • 13. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 14. انواع مقادیر گمشده
  • 15. روش‌های جایگزینی مقادیر گمشده (میانگین، میانه)
  • 16. روش‌های پیشرفته‌تر جایگزینی مقادیر گمشده
  • 17. استانداردسازی فرمت داده‌های تاریخ و زمان
  • 18. تبدیل انواع داده‌ها (Data Type Conversion)
  • 19. شناسایی و رفع ناهماهنگی در نام ستون‌ها
  • 20. پاکسازی داده‌های متنی در مجموعه داده‌های مالی
  • 21. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) برای پاکسازی متن
  • 22. حذف کاراکترهای اضافی و فاصله‌های زائد
  • 23. نرمال‌سازی متن (Normalization)
  • 24. شناسایی و تصحیح خطاهای املایی و تایپی
  • 25. مدیریت داده‌های تکراری (Duplicate Data)
  • 26. روش‌های شناسایی داده‌های تکراری
  • 27. حذف داده‌های تکراری
  • 28. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
  • 29. ادغام (Merge) و پیوست (Join) DataFrame ها
  • 30. انطباق ساختار داده‌ها برای ادغام
  • 31. پاکسازی داده‌های مربوط به ارزهای مختلف
  • 32. تبدیل واحد پول و استانداردسازی
  • 33. مدیریت داده‌های مربوط به سهام و اوراق بهادار
  • 34. شناسایی و تصحیح نمادهای معاملاتی نامعتبر
  • 35. پاکسازی داده‌های مربوط به گزارش‌های مالی شرکت‌ها
  • 36. استانداردسازی فرمت گزارش‌های مالی
  • 37. مدیریت داده‌های مربوط به نرخ بهره و تورم
  • 38. تبدیل و استانداردسازی داده‌های اقتصادی
  • 39. پاکسازی داده‌های مربوط به تراکنش‌های بانکی
  • 40. شناسایی و حذف تراکنش‌های نامعتبر
  • 41. مدیریت داده‌های مربوط به مشتریان
  • 42. استانداردسازی اطلاعات هویتی مشتریان
  • 43. پاکسازی داده‌های مربوط به آدرس‌ها
  • 44. استانداردسازی فرمت آدرس‌ها
  • 45. مدیریت داده‌های مربوط به شماره تلفن و ایمیل
  • 46. اعتبارسنجی و استانداردسازی اطلاعات تماس
  • 47. پاکسازی داده‌های مربوط به شناسه‌های منحصر به فرد
  • 48. استانداردسازی فرمت شناسه‌ها
  • 49. مدیریت داده‌های مربوط به داده‌های سری زمانی مالی
  • 50. هم‌ترازی (Alignment) داده‌های سری زمانی
  • 51. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 52. مهندسی ویژگی برای تحلیل‌های مالی
  • 53. استفاده از پنجره‌های متحرک (Rolling Windows)
  • 54. محاسبه میانگین متحرک (Moving Averages)
  • 55. محاسبه انحراف معیار متحرک
  • 56. محاسبه شاخص‌های قدرت نسبی (RSI)
  • 57. محاسبه باندهای بولینگر (Bollinger Bands)
  • 58. تکنیک‌های انباشت و تجمیع داده‌ها
  • 59. گروه‌بندی و خلاصه‌سازی داده‌ها
  • 60. استفاده از تابع GroupBy در Pandas
  • 61. محاسبه آماره‌های توصیفی برای گروه‌ها
  • 62. اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
  • 63. تعریف قوانین اعتبارسنجی
  • 64. پیاده‌سازی قوانین اعتبارسنجی در پایتون
  • 65. گزارش‌دهی از خطاهای اعتبارسنجی
  • 66. مستندسازی فرآیند پاکسازی داده‌ها
  • 67. اهمیت مستندسازی در تحلیل داده
  • 68. استفاده از Notebook ها برای مستندسازی
  • 69. نوشتن گزارش‌های خلاصه از پاکسازی داده
  • 70. نکات پیشرفته در مدیریت داده‌های حجیم
  • 71. استفاده از Dask برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 72. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای برای تحلیل مالی
  • 73. طراحی شمای پایگاه داده برای داده‌های مالی
  • 74. استفاده از SQL برای پرس‌وجو و پاکسازی داده
  • 75. مقدمه‌ای بر NoSQL برای داده‌های مالی
  • 76. پاکسازی داده‌های غیرساخت‌یافته (Unstructured Data)
  • 77. استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 78. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در داده‌های مالی
  • 79. کاربرد NLP در پاکسازی اخبار و گزارش‌های مالی
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پاکسازی داده
  • 81. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاری
  • 82. آموزش مدل‌های تشخیص داده پرت
  • 83. ارزیابی عملکرد مدل‌های پاکسازی داده
  • 84. مقدمه‌ای بر مفاهیم حاکمیت داده (Data Governance)
  • 85. اهمیت امنیت داده‌ها در تحلیل مالی
  • 86. رعایت حریم خصوصی در داده‌های مالی
  • 87. اصول اخلاقی در کار با داده‌های مالی
  • 88. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده پاک (Clean Data)
  • 89. چالش‌های پاکسازی داده در بازارهای مالی ایران
  • 90. راهکارهای عملی برای پاکسازی داده‌های مالی در ایران
  • 91. مرور کلی بر ابزارها و تکنیک‌های پاکسازی داده
  • 92. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل داده‌های مالی
  • 93. پیاده‌سازی یک پروژه عملی پاکسازی داده مالی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.