کتاب کار با داده‌ها در پایتون با کتابخانه pandas

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 کار با داده‌ها در پایتون با کتابخانه pandas

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده

🎓 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 علم داده و پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 3. آشنایی با کتابخانه pandas
  • 4. انواع ساختارهای داده در pandas: Series
  • 5. ایجاد Series از لیست‌ها و آرایه‌ها
  • 6. نام‌گذاری ایندکس در Series
  • 7. دسترسی به عناصر Series
  • 8. عملیات ریاضی روی Series
  • 9. فیلتر کردن داده‌ها در Series
  • 10. آشنایی با ساختار داده DataFrame
  • 11. ایجاد DataFrame از دیکشنری‌ها
  • 12. ایجاد DataFrame از لیست لیست‌ها
  • 13. ایجاد DataFrame از فایل CSV
  • 14. خواندن و نوشتن فایل‌های CSV
  • 15. خواندن و نوشتن فایل‌های Excel
  • 16. دسترسی به ستون‌ها در DataFrame
  • 17. دسترسی به سطرها با .loc
  • 18. دسترسی به سطرها با .iloc
  • 19. فیلتر کردن سطرها بر اساس شرایط
  • 20. انتخاب ستون‌های خاص
  • 21. تغییر نام ستون‌ها
  • 22. حذف ستون‌ها
  • 23. حذف سطرها
  • 24. آشنایی با مقادیر گمشده (NaN)
  • 25. شناسایی مقادیر گمشده
  • 26. حذف ردیف‌های دارای مقادیر گمشده
  • 27. جایگزینی مقادیر گمشده
  • 28. پر کردن مقادیر گمشده با مقدار میانگین
  • 29. پر کردن مقادیر گمشده با مقدار میانه
  • 30. پر کردن مقادیر گمشده با مقدار مد
  • 31. پر کردن مقادیر گمشده با مقدار قبلی
  • 32. پر کردن مقادیر گمشده با مقدار بعدی
  • 33. تغییر نوع داده ستون‌ها
  • 34. تبدیل رشته به تاریخ
  • 35. مرتب‌سازی DataFrame بر اساس ستون‌ها
  • 36. مرتب‌سازی DataFrame بر اساس ایندکس
  • 37. گروه‌بندی داده‌ها با groupby
  • 38. محاسبه مجموع گروه‌بندی شده
  • 39. محاسبه میانگین گروه‌بندی شده
  • 40. محاسبه شمارش گروه‌بندی شده
  • 41. محاسبه حداقل و حداکثر گروه‌بندی شده
  • 42. اعمال توابع دلخواه بر گروه‌ها
  • 43. ادغام (Merge) دو DataFrame
  • 44. الحاق (Join) دو DataFrame
  • 45. الحاق سطری (Concatenation)
  • 46. تبدیل (Pivot) داده‌ها
  • 47. بازسازی (Melt) داده‌ها
  • 48. توابع رشته‌ای در pandas
  • 49. عملیات بر روی رشته‌ها
  • 50. کار با عبارات منظم (Regex)
  • 51. شناسایی الگوها در رشته‌ها
  • 52. تبدیل رشته‌ها به حروف کوچک و بزرگ
  • 53. حذف فضاهای خالی از رشته‌ها
  • 54. تقسیم رشته‌ها
  • 55. الحاق رشته‌ها
  • 56. کار با داده‌های تاریخ و زمان
  • 57. استخراج اجزای تاریخ
  • 58. محاسبه اختلاف زمانی
  • 59. تغییر فرمت تاریخ
  • 60. فیلتر کردن بر اساس بازه زمانی
  • 61. آشنایی با نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 62. ایجاد نقشه‌های حرارتی ساده
  • 63. کار با کتابخانه Seaborn برای تجسم
  • 64. تجسم داده‌های آماری
  • 65. رسم نمودار خطی
  • 66. رسم نمودار میله‌ای
  • 67. رسم نمودار پراکندگی (Scatter Plot)
  • 68. رسم نمودار هیستوگرام
  • 69. رسم نمودار جعبه‌ای (Box Plot)
  • 70. رسم نمودار چگالی (Density Plot)
  • 71. تنظیمات پیشرفته نمودارها
  • 72. ذخیره نمودارها در فایل
  • 73. کار با داده‌های حجیم
  • 74. بهینه‌سازی حافظه در pandas
  • 75. استفاده از انواع داده بهینه
  • 76. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 77. خواندن بخش‌هایی از فایل‌های بزرگ
  • 78. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 79. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL
  • 80. استفاده از SQL در pandas
  • 81. خواندن داده از پایگاه داده
  • 82. نوشتن داده در پایگاه داده
  • 83. آشنایی با NoSQL (به صورت کلی)
  • 84. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی
  • 85. پردازش اولیه متن
  • 86. شمارش کلمات
  • 87. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 88. لِماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 89. استمینگ (Stemming)
  • 90. نمایش متنی داده‌ها (Bag of Words)
  • 91. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • 92. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 93. الگوهای سری‌های زمانی
  • 94. شناسایی روند (Trend)
  • 95. شناسایی فصلی بودن (Seasonality)
  • 96. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 97. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 98. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 99. پرهیز از سوگیری در تحلیل
  • 100. تفسیر صحیح نتایج

📚 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.