اکسپرس 24
کتاب تحلیل داده‌های علمی و تجاری با پایتون

کتاب تحلیل داده‌های علمی و تجاری با پایتون

تگ‌ها: برنامه نویسی پایتون پایتون برای مهندسی نرم افزار تحلیل آماری با پایتون تحلیل داده با پایتون تحلیل داده های تجاری تحلیل داده های علمی علم داده با پایتون کتابخانه های پایتون تحلیل داده مصورسازی داده با پایتون یادگیری پایتون برای تحلیل داده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 تحلیل داده‌های علمی و تجاری با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل داده با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علوم کامپیوتر
  • 2. مفاهیم پایه مهندسی نرم‌افزار
  • 3. مقدمه‌ای بر تحلیل داده
  • 4. چرا تحلیل داده؟
  • 5. کاربرد تحلیل داده در علوم و تجارت
  • 6. نصب و پیکربندی محیط پایتون
  • 7. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 8. انواع داده در پایتون
  • 9. ساختارهای داده: لیست‌ها و تاپل‌ها
  • 10. ساختارهای داده: دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
  • 11. عملگرها در پایتون
  • 12. دستورات شرطی و حلقه‌ها
  • 13. توابع در پایتون
  • 14. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
  • 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy
  • 16. آرایه‌های NumPy
  • 17. عملیات بر روی آرایه‌های NumPy
  • 18. توابع ریاضی NumPy
  • 19. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 20. ساختار داده Series در Pandas
  • 21. ساختار داده DataFrame در Pandas
  • 22. بارگذاری و ذخیره داده‌ها در Pandas
  • 23. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در Pandas
  • 24. عملیات بر روی ستون‌ها و ردیف‌ها
  • 25. ادغام و پیوستن DataFrames
  • 26. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 27. عملیات پنجره‌ای در Pandas
  • 28. کار با داده‌های گمشده
  • 29. کار با داده‌های پرت
  • 30. پاکسازی داده‌ها
  • 31. تبدیل داده‌ها
  • 32. مهندسی ویژگی
  • 33. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
  • 34. کتابخانه Matplotlib
  • 35. انواع نمودارها در Matplotlib
  • 36. شخصی‌سازی نمودارها
  • 37. کتابخانه Seaborn
  • 38. نمودارهای آماری در Seaborn
  • 39. مصورسازی داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 40. مصورسازی داده‌های پیوسته
  • 41. مصورسازی توزیع داده‌ها
  • 42. مصورسازی روابط بین متغیرها
  • 43. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
  • 44. میانگین، میانه و مد
  • 45. واریانس و انحراف معیار
  • 46. چارک‌ها و دامنه بین چارکی
  • 47. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
  • 48. مفهوم نمونه و جامعه
  • 49. توزیع‌های احتمالاتی
  • 50. آزمون فرض آماری
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 52. انواع یادگیری ماشین
  • 53. یادگیری نظارت شده
  • 54. یادگیری نظارت نشده
  • 55. رگرسیون خطی
  • 56. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 57. طبقه‌بندی
  • 58. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه
  • 59. الگوریتم درخت تصمیم
  • 60. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 61. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 62. توکن‌سازی
  • 63. ریشه‌یابی کلمات
  • 64. برچسب‌گذاری اجزای کلام
  • 65. تحلیل احساسات
  • 66. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 67. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 68. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 70. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده
  • 71. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 72. شناسایی روند
  • 73. شناسایی فصلی بودن
  • 74. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 75. بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 76. تنظیم هایپرپارامترها
  • 77. اعتبارسنجی متقابل
  • 78. کاربرد تحلیل داده در حوزه سلامت
  • 79. کاربرد تحلیل داده در حوزه مالی
  • 80. کاربرد تحلیل داده در حوزه بازاریابی
  • 81. کاربرد تحلیل داده در حوزه تولید
  • 82. کاربرد تحلیل داده در حوزه حمل و نقل
  • 83. کاربرد تحلیل داده در حوزه انرژی
  • 84. کاربرد تحلیل داده در حوزه آموزش
  • 85. اخلاق در تحلیل داده
  • 86. حریم خصوصی داده‌ها
  • 87. امنیت داده‌ها
  • 88. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ
  • 89. معماری سیستم‌های داده بزرگ
  • 90. ابزارهای تحلیل داده بزرگ
  • 91. چالش‌های تحلیل داده بزرگ
  • 92. آینده تحلیل داده
  • 93. مفاهیم پیشرفته در پایتون برای تحلیل داده
  • 94. برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
  • 95. مدیریت خطاها و استثناها
  • 96. بهینه‌سازی عملکرد کد پایتون
  • 97. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 98. زبان SQL
  • 99. کوئری‌نویسی در SQL
  • 100. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL

📚 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.