MAPress
کتاب ساماندهی و پاکسازی داده‌های نامرتب با R و بسته‌های Tidyverse

کتاب ساماندهی و پاکسازی داده‌های نامرتب با R و بسته‌های Tidyverse

تگ‌ها: R tidyverse tidyr پاکسازی داده پردازش داده تحلیل داده داده های نامرتب علم داده مرتب سازی داده

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 ساماندهی و پاکسازی داده‌های نامرتب با R و بسته‌های Tidyverse

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و تحلیل 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 ساماندهی داده‌ها در R
  • 2. نصب و راه‌اندازی بسته‌های Tidyverse
  • 3. آشنایی با مفهوم داده‌های نامرتب
  • 4. شناسایی انواع داده‌های نامرتب
  • 5. ساختاردهی مجدد داده‌ها با تابع `pivot_longer`
  • 6. گسترش داده‌ها با تابع `pivot_wider`
  • 7. پاکسازی مقادیر گمشده (NA)
  • 8. جایگزینی مقادیر گمشده
  • 9. درون‌یابی مقادیر گمشده
  • 10. حذف مقادیر گمشده
  • 11. استانداردسازی نام ستون‌ها
  • 12. رفع ناسازگاری در نام ستون‌ها
  • 13. تبدیل انواع داده (Type Conversion)
  • 14. تبدیل رشته به عدد
  • 15. تبدیل رشته به تاریخ
  • 16. تبدیل عدد به رشته
  • 17. پاکسازی مقادیر تکراری
  • 18. شناسایی رکوردهای تکراری
  • 19. حذف رکوردهای تکراری
  • 20. مدیریت داده‌های متنی
  • 21. تقسیم رشته‌ها
  • 22. ادغام رشته‌ها
  • 23. استخراج زیررشته‌ها
  • 24. اعمال توابع بر روی ستون‌ها
  • 25. تابع `mutate` برای ایجاد ستون جدید
  • 26. تابع `transmute` برای ایجاد و نگهداری ستون‌های جدید
  • 27. فیلتر کردن داده‌ها
  • 28. انتخاب ستون‌های مورد نیاز
  • 29. مرتب‌سازی داده‌ها
  • 30. توابع کاربردی برای پاکسازی داده
  • 31. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions)
  • 32. پاکسازی داده‌های عددی
  • 33. مدیریت داده‌های تاریخ و زمان
  • 34. تبدیل فرمت تاریخ
  • 35. استخراج اجزای تاریخ
  • 36. محاسبه اختلاف زمانی
  • 37. کار با داده‌های طبقه‌بندی شده (Factor)
  • 38. تبدیل متغیرهای متنی به فاکتور
  • 39. مرتب‌سازی فاکتورها
  • 40. ترکیب سطوح فاکتور
  • 41. تجمیع داده‌ها
  • 42. گروه‌بندی داده‌ها با `group_by`
  • 43. خلاصه‌سازی داده‌ها با `summarise`
  • 44. محاسبه میانگین، میانه و انحراف معیار
  • 45. شمارش داده‌ها
  • 46. ترکیب داده‌ها از منابع مختلف
  • 47. ادغام داده‌ها (Binding)
  • 48. الحاق سطری داده‌ها
  • 49. الحاق ستونی داده‌ها
  • 50. کار با داده‌های نامنظم (Unstructured Data)
  • 51. پاکسازی داده‌های متنی پیچیده
  • 52. استخراج اطلاعات از متن
  • 53. استفاده از بسته‌های کمکی برای پاکسازی
  • 54. بسته `stringr` برای کار با رشته‌ها
  • 55. بسته `lubridate` برای کار با تاریخ
  • 56. بسته `forcats` برای کار با فاکتورها
  • 57. کار با داده‌های ساختار یافته JSON
  • 58. تبدیل JSON به دیتافریم
  • 59. پاکسازی داده‌های JSON
  • 60. کار با داده‌های ساختار یافته XML
  • 61. تبدیل XML به دیتافریم
  • 62. پاکسازی داده‌های XML
  • 63. استفاده از `dplyr` برای دستکاری داده‌ها
  • 64. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها
  • 65. تغییر نام ستون‌ها
  • 66. ایجاد ستون‌های جدید
  • 67. تغییر ترتیب ستون‌ها
  • 68. مرتب‌سازی داده‌ها
  • 69. استفاده از `tidyr` برای تغییر شکل داده‌ها
  • 70. تبدیل از فرمت عریض به بلند
  • 71. تبدیل از فرمت بلند به عریض
  • 72. مدیریت مقادیر گمشده
  • 73. پاکسازی داده‌های نامرتب در حالت‌های خاص
  • 74. داده‌های با سطرهای خالی
  • 75. داده‌های با ستون‌های خالی
  • 76. داده‌های با مقادیر نامفهوم
  • 77. کار با داده‌های بزرگ
  • 78. بهینه‌سازی فرآیند پاکسازی
  • 79. تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده
  • 80. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 81. بررسی سازگاری داده‌ها
  • 82. مستندسازی فرآیند پاکسازی
  • 83. نوشتن گزارش پاکسازی داده
  • 84. نمایش بصری داده‌های نامرتب
  • 85. نمودارهای اولیه برای شناسایی مشکلات
  • 86. اصول پاکسازی داده در پروژه‌های واقعی
  • 87. مدیریت خطا در فرآیند پاکسازی
  • 88. بررسی مجدد داده‌های پاکسازی شده
  • 89. خلاصه و جمع‌بندی مباحث
  • 90. کاربردهای پاکسازی داده در تحلیل داده
  • 91. جمع‌بندی توابع کلیدی `tidyr`
  • 92. جمع‌بندی توابع کلیدی `dplyr`
  • 93. اهمیت کیفیت داده در تحلیل
  • 94. ملاحظات اخلاقی در پاکسازی داده
  • 95. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 96. تطابق با قوانین و مقررات داخلی
  • 97. مدیریت داده‌های حساس
  • 98. پاکسازی داده‌های آماری
  • 99. پاکسازی داده‌های اقتصادی
  • 100. پاکسازی داده‌های علمی

📚 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.