اکسپرس 24
کتاب آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها برای تحلیل آماری و مدل‌سازی

کتاب آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها برای تحلیل آماری و مدل‌سازی

تگ‌ها: Data Cleaning Data Preparation Python آماده‌سازی داده پاکسازی داده پیش‌پردازش داده تحلیل داده علم داده مدل‌سازی داده مهندسی نرم‌افزار

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 آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها برای تحلیل آماری و مدل‌سازی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و اهمیت آماده‌سازی داده
  • 2. مراحل کلی پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 3. شناخت و درک مجموعه داده‌ها
  • 4. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای
  • 5. کار با داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 6. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 7. روش‌های جایگزینی مقادیر گمشده
  • 8. کار با داده‌های پرت (Outliers)
  • 9. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 10. روش‌های حذف یا تبدیل داده‌های پرت
  • 11. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 12. تکنیک‌های مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 13. اهمیت تبدیل ویژگی‌ها (Feature Engineering)
  • 14. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 15. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای (Categorical Variables)
  • 16. روش‌های One-Hot Encoding
  • 17. روش‌های Label Encoding
  • 18. کار با داده‌های متنی
  • 19. پیش‌پردازش متن: حذف علائم نگارشی و اعداد
  • 20. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 21. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 22. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 23. تبدیل متن به نمایش عددی
  • 24. روش‌های TF-IDF
  • 25. کار با داده‌های تاریخ و زمان
  • 26. استخراج اطلاعات مفید از تاریخ و زمان
  • 27. تبدیل فرمت‌های مختلف تاریخ و زمان
  • 28. کار با داده‌های مکانی
  • 29. کار با داده‌های تصویری (مقدماتی)
  • 30. فشرده‌سازی و کاهش ابعاد داده‌ها
  • 31. روش‌های کاهش ابعاد: PCA
  • 32. روش‌های کاهش ابعاد: t-SNE
  • 33. شناسایی و مدیریت داده‌های تکراری (Duplicates)
  • 34. پاکسازی و استانداردسازی مقادیر متنی مشابه
  • 35. مدیریت داده‌های با فرمت‌های ناسازگار
  • 36. یکپارچه‌سازی منابع داده‌های مختلف
  • 37. تکنیک‌های ادغام داده‌ها (Data Merging)
  • 38. نحوه join کردن جداول داده
  • 39. کار با داده‌های حجیم (Big Data) - مقدماتی
  • 40. مفاهیم اولیه داده‌کاوی (Data Mining)
  • 41. اهمیت پاکسازی داده در مدل‌سازی آماری
  • 42. پاکسازی داده برای یادگیری ماشین
  • 43. آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌های رگرسیون
  • 44. آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 45. آماده‌سازی داده برای خوشه‌بندی
  • 46. آماده‌سازی داده برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 47. آشنایی با کتابخانه‌های آماده‌سازی داده در پایتون
  • 48. کار با کتابخانه Pandas
  • 49. عملیات پایه Pandas: خواندن و نوشتن داده
  • 50. عملیات پایه Pandas: انتخاب و فیلتر کردن داده
  • 51. عملیات پایه Pandas: دستکاری ستون‌ها
  • 52. عملیات پایه Pandas: گروه‌بندی و تجمیع داده
  • 53. کار با کتابخانه NumPy
  • 54. عملیات پایه NumPy: آرایه‌ها و عملیات ریاضی
  • 55. کار با کتابخانه Scikit-learn برای پیش‌پردازش
  • 56. ماژول Preprocessing در Scikit-learn
  • 57. استفاده از Imputer برای مقادیر گمشده
  • 58. استفاده از Scalerها برای استانداردسازی
  • 59. استفاده از Encoderها برای متغیرهای دسته‌ای
  • 60. کار با کتابخانه NLTK برای پردازش متن
  • 61. کار با کتابخانه SpaCy برای پردازش متن
  • 62. مثال‌های عملی پاکسازی داده‌های واقعی
  • 63. پاکسازی داده‌های مشتریان
  • 64. پاکسازی داده‌های فروش
  • 65. پاکسازی داده‌های سنسورها
  • 66. پاکسازی داده‌های مالی (با رعایت چارچوب بانکی)
  • 67. پاکسازی داده‌های پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 68. پاکسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی (با احتیاط)
  • 69. ارزیابی کیفیت داده‌های پاکسازی شده
  • 70. معیارهای سنجش کیفیت داده
  • 71. مستندسازی فرآیند پاکسازی داده
  • 72. نکات و ترفندهای پیشرفته در پاکسازی داده
  • 73. اشتباهات رایج در پاکسازی داده و راه‌های اجتناب از آن‌ها
  • 74. اهمیت بازبینی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 75. روش‌های خودکارسازی فرآیندهای پاکسازی داده
  • 76. اصول اخلاقی در کار با داده‌ها
  • 77. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 78. امنیت داده‌ها در فرآیند پاکسازی
  • 79. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 80. نقش EDA در فرآیند آماده‌سازی داده
  • 81. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
  • 82. مصورسازی داده‌های گمشده و پرت
  • 83. مصورسازی توزیع متغیرها
  • 84. مصورسازی روابط بین متغیرها
  • 85. مصورسازی داده‌های دسته‌ای
  • 86. مصورسازی داده‌های متنی
  • 87. مصورسازی داده‌های مکانی (مقدماتی)
  • 88. استفاده از ابزارهای مصورسازی تعاملی (مقدماتی)
  • 89. مبانی تحلیل آماری برای آماده‌سازی داده
  • 90. آمار توصیفی و کاربرد آن
  • 91. آمار استنباطی و کاربرد آن
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 93. نحوه انتخاب مدل مناسب بر اساس داده‌ها
  • 94. ارزیابی مدل‌های آماری
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین نظارت شده
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 97. اصول کار با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 98. روش‌های نمونه‌گیری برای داده‌های نامتوازن
  • 99. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 100. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی عمیق (Deep Feature Engineering)

📚 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.