کتاب یکپارچه‌سازی و ادغام داده‌ها 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 یکپارچه‌سازی و ادغام داده‌ها با کتابخانه Pandas

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و داده‌کاوی

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده با پایتون

🎓 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. مبانی کار با داده در پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی کتابخانه Pandas
  • 3. ساختار داده‌ای Series در Pandas
  • 4. ساختار داده‌ای DataFrame در Pandas
  • 5. ورود داده‌ها از فایل‌های CSV
  • 6. ورود داده‌ها از فایل‌های Excel
  • 7. ورود داده‌ها از پایگاه‌های داده
  • 8. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
  • 9. مرتب‌سازی داده‌ها در DataFrame
  • 10. اضافه کردن و حذف ستون‌ها
  • 11. تغییر نام ستون‌ها
  • 12. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 13. پر کردن مقادیر گمشده
  • 14. حذف مقادیر گمشده
  • 15. عملیات آماری پایه بر روی داده‌ها
  • 16. محاسبه میانگین، میانه و مد
  • 17. محاسبه واریانس و انحراف معیار
  • 18. محاسبه همبستگی بین ستون‌ها
  • 19. گروه‌بندی داده‌ها (Group By)
  • 20. توابع تجمعی (Aggregate Functions)
  • 21. اعمال توابع سفارشی بر روی داده‌ها
  • 22. پایه‌های ادغام داده‌ها (Merging)
  • 23. تفاوت بین Join و Merge
  • 24. انواع Join ها (Inner, Outer, Left, Right)
  • 25. انجام Inner Join با Pandas
  • 26. انجام Outer Join با Pandas
  • 27. انجام Left Join با Pandas
  • 28. انجام Right Join با Pandas
  • 29. ادغام بر اساس کلیدهای چندگانه
  • 30. ادغام با نام ستون‌های متفاوت
  • 31. استفاده از شاخص (Index) برای ادغام
  • 32. ادغام داده‌های تکراری
  • 33. مدیریت ستون‌های تکراری پس از ادغام
  • 34. استفاده از تابع merge در Pandas
  • 35. پارامتر how در تابع merge
  • 36. پارامتر on در تابع merge
  • 37. پارامتر left_on و right_on
  • 38. پارامتر left_index و right_index
  • 39. ادغام داده‌های از منابع مختلف
  • 40. ادغام داده‌های زمانی
  • 41. ادغام داده‌های مکانی
  • 42. ادغام داده‌های متنی
  • 43. کاربرد ادغام در تحلیل داده‌های مشتریان
  • 44. کاربرد ادغام در تحلیل داده‌های فروش
  • 45. کاربرد ادغام در تحلیل داده‌های مالی
  • 46. کاربرد ادغام در پردازش زبان طبیعی
  • 47. کاربرد ادغام در علوم زیستی
  • 48. کاربرد ادغام در شبکه‌های اجتماعی
  • 49. کاربرد ادغام در هوش تجاری
  • 50. بهینه‌سازی عملیات ادغام
  • 51. روش‌های سریع‌تر برای ادغام
  • 52. مدیریت حافظه در ادغام داده‌های بزرگ
  • 53. اشکال‌زدایی (Debugging) در عملیات ادغام
  • 54. نکات پیشرفته در ادغام داده‌ها
  • 55. ادغام داده‌ها با استفاده از concat
  • 56. تفاوت concat و merge
  • 57. استفاده از concat برای الحاق ردیف‌ها
  • 58. استفاده از concat برای الحاق ستون‌ها
  • 59. ادغام داده‌های از چندین DataFrame
  • 60. ادغام داده‌های با ساختارهای متفاوت
  • 61. مدیریت ستون‌های ناموجود در concat
  • 62. پارامتر axis در تابع concat
  • 63. پارامتر join در تابع concat
  • 64. پارامتر ignore_index در تابع concat
  • 65. کاربرد concat در آماده‌سازی داده‌ها
  • 66. کاربرد concat در ترکیب داده‌های سری زمانی
  • 67. کاربرد concat در ترکیب داده‌های مکانی
  • 68. ادغام داده‌ها با استفاده از join
  • 69. تفاوت join و merge در Pandas
  • 70. انجام Join با استفاده از متد join
  • 71. استفاده از شاخص در متد join
  • 72. ادغام چند DataFrame با join
  • 73. مدیریت ستون‌های تکراری با join
  • 74. مقایسه روش‌های مختلف ادغام
  • 75. انتخاب روش مناسب برای ادغام
  • 76. مطالعه موردی: ادغام داده‌های فروشگاه‌ها
  • 77. مطالعه موردی: ادغام داده‌های شبکه‌های حمل و نقل
  • 78. مطالعه موردی: ادغام داده‌های سلامت
  • 79. مطالعه موردی: ادغام داده‌های آموزشی
  • 80. مطالعه موردی: ادغام داده‌های اقتصادی
  • 81. مطالعه موردی: ادغام داده‌های زیست‌محیطی
  • 82. مطالعه موردی: ادغام داده‌های ورزشی
  • 83. مطالعه موردی: ادغام داده‌های فرهنگی
  • 84. مطالعه موردی: ادغام داده‌های گردشگری
  • 85. مطالعه موردی: ادغام داده‌های پژوهشی
  • 86. پیاده‌سازی ادغام داده‌ها در پروژه‌های واقعی
  • 87. ملاحظات اخلاقی در ادغام داده‌ها
  • 88. حفظ حریم خصوصی در ادغام داده‌ها
  • 89. امنیت داده‌ها در فرآیند ادغام
  • 90. مستندسازی فرآیند ادغام داده‌ها
  • 91. جمع‌بندی و آینده تحلیل داده‌ها
  • 92. کاربرد توابع شرطی در ادغام
  • 93. استفاده از Boolean Indexing در ادغام
  • 94. عملیات منطقی بر روی DataFrame ها
  • 95. ترکیب DataFrame ها با شرط سفارشی
  • 96. تنظیمات پیشرفته Pandas برای ادغام

📚 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.