اکسپرس 24
کتاب اصول و روش‌های عملی پاکسازی داده‌ها برای تحلیل‌های دقیق

کتاب اصول و روش‌های عملی پاکسازی داده‌ها برای تحلیل‌های دقیق

تگ‌ها: ETL پاکسازی داده پیش پردازش داده تحلیل داده داده آماری داده تمیز داده کاوی علوم داده کیفیت داده مدیریت 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 اصول و روش‌های عملی پاکسازی داده‌ها برای تحلیل‌های دقیق

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مدیریت و پاکسازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اهمیت پاکسازی داده‌ها
  • 2. شناخت انواع داده‌های کثیف
  • 3. خطاهای ورودی داده‌ها
  • 4. داده‌های تکراری و تکرارپذیری
  • 5. داده‌های گمشده و روش‌های شناسایی
  • 6. داده‌های ناسازگار و ناهماهنگ
  • 7. داده‌های پرت و شناسایی آن‌ها
  • 8. اثرات داده‌های کثیف بر تحلیل‌ها
  • 9. اهمیت کیفیت داده در تصمیم‌گیری
  • 10. مراحل کلی فرآیند پاکسازی داده
  • 11. انتخاب ابزارها و تکنیک‌های مناسب
  • 12. مستندسازی فرآیند پاکسازی داده
  • 13. مواجهه با داده‌های متنی پیچیده
  • 14. استانداردسازی قالب‌های تاریخ و زمان
  • 15. مدیریت مقادیر گمشده: حذف ردیف‌ها
  • 16. مدیریت مقادیر گمشده: حذف ستون‌ها
  • 17. مدیریت مقادیر گمشده: درون‌یابی خطی
  • 18. مدیریت مقادیر گمشده: درون‌یابی چندجمله‌ای
  • 19. مدیریت مقادیر گمشده: روش‌های آماری
  • 20. مدیریت مقادیر گمشده: استفاده از مدل‌های پیش‌بین
  • 21. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
  • 22. استفاده از هش برای تشخیص تکراری‌ها
  • 23. مدیریت تکراری‌ها با کلیدهای اصلی
  • 24. استانداردسازی داده‌های متنی
  • 25. پاکسازی کاراکترهای غیرضروری
  • 26. تبدیل حروف بزرگ و کوچک
  • 27. حذف فاصله‌های اضافی
  • 28. مدیریت خطاهای املایی رایج
  • 29. استفاده از دیکشنری برای اصلاح
  • 30. پاکسازی داده‌های عددی
  • 31. شناسایی و مدیریت مقادیر خارج از محدوده
  • 32. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌های عددی
  • 33. تبدیل انواع داده‌ها
  • 34. پاکسازی داده‌های جغرافیایی
  • 35. استانداردسازی آدرس‌ها
  • 36. مدیریت مقادیر گمشده در داده‌های مکانی
  • 37. اعتبارسنجی داده‌های مکانی
  • 38. پاکسازی داده‌های تاریخ و زمان
  • 39. تبدیل فرمت‌های مختلف تاریخ
  • 40. مدیریت مناطق زمانی
  • 41. شناسایی و اصلاح داده‌های نامعتبر
  • 42. اعتبارسنجی داده‌ها بر اساس قوانین
  • 43. قوانین اعتبارسنجی سفارشی
  • 44. استفاده از عبارات باقاعده (Regular Expressions)
  • 45. اعتبارسنجی داده‌های متنی با الگو
  • 46. اعتبارسنجی داده‌های عددی با محدوده
  • 47. اعتبارسنجی صحت داده‌ها با منابع خارجی
  • 48. بررسی سازگاری داده‌ها بین ستون‌ها
  • 49. تشخیص روابط ناسازگار
  • 50. اصلاح ناسازگاری‌ها
  • 51. اهمیت کیفیت داده در یادگیری ماشین
  • 52. تأثیر پاکسازی بر عملکرد مدل‌ها
  • 53. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 54. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های رگرسیون
  • 55. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های خوشه‌بندی
  • 56. پاکسازی داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 57. ابزارهای متن‌باز برای پاکسازی داده
  • 58. Apache Spark برای پاکسازی داده
  • 59. Pandas برای پاکسازی داده در پایتون
  • 60. SQL برای پاکسازی داده
  • 61. ابزارهای تجاری برای پاکسازی داده
  • 62. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 63. اهمیت پروفایل‌سازی داده
  • 64. ایجاد داشبوردهای کیفیت داده
  • 65. نظارت مستمر بر کیفیت داده
  • 66. حکمرانی داده (Data Governance)
  • 67. نقش مدیران داده
  • 68. تدوین سیاست‌های کیفیت داده
  • 69. استانداردهای کیفیت داده
  • 70. مستندسازی منابع داده
  • 71. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 72. استفاده از ابزارهای پروفایل‌سازی داده
  • 73. شناسایی الگوهای داده
  • 74. توزیع مقادیر در ستون‌ها
  • 75. تعداد مقادیر منحصر به فرد
  • 76. شناسایی ستون‌های با ارزش کم
  • 77. تشخیص همبستگی بین ستون‌ها
  • 78. پیش‌بینی مقادیر گمشده با مدل‌های ساده
  • 79. استفاده از میانگین و میانه برای جایگزینی
  • 80. استفاده از مد برای جایگزینی
  • 81. روش‌های حذف داده‌های پرت: Z-score
  • 82. روش‌های حذف داده‌های پرت: IQR
  • 83. روش‌های حذف داده‌های پرت: Box Plot
  • 84. روش‌های حذف داده‌های پرت: Isolation Forest
  • 85. تکنیک‌های ادغام داده‌ها
  • 86. مدیریت داده‌های از دست رفته در ادغام
  • 87. رفع تداخل در ادغام داده‌ها
  • 88. استانداردسازی داده‌های ادغام شده
  • 89. اعتبارسنجی داده‌های ادغام شده
  • 90. پاکسازی داده‌های حسگرها
  • 91. مدیریت داده‌های نویزی (Noisy Data)
  • 92. فیلتر کردن داده‌های نویزی
  • 93. نرمال‌سازی داده‌های حسگر
  • 94. پاکسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 95. مدیریت داده‌های حجیم و نامنظم
  • 96. استفاده از یادگیری ماشین در پاکسازی
  • 97. یادگیری نیمه‌نظارتی برای پاکسازی
  • 98. یادگیری تقویتی برای پاکسازی
  • 99. پاکسازی داده‌های چندرسانه‌ای
  • 100. فشرده‌سازی و کاهش ابعاد داده‌ها

📚 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.