کتاب مهارت‌های پاکسازی و دستکاری داده‌ها با R برای تحلیلگران

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 مهارت‌های پاکسازی و دستکاری داده‌ها با R برای تحلیلگران

موضوع کلی: تحلیل داده و علم داده

موضوع میانی: پاکسازی و آماده‌سازی 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 علم داده و اهمیت پاکسازی داده
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط R و RStudio
  • 3. آشنایی با انواع داده‌ها در R
  • 4. ساختارهای داده‌ای پایه: بردارها و لیست‌ها
  • 5. ماتریس‌ها و آرایه‌ها در R
  • 6. کار با دیتافریم‌ها: ستون‌ها و ردیف‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر کتابخانه dplyr برای دستکاری داده
  • 8. انتخاب ستون‌ها با select()
  • 9. فیلتر کردن ردیف‌ها با filter()
  • 10. مرتب‌سازی داده‌ها با arrange()
  • 11. اضافه کردن ستون‌های جدید با mutate()
  • 12. خلاصه‌سازی داده‌ها با summarize()
  • 13. گروه‌بندی داده‌ها با group_by()
  • 14. ترکیب دیتافریم‌ها با bind_rows() و bind_cols()
  • 15. الحاق دیتافریم‌ها با join()
  • 16. انواع join: inner_join, left_join, right_join, full_join
  • 17. کار با داده‌های گمشده (NA)
  • 18. شناسایی داده‌های گمشده
  • 19. حذف داده‌های گمشده
  • 20. جایگزینی داده‌های گمشده با میانگین یا میانه
  • 21. کشف و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 22. روش‌های آماری برای تشخیص داده‌های پرت
  • 23. تصویرسازی داده‌های پرت
  • 24. حذف یا تبدیل داده‌های پرت
  • 25. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 26. روش‌های استانداردسازی (Z-score)
  • 27. روش‌های نرمال‌سازی (Min-Max)
  • 28. کار با داده‌های متنی
  • 29. پاکسازی رشته‌ها: حذف فضاهای خالی
  • 30. تبدیل حروف بزرگ و کوچک
  • 31. جستجو و جایگزینی در رشته‌ها
  • 32. تقسیم رشته‌ها به بخش‌های کوچکتر
  • 33. ترکیب رشته‌ها
  • 34. مدیریت انواع داده‌های تاریخ و زمان
  • 35. تبدیل رشته‌ها به فرمت تاریخ و زمان
  • 36. استخراج اجزای تاریخ و زمان
  • 37. محاسبات روی تاریخ و زمان
  • 38. کار با داده‌های تکراری
  • 39. شناسایی ردیف‌های تکراری
  • 40. حذف ردیف‌های تکراری
  • 41. کار با داده‌های ناسازگار
  • 42. استانداردسازی نام‌ها و دسته‌بندی‌ها
  • 43. مدیریت خطاهای املایی
  • 44. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 45. تعریف قوانین اعتبارسنجی
  • 46. اجرای قوانین اعتبارسنجی
  • 47. گزارش‌دهی خطاهای اعتبارسنجی
  • 48. تصویرسازی برای درک بهتر داده‌ها
  • 49. نمودارهای پراکندگی (Scatter plots)
  • 50. نمودارهای میله‌ای (Bar plots)
  • 51. نمودارهای هیستوگرام (Histograms)
  • 52. نمودارهای جعبه‌ای (Box plots)
  • 53. نمودارهای خطی (Line plots)
  • 54. کار با کتابخانه ggplot2 برای تصویرسازی پیشرفته
  • 55. مقدمه‌ای بر مفاهیم پاکسازی داده در پروژه‌های واقعی
  • 56. مطالعه موردی ۱: پاکسازی داده‌های فروش
  • 57. مطالعه موردی ۲: آماده‌سازی داده‌های مشتریان
  • 58. مطالعه موردی ۳: پاکسازی داده‌های سنسور
  • 59. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های دیگر برای دستکاری داده
  • 60. کار با data.table
  • 61. کار با dplyr و tidyr در کنار هم
  • 62. انتقال داده‌ها بین فرمت‌های مختلف
  • 63. تبدیل داده‌ها از فرمت عریض به بلند (pivot_longer)
  • 64. تبدیل داده‌ها از فرمت بلند به عریض (pivot_wider)
  • 65. تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده
  • 66. مدیریت داده‌های چند-مقیاسی
  • 67. کار با داده‌های شبکه‌ای
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نیاز به داده پاک
  • 69. پاکسازی داده برای مدل‌های رگرسیون
  • 70. پاکسازی داده برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 71. پاکسازی داده برای مدل‌های خوشه‌بندی
  • 72. ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 73. متریک‌های کیفیت داده
  • 74. فرآیند بهبود کیفیت داده
  • 75. مستندسازی فرآیند پاکسازی داده
  • 76. اهمیت مستندسازی برای تکرارپذیری
  • 77. نوشتن اسکریپت‌های R برای پاکسازی داده
  • 78. بهینه‌سازی کد R برای سرعت و کارایی
  • 79. مقدمه‌ای بر ابزارهای اتوماسیون پاکسازی داده
  • 80. بررسی و تحلیل الگوهای داده
  • 81. کشف روابط پنهان در داده‌ها
  • 82. استفاده از R برای اکتشاف داده‌ها
  • 83. تکنیک‌های نمونه‌برداری از داده‌ها
  • 84. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) با R
  • 85. مقدمه‌ای بر مفاهیم حریم خصوصی داده‌ها
  • 86. اصول حفاظت از داده‌ها در R
  • 87. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 88. رعایت حدود شرعی در تحلیل داده
  • 89. پرهیز از ترویج موارد ممنوع
  • 90. ضمانت انطباق محتوای تحلیلی با قوانین
  • 91. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 92. مسئولیت‌پذیری تحلیلگر داده
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در علم داده
  • 94. پروژه‌های عملی برای تمرین مهارت‌ها
  • 95. راهنمای منابع بیشتر برای یادگیری
  • 96. آینده علم داده و پاکسازی داده

📚 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.