اکسپرس 24
کتاب تحلیل داده‌های کسب‌وکار و گزارش‌گیری پیشرفته با پایتون (Python for Data Analytics)

کتاب تحلیل داده‌های کسب‌وکار و گزارش‌گیری پیشرفته با پایتون (Python for Data Analytics)

تگ‌ها: Python for Data Analytics آموزش پایتون برنامه‌نویسی پایتون تحلیل آماری تحلیل داده با پایتون تحلیل داده‌های کسب‌وکار علم داده‌ها علوم داده گزارش‌گیری داده‌ها هوش تجاری

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 تحلیل داده‌های کسب‌وکار و گزارش‌گیری پیشرفته با پایتون (Python for Data Analytics)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی با زبان پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات
  • 2. اهمیت تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 3. چرا پایتون برای تحلیل داده؟
  • 4. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 5. آشنایی با ساختارهای داده پایه در پایتون (لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها)
  • 6. کار با رشته‌ها و عملیات متنی در پایتون
  • 7. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 8. ساخت و دستکاری آرایه‌های NumPy
  • 9. عملیات اساسی با آرایه‌های NumPy
  • 10. مقدمه‌ای بر ساختار داده DataFrame در Pandas
  • 11. بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها (CSV, Excel)
  • 12. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
  • 13. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 14. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 15. تبدیل و تغییر شکل داده‌ها (Reshaping Data)
  • 16. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها (Grouping and Aggregation)
  • 17. ادغام و پیوستن DataFrames
  • 18. کار با داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 19. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها با Matplotlib
  • 20. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 21. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 22. رسم نمودارهای دایره‌ای و جعبه‌ای
  • 23. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
  • 24. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
  • 25. نمودارهای آماری با Seaborn
  • 26. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 27. نمودارهای دسته‌بندی شده (Categorical Plots)
  • 28. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 29. تکنیک‌های EDA برای داده‌های عددی
  • 30. تکنیک‌های EDA برای داده‌های دسته‌ای
  • 31. تحلیل همبستگی و ماتریس همبستگی
  • 32. شناسایی و برخورد با داده‌های پرت (Outliers)
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای تحلیل داده
  • 34. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی (Clustering)
  • 35. یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
  • 36. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 37. یادگیری نظارت شده: طبقه‌بندی (Classification)
  • 38. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 39. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متن
  • 40. کار با داده‌های متنی در پایتون
  • 41. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 42. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 43. استخراج و تحلیل داده‌های استخراج شده
  • 44. گزارش‌گیری و داشبوردهای تعاملی
  • 45. مقدمه‌ای بر ابزارهای گزارش‌گیری
  • 46. طراحی داشبوردهای موثر
  • 47. کار با ابزارهای BI (مانند Tableau یا Power BI - معرفی کلی)
  • 48. اصول گزارش‌گیری پیشرفته
  • 49. مقدمه‌ای بر اتوماسیون وظایف تحلیل داده
  • 50. نوشتن اسکریپت‌های پایتون برای تحلیل خودکار
  • 51. برنامه‌ریزی اجرای اسکریپت‌ها
  • 52. ملاحظات امنیتی در تحلیل داده
  • 53. اخلاق در علوم داده
  • 54. آینده تحلیل داده و هوش تجاری
  • 55. پروژه عملی: تحلیل داده‌های فروش یک کسب‌وکار
  • 56. پروژه عملی: تحلیل داده‌های مشتریان
  • 57. پروژه عملی: تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 58. کار با APIها برای جمع‌آوری داده
  • 59. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
  • 60. کوئری‌نویسی مقدماتی SQL
  • 61. اتصال پایتون به پایگاه‌های داده
  • 62. کار با داده‌های JSON
  • 63. مدیریت و سازماندهی پروژه‌های تحلیل داده
  • 64. تکنیک‌های حل مسئله در تحلیل داده
  • 65. مقایسه روش‌های مختلف تحلیل
  • 66. اصول تفسیر نتایج تحلیل
  • 67. ارائه یافته‌های تحلیل به ذینفعان
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (مفاهیم پایه)
  • 69. کار با داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • 70. تحلیل داده‌های سری زمانی پیشرفته
  • 71. مدل‌سازی پیش‌بینی (Forecasting)
  • 72. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 73. کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده
  • 74. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. مدیریت چرخه عمر مدل‌های تحلیل داده
  • 76. نکات پیشرفته در بصری‌سازی داده‌ها
  • 77. تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده
  • 78. استخراج ویژگی (Feature Engineering)
  • 79. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 80. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری آنسامبل (Ensemble Learning)
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری ناهمگن (Transfer Learning)
  • 83. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده بزرگ و ارائه گزارش جامع

📚 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.