اکسپرس 24
کتاب پاکسازی داده‌ها به روش اعلامی برای ماشین‌یادگیری

کتاب پاکسازی داده‌ها به روش اعلامی برای ماشین‌یادگیری

تگ‌ها: Automated Cleaning Data Cleaning Data Preprocessing Data Quality Data Validation Data Versioning Data Wrangling Declarative Programming Great Expectations Machine Learning ML Pipeline Pandas Cleaning Polars Python Data Cleaning پاکسازی داده‌ها

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 پاکسازی داده‌ها به روش اعلامی برای ماشین‌یادگیری

موضوع کلی: پاکسازی داده‌ها

موضوع میانی: پاکسازی اعلامی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پاکسازی اعلامی داده‌ها برای ماشین‌یادگیری
  • 2. اهمیت استفاده از رویکرد اعلامی در پاکسازی داده‌ها
  • 3. درک کیفیت داده‌ها و الگوهای رایج داده‌های نادرست
  • 4. آماده‌سازی محیط Python برای پاکسازی اعلامی داده‌ها
  • 5. بارگذاری و بررسی اولیه داده‌ها
  • 6. بررسی اشکال داده‌ها و آمار توصیفی پایه‌ای
  • 7. مدیریت مقادیر گمشده با قواعد اعلامی
  • 8. Trimming و نرمال‌سازی فیلدهای متنی
  • 9. استانداردسازی قالب‌بندی تاریخ و زمان
  • 10. شناسایی و حذف رکوردهای تکراری
  • 11. شناسایی و مدیریت خروج‌نمای خارج از حد با روش اعلامی
  • 12. اعتبارسنجی داده‌ها با استفاده از قواعد اعلامی
  • 13. عملیات پاکسازی پایه‌ای با استفاده از Pandas
  • 14. استفاده از عبارات منظم برای جایگزینی الگوها
  • 15. پاکسازی داده‌های دسته‌ای: کدگذاری و باینینگ
  • 16. مدیریت کلاس‌های نامتوازن
  • 17. ساخت پایپ‌لاین‌های اعلامی پاکسازی
  • 18. معرفی Great Expectations
  • 19. نوشتن مجموعه‌های انتظاری
  • 20. اعتبارسنجی داده‌ها با استفاده از Great Expectations
  • 21. ادغام Great Expectations در پایپ‌لاین‌های ماشین‌یادگیری
  • 22. پاکسازی سریع داده‌ها با استفاده از Polars
  • 23. تبدیل اعلامی نوع داده‌ها و جبران‌سازی
  • 24. پردازش داده‌های حجیم با استفاده از chunking
  • 25. نسخه‌بندی داده‌های پاکسازی‌شده با استفاده از DVC
  • 26. اتوماسیون پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از DVC
  • 27. نوشتن اسکریپت‌های اتوماتیک پاکسازی
  • 28. آزمایش و اعتبارسنجی منطق پاکسازی
  • 29. اشکال‌زدایی از مشکلات رایج در پاکسازی
  • 30. بهترین روش‌ها برای پاکسازی اعلامی
  • 31. مستندسازی مراحل پاکسازی و افزودن یادداشت‌ها
  • 32. نظارت بر کیفیت داده‌ها در طول زمان
  • 33. ادغام قواعد کسب‌وکار در پاکسازی
  • 34. مدیریت داده‌های تو در تو و نیمه‌ساختاریافته
  • 35. پاکسازی فایل‌های JSON و YAML
  • 36. کار با فرمت‌های مختلف فایل‌های صفحه‌گسترده
  • 37. حل مشکلات کدگذاری و مجموعه کاراکترها
  • 38. حذف اطلاعات حساس (ناشخص‌سازی)
  • 39. تضمین بازتولیدپذیری با استفاده از دفترچه‌های یادداشت
  • 40. مقیاس‌بندی پاکسازی اعلامی برای تولید
  • 41. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد
  • 42. پردازش موازی وظایف پاکسازی
  • 43. استفاده از سرویس‌های ابری برای پاکسازی داده‌های حجیم
  • 44. ادغام پاکسازی در پایپ‌لاین‌های CI/CD
  • 45. ارزیابی تأثیر پاکسازی بر عملکرد مدل
  • 46. مطالعه مورد: پاکسازی یک مجموعه داده واقعی برای ماشین‌یادگیری
  • 47. مطالعه مورد: اعتبارسنجی اتوماتیک در داده‌های مالی
  • 48. مطالعه مورد: پاکسازی اعلامی برای داده‌های اینترنت اشیا
  • 49. انواع پیشرفته انتظارات و اعتبارسنج‌های سفارشی
  • 50. توسعه اعتبارسنج‌های سفارشی
  • 51. استفاده از DVC برای ردیابی آثار داده‌ها
  • 52. ویزوالیزاسیون متریال‌های کیفیت داده‌ها
  • 53. گزارش‌دهی از مشکلات کیفیت داده‌ها
  • 54. تنظیم هشدارها برای کاهش کیفیت داده‌ها
  • 55. حاکمیت و انطباق در پاکسازی داده‌ها
  • 56. در نظر گرفتن جنبه‌های حقوقی و اخلاقی
  • 57. روندهای آینده در پاکسازی اعلامی داده‌ها
  • 58. ابزارها و کتابخانه‌های نوظهور
  • 59. ساخت پرتفولیوی پاکسازی داده‌ها
  • 60. مراحل بعدی و یادگیری مداوم

📚 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.