دانلود رایگان دوره: تحلیل کامل داده با Pandas – آموزش عملی Pandas در Python 2023-12

معرفی دوره

در این دوره کاربردی و پروژه‌محور، شما با یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های تحلیل داده در زبان برنامه‌نویسی Python یعنی Pandas آشنا خواهید شد. هدف اصلی دوره، توانمندسازی علاقه‌مندان به علم داده برای پاکسازی، تحلیل و مصورسازی داده‌ها با استفاده از توابع و ساختارهای قدرتمند Pandas است. این دوره از مباحث پایه تا پیشرفته را پوشش می‌دهد و برای سال 2023-12 به‌روزرسانی شده است.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• ایجاد و کار با ساختارهای Series و DataFrame
• پاکسازی (Data Cleaning) و پیش‌پردازش داده‌های ناقص و نامنظم
• ترکیب (Merge)، ادغام (Join) و گروه‌بندی (GroupBy) داده‌ها
• تحلیل آماری و جمع‌بندی توصیفی (Descriptive Statistics)
• مصورسازی ساده با استفاده از توابع داخلی Pandas
• کار با داده‌های زمانی (Time Series) و تاریخ و ساعت
• تجزیه‌و‌تحلیل پیشرفته با فیلتراسیون چندلایه و window functions
• بسته‌بندی و خروجی‌گیری داده‌ها در فرمت‌های مختلف (CSV, Excel, JSON)

  مزایای دوره

  • دوره عملی: تمرکز بر پروژه‌های واقعی مانند تحلیل داده‌های فروش، داده‌های اقتصادی و داده‌های حسگر
  • آپدیت 2023-12: پوشش نسخه‌های جدید Pandas و رفع نقایص مستندات
  • منابع مکمل: فایل‌های Jupyter Notebook و دیتاست‌های کامل در اختیار شما قرار می‌گیرد
  • پشتیبانی جامعه: دسترسی به گروه تلگرامی و رفع اشکال حضوری
  • مدرک معتبر: پس از اتمام دوره، گواهی‌نامه دانلودی دریافت خواهید کرد

    پیش‌نیازها

    برای بهره‌برداری کامل از این دوره به موارد زیر نیاز دارید:

    • مبانی زبان Python (توابع، ساختارهای کنترلی، لیست و دیکشنری)
    • نصب پایتون و آشنایی اولیه با محیط‌های Jupyter Notebook یا IDE مشابه
    • اطمینان از نصب کتابخانه‌های pandas، numpy، matplotlib

      فصل‌های دوره

      • فصل ۱: آشنایی با محیط و نصب مقدماتی
      • فصل ۲: ساختار Series و عملیات پایه
      • فصل ۳: DataFrame و روش‌های ورود/ خروج داده
      • فصل ۴: پاکسازی داده و مدیریت مقادیر گم‌شده
      • فصل ۵: گروه‌بندی و توابع تجمیعی
      • فصل ۶: تحلیل سری‌های زمانی و تاریخ‌گذاری
      • فصل ۷: ادغام، الحاق و پیوست (Merge, Join, Concat)
      • فصل ۸: مصورسازی داده‌ها و خروجی نهایی
      • فصل ۹: پروژه عملی نهایی و جمع‌بندی

        مثال‌های عملی

        در هر فصل مثال‌های گام‌به‌گام ارائه می‌شود. برای نمونه:

        • پاکسازی: جایگزینی مقادیر NaN با میانگین ستون و حذف ردیف‌های آلوده
        • گروه‌بندی: محاسبه میانگین فروش ماهانه برای محصول خاص
        • سری زمانی: رسم نمودار تغییرات قیمت سهام با استفاده از DataFrame.resample
        • مصــورسازی: استفاده از تابع df.plot برای نمایش توزیع داده‌ها

          نکات کلیدی برای موفقیت

          • تمرین مستمر روی دیتاست‌های مختلف
          • خواندن داکیومنت رسمی Pandas برای توابع پیچیده‌تر
          • استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای بهینه‌سازی کد
          • اشتراک کد و همکاری با هم‌کلاسی‌ها در پروژه‌های گروهی

            نتیجه‌گیری

            اگر به دنبال یادگیری جامع و عملیاتی Pandas برای انجام پروژه‌های واقعی داده‌ای هستید، این دوره رایگان بهترین نقطه شروع است. با دنبال کردن مثال‌ها و پروژه‌های ارائه شده، از مبتدی تا پیشرفته در تحلیل داده مسلط خواهید شد. هم‌اکنون اقدام به دانلود دوره کنید و مهارت‌های خود را در بازار کار تقویت نمایید.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.