دانلود دوره: نهایی‌ترین دوره آماده‌سازی داده و EDA با پایتون ۲۰۲۵ (۲۰۲۴-۲) رایگان

معرفی دوره

دوره The Ultimate Data Prep & EDA Course in Python 2024-2 یکی از جامع‌ترین آموزش‌های آماده‌سازی داده و تحلیل اکتشافی (EDA) است که در سال ۲۰۲۵ بر روی پلتفرم منتشر شده است. این دوره با تمرکز بر ابزارهای قدرتمند پایتون از جمله Pandas، NumPy، Matplotlib و Seaborn طراحی شده تا شما را در مسیر تبدیل داده‌های خام به بینش‌های عملیاتی همراهی کند.

در این آموزش با روش‌های پاک‌سازی داده، رفع ابهامات، کشف الگوهای مخفی و مصورسازی حرفه‌ای آشنا خواهید شد. علاوه بر تئوری، بخش‌های عملی متعددی در قالب نوت‌بوک‌های Jupyter ارائه شده که به شما امکان تمرین گام‌به‌گام را می‌دهد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• گام‌های اساسی Data Cleaning: شناسایی و اصلاح مقادیر گم‌شده، ناهماهنگ و پرت.
• ایجاد و تغییر ستون‌ها با Pandas برای تولید ویژگی‌های جدید.
• تحلیل اکتشافی (EDA) با نمودارهای پراکندگی، جعبه‌ای، هیستوگرام و نقشه‌های حرارتی.
• استفاده از NumPy برای عملیات آماری سریع و بهینه.
• مصورسازی پیشرفته با Matplotlib و Seaborn جهت ارائه گزارش‌های حرفه‌ای.
• آنالیز توزیع داده‌ها، همبستگی و گزینش ویژگی‌های مؤثر برای مدل‌سازی.
• کار با مجموعه داده‌های واقعی از جمله فروش، بازار بورس و تحلیل شبکه‌های اجتماعی.

  فواید و مزایا

  • کسب مهارت‌های کلیدی در فرآیند Data Science که مورد نیاز اکثر شرکت‌های فناوری است.
  • توانایی تبدیل داده‌های خام به گزارش‌های قابل اتکا و ارائه‌های بصری.
  • افزایش سرعت و کارایی در پیش‌پردازش داده با تکنیک‌های حرفه‌ای.
  • تقویت رزومه و قابلیت رقابت در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
  • پیوستن به جامعه جهانی تحلیلگران داده از طریق آموزش و گواهی پایان دوره.

    پیش‌نیازها

    برای موفقیت در این دوره نیاز دارید تا:

    • آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون داشته باشید.
    • با محیط Jupyter Notebook یا محیط توسعه دلخواه آشنایی اولیه داشته باشید.
    • مفاهیم پایه‌ای آمار توصیفی و احتمالات را بشناسید.

      در صورت نیاز به مرور مقدمات پایتون، پیش از شروع این دوره می‌توانید از دوره‌های رایگان آنلاین استفاده کنید.

      فهرست سرفصل‌های دوره

      • بخش ۱: مقدمه و نصب و راه‌اندازی محیط کاری
      • بخش ۲: مرور مختصر NumPy و عملیات برداری
      • بخش ۳: کار با DataFrame های Pandas و عملیات پایه‌ای
      • بخش ۴: پاک‌سازی داده: مقادیر از دست رفته، تکراری و داده‌های پرت
      • بخش ۵: تحلیل اکتشافی (EDA) و مصورسازی داده‌ها
      • بخش ۶: Feature Engineering و آماده‌سازی نهایی
      • بخش ۷: پروژه‌های عملی: تحلیل فروش، پیش‌بینی تقاضا و آنالیز شبکه‌های اجتماعی
      • بخش ۸: نکات حرفه‌ای و بهترین شیوه‌ها برای ارائه گزارش

        مثال‌های عملی

        در یکی از پروژه‌های عملی، یک دیتاست فروش فروشگاهی با بیش از ۵۰۰۰۰ رکورد را بررسی می‌کنیم. مراحل کلیدی:

        • شناسایی null values و جایگزینی با میانگین یا مد متناسب.
        • تحلیل توزیع قیمت محصولات با هیستوگرام و نمودار چگالی (KDE).
        • مقایسه فروش ماهانه با نمودار خطی و یافتن الگوهای فصلی.
        • استفاده از groupby برای محاسبه میانگین فروش بر اساس دسته‌بندی محصولات.

          در پایان پروژه، گزارشی با نمودارهای پویا و داشبورد ساده ارائه می‌کنیم که قابلیت استفاده در جلسات مدیریتی را دارد.

          نکات کلیدی و جمع‌بندی

          این دوره با رویکردی پروژه‌محور به شما کمک می‌کند تا توانایی خود را در آماده‌سازی و بررسی داده‌ها به سطح حرفه‌ای برسانید. مهم‌ترین نکات:

          • تسلط بر ابزارهای اصلی Python EDA.
          • اهمیت پاک‌سازی دقیق داده‌ها قبل از تحلیل.
          • قدرت مصورسازی برای ارتباط مؤثر با ذی‌نفعان.
          • کاربرد مهارت‌ها در صنایع مختلف از جمله مالی، سلامت و خرده‌فروشی.

            اگر می‌خواهید مسیر شغلی‌تان را در داده‌کاوی و تحلیل داده بهبود دهید، هم‌اکنون این دوره را به صورت رایگان دانلود و آغاز کنید.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.