, ,

کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون: از مفاهیم پایه تا کاربردهای عملی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون: از مفاهیم پایه تا کاربردهای عملی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل داده با پایتون

🎓 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. مبانی علوم کامپیوتر و پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی پایتون برای تحلیل داده
  • 3. آشنایی با محیط‌های توسعه پایتون (IDE)
  • 4. ساختار داده‌های اساسی در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری)
  • 5. عملگرها و عبارات در پایتون
  • 6. ساختارهای کنترلی (شرطی و حلقه‌ها)
  • 7. توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 8. کار با رشته‌ها و عبارات باقاعده
  • 9. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون
  • 10. آشنایی با NumPy برای محاسبات عددی
  • 11. آرایه‌های NumPy و عملیات بر روی آن‌ها
  • 12. ایندکس‌گذاری و برش در آرایه‌های NumPy
  • 13. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
  • 14. کار با داده‌های چندبعدی در NumPy
  • 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 16. ساختار داده DataFrame در Pandas
  • 17. ساختار داده Series در Pandas
  • 18. بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها (CSV, Excel)
  • 19. تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها
  • 20. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 21. تغییر شکل و پیوستن DataFrameها
  • 22. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها (GroupBy)
  • 23. عملیات آماری و خلاصه‌سازی داده‌ها
  • 24. کار با داده‌های زمانی (Time Series)
  • 25. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
  • 26. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
  • 27. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 28. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 29. رسم نمودارهای دایره‌ای و جعبه‌ای
  • 30. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
  • 31. کتابخانه Seaborn برای مصورسازی آماری
  • 32. مصورسازی داده‌های توزیع‌شده
  • 33. مصورسازی روابط بین متغیرها
  • 34. مصورسازی داده‌های دسته‌بندی‌شده
  • 35. مصورسازی داده‌های سری زمانی
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 37. انواع یادگیری ماشین (نظارت‌شده، بدون نظارت)
  • 38. مراحل کلی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 39. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 40. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 41. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون خطی
  • 42. تنظیم مدل رگرسیون خطی
  • 43. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 44. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی
  • 45. رگرسیون لجستیک
  • 46. طبقه‌بندی‌کننده K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 47. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 48. درخت تصمیم
  • 49. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 50. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازخوانی)
  • 51. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 52. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 54. خوشه‌بندی K-Means
  • 55. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 56. کاربرد PCA در مصورسازی داده‌ها
  • 57. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 58. پیش‌پردازش متن (توکن‌سازی، حذف کلمات توقف)
  • 59. نمایش متنی به صورت برداری (Bag-of-Words, TF-IDF)
  • 60. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 61. استفاده از کتابخانه‌های NLP در پایتون
  • 62. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 63. نمایش گراف داده‌ها
  • 64. تحلیل گره‌ها و روابط در گراف
  • 65. کاربرد تحلیل شبکه در شناسایی الگوها
  • 66. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 67. تکنیک‌های کشف قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 68. الگوریتم Apriori
  • 69. کاربرد قوانین وابستگی در تحلیل سبد خرید
  • 70. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 71. شناسایی روند و فصلی بودن در داده‌ها
  • 72. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی (ARIMA)
  • 73. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 74. مقدمه‌ای بر ابزارهای پیشرفته تحلیل داده
  • 75. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
  • 76. استفاده از SQLAlchemy در پایتون
  • 77. مقدمه‌ای بر مفاهیم Big Data
  • 78. آشنایی با مفاهیم Spark و Hadoop
  • 79. کاربرد پایتون در اکوسیستم Big Data
  • 80. اخلاق در تحلیل داده و حریم خصوصی
  • 81. مسئولیت‌های تحلیلگر داده
  • 82. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
  • 83. مصورسازی داده‌های تعاملی
  • 84. مقدمه‌ای بر Dash و Plotly
  • 85. ساخت داشبوردهای تحلیلی
  • 86. استقرار مدل‌های تحلیل داده
  • 87. مقدمه‌ای بر بهترین شیوه‌ها در تحلیل داده
  • 88. مدیریت پروژه تحلیل داده
  • 89. ارتباطات در تیم تحلیل داده
  • 90. آینده تحلیل داده و روندهای نوظهور
  • 91. مطالعات موردی در تحلیل داده (صنعتی، مالی، پزشکی)
  • 92. کاربرد تحلیل داده در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 93. کاربرد تحلیل داده در تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 94. جمع‌بندی مباحث و گام‌های بعدی در یادگیری

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون: از مفاهیم پایه تا کاربردهای عملی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا