اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها با پایتون برای پروژه‌های کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها با پایتون برای پروژه‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل داده با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با ساختارهای داده‌ای پایه در پایتون
• 4. لیست‌ها، تاپل‌ها و دیکشنری‌ها در پایتون
• 5. عملیات پایه روی رشته‌ها و اعداد
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 7. آرایه‌های NumPy و عملیات برداری
• 8. فهرست‌نویسی و برش‌دهی آرایه‌های NumPy
• 9. توابع ریاضی و آماری NumPy
• 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 11. ساختار داده DataFrame در Pandas
• 12. ساختار داده Series در Pandas
• 13. خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌های مختلف (CSV, Excel)
• 14. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
• 15. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
• 16. مقادیر تکراری و نحوه برخورد با آن‌ها
• 17. ادغام و پیوستن DataFrame ها (Merge, Join, Concat)
• 18. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها (Group By)
• 19. عملیات پنجره‌ای (Window Functions)
• 20. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
• 21. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
• 22. رسم نمودارهای خطی (Line Plots)
• 23. رسم نمودارهای میله‌ای (Bar Plots)
• 24. رسم نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
• 25. رسم هیستوگرام (Histograms)
• 26. رسم نمودارهای دایره‌ای (Pie Charts)
• 27. تنظیمات پیشرفته نمودارها در Matplotlib
• 28. کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی آماری
• 29. نمودارهای توزیع (Distribution Plots)
• 30. نمودارهای دسته‌بندی (Categorical Plots)
• 31. نمودارهای ماتریسی (Matrix Plots)
• 32. نمودارهای رگرسیون (Regression Plots)
• 33. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های پروژه محور
• 34. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده‌ها
• 35. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 36. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 37. شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها
• 38. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
• 39. میانگین، میانه، مد و انحراف معیار
• 40. نرمال بودن توزیع داده‌ها
• 41. آزمون‌های آماری پایه
• 42. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 43. فصل‌بندی داده‌های زمانی
• 44. شناسایی روندها و فصلی بودن
• 45. مدل‌سازی سری‌های زمانی ساده
• 46. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های متنی
• 47. پیش‌پردازش متن (Tokenization, Stop Words)
• 48. ایجاد کیسه کلمات (Bag of Words)
• 49. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (اختیاری و در صورت انطباق)
• 51. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین (اختیاری)
• 52. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین (اختیاری)
• 53. مقدمه‌ای بر پروژه‌های کاربردی تحلیل داده
• 54. تحلیل داده‌های فروش
• 55. تحلیل داده‌های مشتریان
• 56. تحلیل داده‌های شبکه اجتماعی (با رعایت حریم خصوصی)
• 57. تحلیل داده‌های مالی (با چارچوب مقررات)
• 58. تحلیل داده‌های بهداشتی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 59. بصری‌سازی نتایج تحلیل‌ها
• 60. ساخت داشبوردهای تعاملی (مقدماتی)
• 61. کاربرد پایتون در گزارش‌دهی تحلیل داده
• 62. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
• 63. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 64. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 65. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
• 66. مقدمه‌ای بر ابزارهای پیشرفته‌تر (اختیاری)
• 67. کار با پایگاه‌های داده (SQL)
• 68. مقدمه‌ای بر Big Data (اختیاری)
• 69. کاربرد تحلیل داده در کسب‌وکار
• 70. موفقیت در پروژه‌های تحلیل داده
• 71. نکات تکمیلی و منابع بیشتر
• 72. تمرینات عملی و پروژه‌های نمونه
• 73. مروری بر مفاهیم کلیدی
• 74. اصول تحلیل داده‌های واقعی
• 75. ابزارهای تحلیل داده در پایتون
• 76. روش‌های پیشرفته پاکسازی داده
• 77. تکنیک‌های بصری‌سازی پیشرفته
• 78. مدل‌سازی پیشرفته داده (در صورت انطباق)
• 79. ارزیابی و تفسیر نتایج تحلیل
• 80. ارائه نتایج تحلیل به ذینفعان
• 81. کاربرد تحلیل داده در تصمیم‌گیری
• 82. مباحث تکمیلی در حوزه داده
• 83. استانداردهای کدنویسی پایتون برای تحلیل داده
• 84. مدیریت وابستگی‌های پروژه
• 85. مستندسازی کد و تحلیل‌ها
• 86. بهینه‌سازی عملکرد کد تحلیل داده
• 87. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پیشرفته‌تر
• 88. آزمون‌های فرض آماری
• 89. رگرسیون خطی ساده
• 90. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی
• 91. اصول تحلیل داده‌های کمی
• 92. اصول تحلیل داده‌های کیفی
• 93. روش‌های مصاحبه و پرسشنامه (در صورت ارتباط)
• 94. تحلیل داده‌های حاصل از نظرسنجی
• 95. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب)
• 96. تحلیل الگوهای رفتاری کاربران (با رعایت حریم خصوصی)
• 97. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مالی (با رعایت مقررات)
• 98. تحلیل روندهای بازار (با چارچوب رسمی)
• 99. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های سلامت (با رعایت پروتکل‌ها)
• 100. تحلیل الگوهای بیماری (با چارچوب علمی)