دوره ابزارهای بصریسازی داده در Google Colaboratory همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ابزارهای بصریسازی داده در Google Colaboratory
موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین
موضوع میانی: Google Colaboratory
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه بر Google Colaboratory و ابزارهای بصریسازی داده
- 2. آشنایی با محیط Google Colab
- 3. نصب و پیکربندی کتابخانههای بصریسازی
- 4. مبانی بصریسازی داده: مفاهیم کلیدی
- 5. انواع نمودارها و کاربردهای آنها
- 6. انتخاب نمودار مناسب برای دادههای مختلف
- 7. آشنایی با کتابخانه Matplotlib
- 8. ساخت نمودارهای پایه با Matplotlib
- 9. سفارشیسازی نمودارهای Matplotlib
- 10. نمودارهای خطی و کاربردهای آن
- 11. نمودارهای میلهای و کاربردهای آن
- 12. نمودارهای پراکندگی و کاربردهای آن
- 13. نمودارهای دایرهای و کاربردهای آن
- 14. نمودارهای هیستوگرام و توزیع دادهها
- 15. نمودارهای جعبهای (Box Plots) برای تحلیل آماری
- 16. نمودارهای نمودارگرمی (Heatmaps)
- 17. نمودارهای نقشهها (Maps)
- 18. نمودارهای سهبعدی
- 19. مقدمه بر کتابخانه Seaborn
- 20. تفاوت Matplotlib و Seaborn
- 21. ساخت نمودارهای آماری با Seaborn
- 22. نمودارهای توزیع با Seaborn
- 23. نمودارهای رابطهای با Seaborn
- 24. نمودارهای دستهبندی با Seaborn
- 25. نمودارهای ماتریسی با Seaborn
- 26. سفارشیسازی نمودارهای Seaborn
- 27. آشنایی با کتابخانه Plotly
- 28. نمودارهای تعاملی با Plotly
- 29. ساخت نمودارهای خطی تعاملی
- 30. ساخت نمودارهای میلهای تعاملی
- 31. ساخت نمودارهای پراکندگی تعاملی
- 32. ساخت نمودارهای دایرهای تعاملی
- 33. نمودارهای پیشرفته در Plotly
- 34. استفاده از Plotly Express
- 35. بصریسازی دادههای جغرافیایی با Plotly
- 36. مقدمه بر کتابخانه Bokeh
- 37. نمودارهای تعاملی با Bokeh
- 38. ساخت نمودارهای خطی با Bokeh
- 39. ساخت نمودارهای میلهای با Bokeh
- 40. ساخت نمودارهای پراکندگی با Bokeh
- 41. بصریسازی دادههای سری زمانی
- 42. بصریسازی دادههای بزرگ
- 43. بصریسازی دادههای چندبعدی
- 44. داشبوردهای تعاملی با ابزارهای بصریسازی
- 45. استفاده از کتابخانههای کمکی برای بصریسازی
- 46. بصریسازی دادههای متنی
- 47. بصریسازی دادههای شبکهای
- 48. بصریسازی دادههای طبقهبندی
- 49. بصریسازی دادههای رگرسیون
- 50. بصریسازی نتایج مدلهای یادگیری ماشین
- 51. اصول طراحی رابط کاربری برای داشبوردها
- 52. کاربردهای بصریسازی داده در تحلیل کسبوکار
- 53. کاربردهای بصریسازی داده در تحلیل علمی
- 54. کاربردهای بصریسازی داده در روزنامهنگاری داده
- 55. کاربردهای بصریسازی داده در امور مالی
- 56. کاربردهای بصریسازی داده در علوم اجتماعی
- 57. کاربردهای بصریسازی داده در بهداشت و درمان
- 58. کاربرد بصریسازی داده در تحلیل دادههای دولتی
- 59. بهینهسازی عملکرد بصریسازی داده
- 60. مدیریت خطا در بصریسازی داده
- 61. نکات مهم در انتخاب رنگ در نمودارها
- 62. استفاده مؤثر از عنوان و برچسبها
- 63. بصریسازی دادههای نامنظم
- 64. بصریسازی دادههای گمشده
- 65. بصریسازی دادههای پرت (Outliers)
- 66. بصریسازی دادههای تکراری
- 67. تکنیکهای فشردهسازی داده برای بصریسازی
- 68. بصریسازی دادهها در زمان واقعی (Real-time)
- 69. استفاده از الگوهای بصریسازی
- 70. ارزیابی کیفیت بصریسازی
- 71. ملاحظات اخلاقی در بصریسازی داده
- 72. حفظ حریم خصوصی در بصریسازی داده
- 73. بصریسازی دادههای حساس
- 74. مقدمهای بر هوش مصنوعی و بصریسازی داده
- 75. بصریسازی دادههای حاصل از الگوریتمهای هوش مصنوعی
- 76. ارتباط بین بصریسازی داده و یادگیری عمیق
- 77. استفاده از ابزارهای تحلیل داده در Colab
- 78. یکپارچهسازی بصریسازی با سرویسهای ابری
- 79. اشتراکگذاری نمودارها و داشبوردها
- 80. پروژههای عملی بصریسازی داده
- 81. تحلیل دادههای نمونه با استفاده از ابزارهای مختلف
- 82. ساخت گالری نمودارهای سفارشی
- 83. بصریسازی دادههای آماری از منابع مختلف
- 84. بصریسازی دادههای اقتصادی ایران
- 85. بصریسازی دادههای جمعیتی ایران
- 86. بصریسازی دادههای سلامت ایران
- 87. بصریسازی دادههای محیط زیست ایران
- 88. بصریسازی دادههای فرهنگی و اجتماعی ایران
- 89. مقدمهای بر مبانی فقهی و شرعی دادهها
- 90. اصول اخلاقی در جمعآوری و نمایش دادهها
- 91. ملاحظات شرعی در استفاده از دادههای کاربران
- 92. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه داده
- 93. حفاظت از دادهها در چارچوب قوانین کشور
- 94. کاربرد فناوریهای نوین در بصریسازی داده با رعایت قوانین
- 95. نتیجهگیری و جمعبندی مباحث
- 96. آینده بصریسازی داده در ایران
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.