کتاب بصری‌سازی داده‌های علمی و فناوری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بصری‌سازی داده‌های علمی و فناوری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده و اهمیت آن در علوم
  • 2. تاریخچه مختصر بصری‌سازی داده‌های علمی
  • 3. اصول بنیادی طراحی بصری و ادراک
  • 4. روانشناسی گشتالت و کاربرد آن در نمایش داده‌ها
  • 5. انواع داده‌ها: کمی، کیفی، گسسته و پیوسته
  • 6. معرفی اکوسیستم پایتون برای بصری‌سازی
  • 7. نصب و راه‌اندازی محیط کاری: Anaconda, Jupyter Notebook
  • 8. آشنایی با NumPy برای کار با آرایه‌های عددی
  • 9. مقدمه‌ای بر Pandas و ساختارهای داده (Series و DataFrame)
  • 10. خواندن، پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های علمی با Pandas
  • 11. معماری کتابخانه Matplotlib: Figure, Axes, Artist
  • 12. ایجاد اولین نمودار: نمودارهای خطی و نقطه‌ای با Matplotlib
  • 13. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib: عناوین، برچسب‌ها، رنگ‌ها و استایل‌ها
  • 14. کار با چندین نمودار در یک قاب: Subplots
  • 15. مقدمه‌ای بر Seaborn برای نمودارهای آماری پیشرفته
  • 16. مقایسه Matplotlib و Seaborn: چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
  • 17. بصری‌سازی روابط: نمودار پراکندگی (Scatter Plot)
  • 18. تحلیل روابط چندمتغیره با Pair Plot و Joint Plot
  • 19. نمایش روندها در طول زمان: نمودار خطی (Line Chart)
  • 20. مقایسه مقادیر دسته‌ای: نمودار میله‌ای (Bar Chart)
  • 21. نمایش توزیع داده‌ها: هیستوگرام (Histogram)
  • 22. تخمین توزیع داده‌ها: نمودار چگالی کرنل (Kernel Density Plot)
  • 23. نمایش خلاصه‌های آماری: نمودار جعبه‌ای (Box Plot)
  • 24. ترکیب Box Plot و KDE: نمودار ویولن (Violin Plot)
  • 25. نمایش همبستگی در ماتریس‌ها: نقشه حرارتی (Heatmap)
  • 26. نمودار دایره‌ای (Pie Chart) و دلایل استفاده محتاطانه از آن
  • 27. گرامر گرافیک: رویکردی ساختاریافته به بصری‌سازی
  • 28. تئوری رنگ در بصری‌سازی داده
  • 29. انتخاب پالت‌های رنگی مناسب: Sequential, Diverging, Qualitative
  • 30. طراحی برای مخاطبان کوررنگ
  • 31. نقش تایپوگرافی در خوانایی و تاثیرگذاری نمودار
  • 32. اصول چیدمان و ترکیب‌بندی برای وضوح بیشتر
  • 33. کاهش عناصر اضافی (Chart Junk) و افزایش نسبت داده به جوهر
  • 34. استفاده هوشمندانه از حاشیه‌نویسی (Annotation) برای روایت داستان
  • 35. اصول داستان‌سرایی با داده‌ها (Data Storytelling)
  • 36. اشتباهات رایج در بصری‌سازی و نحوه اجتناب از آن‌ها
  • 37. راهنمای انتخاب نمودار مناسب برای هر نوع داده و هدف
  • 38. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی تعاملی (Interactive Visualization)
  • 39. آشنایی با کتابخانه Plotly و Plotly Express
  • 40. ایجاد نمودارهای تعاملی پایه: خطی، میله‌ای، پراکندگی
  • 41. کنترل کامل بر نمودارها با Plotly Graph Objects
  • 42. افزودن عناصر تعاملی: اسلایدر، دکمه و منوی کشویی
  • 43. مرتبط کردن چندین نمودار به یکدیگر (Cross-filtering)
  • 44. مقدمه‌ای بر کتابخانه Bokeh برای بصری‌سازی تعاملی در وب
  • 45. مقدمه‌ای بر ساخت داشبوردهای تحلیلی با Streamlit
  • 46. ساخت داشبوردهای پیچیده‌تر با Dash
  • 47. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی سه‌بعدی
  • 48. ایجاد نمودارهای پراکندگی سه‌بعدی
  • 49. ترسیم سطوح و کانتورهای سه‌بعدی
  • 50. بصری‌سازی میدان‌های برداری (Vector Fields) در فیزیک و مهندسی
  • 51. بصری‌سازی داده‌های حجمی (Volumetric Data)
  • 52. بصری‌سازی داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • 53. مبانی داده‌های جغرافیایی و سیستم‌های مختصات
  • 54. رسم نقشه با GeoPandas و کتابخانه‌های مرتبط
  • 55. ایجاد نقشه‌های کروپلت (Choropleth)
  • 56. بصری‌سازی شبکه‌ها و گراف‌ها با NetworkX
  • 57. تحلیل و بصری‌سازی ساختارهای اجتماعی و بیولوژیکی
  • 58. بصری‌سازی عدم قطعیت: نوارهای خطا و فواصل اطمینان
  • 59. استفاده از مقیاس لگاریتمی برای نمایش دامنه‌های وسیع داده
  • 60. نمودار مختصات موازی برای داده‌های چندبعدی
  • 61. بصری‌سازی نتایج خوشه‌بندی: دندروگرام و Scatter Plot
  • 62. ایجاد انیمیشن از داده‌های سری زمانی و شبیه‌سازی‌ها
  • 63. بصری‌سازی در بیوانفورماتیک: Heatmap برای داده‌های ژنومی
  • 64. بصری‌سازی ساختارهای مولکولی و پروتئینی
  • 65. بصری‌سازی نتایج شبیه‌سازی‌های علمی (CFD, FEA)
  • 66. بصری‌سازی داده‌های تصویری پزشکی (مانند MRI و CT Scan)
  • 67. بصری‌سازی سری‌های زمانی مالی: نمودارهای شمعی (Candlestick)
  • 68. بصری‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین: منحنی ROC
  • 69. بصری‌سازی ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 70. بصری‌سازی برای تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (SHAP, LIME)
  • 71. بصری‌سازی داده‌های نجومی و تصاویر تلسکوپی
  • 72. بصری‌سازی داده‌های حسگرها و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 73. چالش‌های بصری‌سازی داده‌های حجیم (Big Data)
  • 74. تکنیک‌های نمونه‌گیری و تجمیع برای داده‌های بزرگ
  • 75. استفاده از Datashader برای رندر کردن میلیاردها نقطه
  • 76. بهینه‌سازی عملکرد در Matplotlib برای نمودارهای پیچیده
  • 77. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU) برای بصری‌سازی
  • 78. خروجی گرفتن از نمودارها برای مقالات و انتشارات (Vector vs. Raster)
  • 79. فرمت‌های مختلف خروجی: PNG, JPG, SVG, PDF
  • 80. اتوماتیک‌سازی فرآیند تولید گزارش‌ها و بصری‌سازی‌ها
  • 81. طراحی برای مخاطبان مختلف: متخصصان، مدیران، عموم
  • 82. نقد و بررسی بصری‌سازی‌های موجود در مقالات علمی
  • 83. ملاحظات اخلاقی در بصری‌سازی داده
  • 84. جلوگیری از ارائه نادرست و گمراه‌کننده داده‌ها
  • 85. شناخت سوگیری‌های شناختی در تفسیر نمودارها
  • 86. تکرارپذیری (Reproducibility) در بصری‌سازی‌های علمی
  • 87. ایجاد یک کتابخانه شخصی از توابع بصری‌سازی
  • 88. ترکیب تحلیل آماری و بصری‌سازی
  • 89. بصری‌سازی داده‌های متنی: ابر کلمات (Word Cloud) و کاربردهای علمی آن
  • 90. استفاده از ابزارهای جایگزین: Tableau و Power BI در حوزه علم
  • 91. آشنایی مختصر با D3.js به عنوان استاندارد وب
  • 92. آینده بصری‌سازی داده‌های علمی
  • 93. نقش هوش مصنوعی در تولید خودکار بصری‌سازی
  • 94. بصری‌سازی در محیط‌های واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
  • 95. پروژه نهایی: تعریف یک مسئله علمی
  • 96. پروژه نهایی: جمع‌آوری و پاک‌سازی داده
  • 97. پروژه نهایی: تحلیل اکتشافی و ایجاد بصری‌سازی‌های اولیه
  • 98. پروژه نهایی: ساخت یک داستان داده‌محور و داشبورد نهایی
  • 99. ارائه پروژه نهایی و دریافت بازخورد
  • 100. جمع‌بندی دوره و منابع برای یادگیری بیشتر

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.