کتاب بصری‌سازی داده‌های علمی و فناوری
, ,

کتاب بصری‌سازی داده‌های علمی و فناوری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000005785 دسته: , , برچسب:

📚 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
  • 2. تاریخچه بصری‌سازی داده‌های علمی
  • 3. چرا بصری‌سازی در علم و فناوری اهمیت دارد؟
  • 4. انواع داده‌ها: کمی، کیفی، ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 5. اصول ادراک بصری و تئوری گشتالت
  • 6. ویژگی‌های پیش‌توجهی (Pre-attentive Attributes)
  • 7. تئوری رنگ در بصری‌سازی داده
  • 8. انتخاب پالت‌های رنگی موثر و معنادار
  • 9. اصول طراحی: چیدمان، فضا و تایپوگرافی
  • 10. مفهوم دستور زبان گرافیک (Grammar of Graphics)
  • 11. شناسایی و اجتناب از نمودارهای گمراه‌کننده
  • 12. چرخه حیات یک پروژه بصری‌سازی
  • 13. اخلاق در بصری‌سازی داده
  • 14. معرفی ابزارهای کلیدی بصری‌سازی
  • 15. ساختار دوره و نقشه راه یادگیری
  • 16. نمودارهای میله‌ای (Bar Charts) و انواع آن
  • 17. نمودارهای خطی (Line Charts) برای داده‌های زمانی
  • 18. نمودارهای پیتزا (Pie Charts) و دونات (Donut Charts): کاربردها و معایب
  • 19. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots) برای تحلیل همبستگی
  • 20. هیستوگرام‌ها و نمودارهای چگالی برای توزیع داده
  • 21. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots) برای نمایش آماری
  • 22. نمودارهای ویولن (Violin Plots) و ترکیبی
  • 23. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) برای نمایش ماتریس‌ها
  • 24. نمودارهای درختی (Treemaps) برای داده‌های سلسله‌مراتبی
  • 25. نمودارهای حبابی (Bubble Charts) و ابعاد اضافی
  • 26. نمودارهای مساحتی (Area Charts) و انواع آن
  • 27. نمودارهای رادار (Radar Charts) برای داده‌های چندمتغیره
  • 28. افزودن خطوط روند و رگرسیون به نمودارها
  • 29. استفاده از نوارهای خطا (Error Bars) در داده‌های علمی
  • 30. چگونه نمودار مناسب را برای داده خود انتخاب کنیم؟
  • 31. مقایسه، توزیع، ترکیب و رابطه: چهار هدف اصلی بصری‌سازی
  • 32. بصری‌سازی داده‌های دسته‌ای (Categorical Data)
  • 33. اصول برچسب‌گذاری (Labeling) و حاشیه‌نویسی (Annotation)
  • 34. طراحی نمودارهای مینیمال و موثر
  • 35. ترکیب چند نمودار در یک داشبورد ساده
  • 36. مقدمه‌ای بر اکوسیستم پایتون برای بصری‌سازی
  • 37. شروع کار با Matplotlib: اولین نمودار
  • 38. سفارشی‌سازی پیشرفته در Matplotlib: استایل‌ها و رنگ‌ها
  • 39. کار با زیرنمودارها (Subplots) در Matplotlib
  • 40. معرفی Seaborn برای نمودارهای آماری زیباتر
  • 41. رسم نمودارهای توزیع با Seaborn
  • 42. رسم نمودارهای رابطه‌ای و رگرسیون با Seaborn
  • 43. بصری‌سازی تعاملی با Plotly
  • 44. ساخت داشبوردهای ساده با Plotly Dash
  • 45. مقدمه‌ای بر Bokeh برای وب اپلیکیشن‌ها
  • 46. معرفی Altair و رویکرد اعلانی (Declarative)
  • 47. مقایسه کتابخانه‌های بصری‌سازی پایتون
  • 48. مقدمه‌ای بر زبان R و کتابخانه ggplot2
  • 49. فلسفه دستور زبان گرافیک در ggplot2
  • 50. بصری‌سازی برای وب با D3.js: مفاهیم پایه
  • 51. ابزارهای BI: Tableau و Power BI برای کاوش سریع
  • 52. معرفی ParaView برای بصری‌سازی داده‌های علمی بزرگ
  • 53. کتابخانه VTK (Visualization Toolkit): هسته بصری‌سازی علمی
  • 54. استفاده از ابزارهای خاص دامنه (مانند ChimeraX در بیوانفورماتیک)
  • 55. انتخاب ابزار مناسب برای پروژه شما
  • 56. نقش آماده‌سازی داده در بصری‌سازی موثر
  • 57. کار با کتابخانه Pandas برای مدیریت داده‌ها
  • 58. پاک‌سازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 59. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 60. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها (Scaling and Normalization)
  • 61. مهندسی ویژگی برای بصری‌سازی
  • 62. تغییر شکل داده‌ها: Pivot, Melt, and Stack
  • 63. کار با داده‌های سری زمانی و نمونه‌برداری مجدد (Resampling)
  • 64. خواندن و پردازش فرمت‌های داده علمی (مانند NetCDF, HDF5)
  • 65. تجمیع داده‌ها (Aggregation) برای بصری‌سازی
  • 66. بصری‌سازی داده‌های چندبعدی
  • 67. نمودارهای مختصات موازی (Parallel Coordinates)
  • 68. کاهش ابعاد برای بصری‌سازی: PCA و t-SNE
  • 69. مبانی بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی (Geospatial)
  • 70. ایجاد نقشه‌های کروپلت (Choropleth Maps)
  • 71. بصری‌سازی داده‌های نقطه‌ای روی نقشه
  • 72. مقدمه‌ای بر نظریه گراف و بصری‌سازی شبکه
  • 73. رسم گراف‌های رابطه با NetworkX
  • 74. چیدمان‌های گراف: الگوریتم‌های مبتنی بر نیرو
  • 75. بصری‌سازی ماتریس‌های مجاورت (Adjacency Matrices)
  • 76. نمودارهای سانکی (Sankey Diagrams) برای نمایش جریان
  • 77. بصری‌سازی داده‌های متنی: ابر کلمات (Word Clouds)
  • 78. داشبوردهای تعاملی: اصول طراحی و پیاده‌سازی
  • 79. افزودن انیمیشن به بصری‌سازی‌ها
  • 80. تکنیک‌های Brush and Link برای کاوش داده
  • 81. مبانی بصری‌سازی سه‌بعدی (3D)
  • 82. بصری‌سازی داده‌های حجمی (Volumetric Data): رندرینگ
  • 83. بصری‌سازی میدان‌های برداری (Vector Fields) و اسکالر (Scalar Fields)
  • 84. کاربردهای بصری‌سازی در دینامیک سیالات محاسباتی (CFD)
  • 85. بصری‌سازی ساختارهای مولکولی و پروتئینی
  • 86. بصری‌سازی داده‌های ژنومیک و توالی‌ها
  • 87. بصری‌سازی نتایج شبیه‌سازی‌های علمی
  • 88. بصری‌سازی داده‌های نجومی و کیهان‌شناسی
  • 89. تکنیک‌های نمایش عدم قطعیت (Uncertainty) در داده‌ها
  • 90. بصری‌سازی داده‌های حسگرها و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 91. داستان‌سرایی با داده (Data Storytelling)
  • 92. ساختار یک روایت بصری: از ایده تا اجرا
  • 93. شناخت مخاطب و طراحی برای آن
  • 94. اصول دسترس‌پذیری (Accessibility) در بصری‌سازی
  • 95. طراحی برای رسانه‌های مختلف: وب، چاپ و ارائه
  • 96. بهینه‌سازی عملکرد بصری‌سازی‌های تعاملی
  • 97. ایجاد پوسترهای علمی و اینفوگرافیک‌ها
  • 98. ارائه موثر نتایج بصری‌سازی
  • 99. آینده بصری‌سازی: واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
  • 100. پروژه نهایی: بصری‌سازی یک مجموعه داده علمی از ابتدا تا انتها

📚 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 بصری‌سازی داده‌های علمی و فناوری”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا