سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت نمودارهای آماری برای نمایش داده‌های تجربی

کتاب ساخت نمودارهای آماری برای نمایش داده‌های تجربی

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 ساخت نمودارهای آماری برای نمایش داده‌های تجربی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. اهمیت بصری‌سازی داده در دنیای امروز
  • 2. تاریخچه مختصر بصری‌سازی داده
  • 3. مفاهیم کلیدی: داده، اطلاعات، و بینش
  • 4. آشنایی با انواع داده‌ها: کمی، کیفی، گسسته و پیوسته
  • 5. مفاهیم آماری ضروری: میانگین، میانه، مد و انحراف معیار
  • 6. مروری بر ابزارهای برنامه‌نویسی برای بصری‌سازی
  • 7. انتخاب پایتون: چرا Matplotlib, Seaborn و Plotly؟
  • 8. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی
  • 9. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای مدیریت داده‌ها
  • 10. بارگذاری داده از فایل‌های CSV و Excel
  • 11. پاکسازی اولیه داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده
  • 12. انتخاب نوع نمودار مناسب برای هر سوال
  • 13. آناتومی یک نمودار: محورها، عنوان، برچسب‌ها و راهنما
  • 14. اولین نمودار شما: ساخت یک نمودار خطی ساده
  • 15. ذخیره‌سازی نمودارها در فرمت‌های مختلف
  • 16. نمودار میله‌ای (Bar Chart): مقایسه مقادیر گسسته
  • 17. سفارشی‌سازی نمودار میله‌ای: رنگ، عرض و برچسب‌گذاری
  • 18. نمودار میله‌ای گروهی (Grouped Bar Chart)
  • 19. نمودار میله‌ای تجمعی (Stacked Bar Chart)
  • 20. نمودار خطی (Line Chart): نمایش روند در طول زمان
  • 21. کار با چندین سری داده در نمودار خطی
  • 22. نمودار سطحی (Area Chart) و کاربردهای آن
  • 23. نمودار پراکندگی (Scatter Plot): بررسی رابطه بین دو متغیر
  • 24. افزودن خط رگرسیون به نمودار پراکندگی
  • 25. هیستوگرام (Histogram): درک توزیع داده‌های پیوسته
  • 26. تفاوت هیستوگرام و نمودار میله‌ای
  • 27. نمودار چگالی کرنل (Kernel Density Plot)
  • 28. نمودار جعبه‌ای (Box Plot): نمایش خلاصه‌ی پنج عددی
  • 29. شناسایی داده‌های پرت (Outliers) با نمودار جعبه‌ای
  • 30. نمودار ویولن (Violin Plot): ترکیب نمودار جعبه‌ای و چگالی
  • 31. نمودار دایره‌ای (Pie Chart): نمایش نسبت‌ها و اجزاء
  • 32. معایب نمودار دایره‌ای و جایگزین‌های بهتر
  • 33. نمودار دونات (Donut Chart)
  • 34. نقشه حرارتی (Heatmap): بصری‌سازی ماتریس‌ها و همبستگی
  • 35. نمودار درختی (Treemap): نمایش داده‌های سلسله مراتبی
  • 36. نمودار حبابی (Bubble Chart): افزودن بعد سوم به نمودار پراکندگی
  • 37. نمودار رادار یا عنکبوتی (Radar Chart)
  • 38. نمودار میله‌ای افقی (Horizontal Bar Chart)
  • 39. نمودار نقطه‌ای (Dot Plot)
  • 40. نمودارهای آبشاری (Waterfall Chart) برای داده‌های مالی
  • 41. نمودار قیفی (Funnel Chart) برای تحلیل فرایندها
  • 42. نمودار گانت (Gantt Chart) برای مدیریت پروژه
  • 43. نمودار کندل استیک (Candlestick Chart) در بازارهای مالی
  • 44. نمودار جریان (Sankey Diagram)
  • 45. انتخاب هوشمندانه نمودار: یک راهنمای عملی
  • 46. اصول طراحی ادوارد تافتی (Edward Tufte)
  • 47. مفهوم نسبت داده-جوهر (Data-Ink Ratio)
  • 48. حذف عناصر زائد (Chartjunk)
  • 49. انتخاب پالت‌های رنگی مؤثر
  • 50. روانشناسی رنگ در بصری‌سازی داده
  • 51. طراحی برای افراد کوررنگ (Color Accessibility)
  • 52. تایپوگرافی در نمودارها: انتخاب فونت و اندازه
  • 53. سلسله مراتب بصری برای هدایت چشم مخاطب
  • 54. چیدمان و ترکیب‌بندی (Layout and Composition)
  • 55. استفاده مؤثر از فضای سفید (White Space)
  • 56. حاشیه‌نویسی (Annotation) برای روایت داستان
  • 57. عنوان‌ها و زیرنویس‌های گویا و مؤثر
  • 58. چگونه با بصری‌سازی دروغ نگوییم: محورهای گمراه‌کننده
  • 59. خطاهای رایج در طراحی نمودار و نحوه اجتناب از آنها
  • 60. ایجاد یک سبک بصری شخصی یا برندی
  • 61. نمودارهای چندگانه (Subplots): مقایسه در یک قاب
  • 62. شبکه‌های نمودار (Facet Grids) در Seaborn
  • 63. بصری‌سازی تعاملی (Interactive Visualization) چیست؟
  • 64. ساخت نمودارهای تعاملی با Plotly
  • 65. افزودن راهنمای شناور (Tooltips) به نمودارها
  • 66. قابلیت بزرگنمایی و جابجایی (Zoom and Pan)
  • 67. بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی (Geospatial Data)
  • 68. ساخت نقشه کروپلت (Choropleth Map)
  • 69. نمایش نقاط روی نقشه (Point Maps)
  • 70. بصری‌سازی داده‌های عدم قطعیت: نوارهای خطا (Error Bars)
  • 71. نمایش بازه‌های اطمینان (Confidence Intervals)
  • 72. نمودارهای سه‌بعدی (3D Plots) و چالش‌های آنها
  • 73. بصری‌سازی داده‌های سری زمانی (Time-Series)
  • 74. تجزیه سری زمانی به مولفه‌های روند و فصلی
  • 75. بصری‌سازی شبکه‌ها و گراف‌ها (Network Graphs)
  • 76. طراحی داشبوردهای اطلاعاتی: اصول و مبانی
  • 77. ترکیب نمودارهای مختلف برای ساخت یک داشبورد
  • 78. بصری‌سازی داده‌های حجیم (Big Data)
  • 79. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای بصری‌سازی داده‌های بزرگ
  • 80. انیمیشن در نمودارها: نمایش تغییرات در طول زمان
  • 81. کاوش عمیق در Matplotlib: معماری و سفارشی‌سازی کامل
  • 82. کار با استایل‌شیت‌ها در Matplotlib
  • 83. قدرت Seaborn در ساخت نمودارهای آماری پیچیده
  • 84. تفاوت‌های کلیدی Matplotlib و Seaborn
  • 85. ورود به دنیای Plotly Express برای ساخت سریع نمودارهای تعاملی
  • 86. اتصال به پایگاه داده و بصری‌سازی مستقیم
  • 87. دریافت داده از API و بصری‌سازی آنی
  • 88. آماده‌سازی پیشرفته داده‌ها: مهندسی ویژگی برای بصری‌سازی
  • 89. ساخت توابع برای تولید خودکار نمودارهای تکراری
  • 90. ادغام بصری‌سازی در گزارش‌ها با Jupyter Notebook
  • 91. تکنیک‌های Markdown در Jupyter برای داستان‌سرایی
  • 92. خروجی گرفتن به صورت HTML تعاملی
  • 93. استفاده از کتابخانه Altair: دستور زبان اعلانی برای بصری‌سازی
  • 94. مقایسه کتابخانه‌های بصری‌سازی پایتون
  • 95. بهینه‌سازی عملکرد در هنگام کار با داده‌های بزرگ
  • 96. پروژه عملی ۱: تحلیل و بصری‌سازی داده‌های فروش یک شرکت
  • 97. پروژه عملی ۲: کاوش یک مجموعه داده علمی
  • 98. پروژه عملی ۳: ساخت یک داشبورد تعاملی برای شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
  • 99. جمع‌بندی دوره و بهترین شیوه‌ها (Best Practices)
  • 100. گام‌های بعدی: یادگیری مداوم و منابع بیشتر در بصری‌سازی داده

📚 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.