, ,

کتاب اصول بصری‌سازی داده برای نمایش الگوهای داده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 اصول بصری‌سازی داده برای نمایش الگوهای داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا بصری‌سازی داده اهمیت دارد؟
  • 2. تاریخچه مختصر بصری‌سازی داده
  • 3. تفاوت داده، اطلاعات و دانش
  • 4. اهداف بصری‌سازی: اکتشاف در مقابل توضیح
  • 5. آشنایی با انواع داده‌ها: کمی و کیفی
  • 6. مبانی ادراک بصری انسان
  • 7. ویژگی‌های پیش‌توجهی (Pre-attentive Attributes)
  • 8. اصول گشتالت در طراحی بصری
  • 9. رمزگذاری بصری: تبدیل داده به عناصر بصری
  • 10. متغیرهای بصری: موقعیت، اندازه، رنگ، شکل
  • 11. انتخاب رمزگذاری بصری مناسب
  • 12. خطاهای رایج در بصری‌سازی داده
  • 13. نمودارهای گمراه‌کننده و نحوه شناسایی آن‌ها
  • 14. اخلاق در بصری‌سازی داده: مسئولیت‌پذیری و شفافیت
  • 15. چارچوب فرآیند بصری‌سازی: از سوال تا ارائه
  • 16. نمودارهای میله‌ای (Bar Charts): مقایسه مقادیر
  • 17. انواع نمودار میله‌ای: عمودی، افقی، گروهی و پشته‌ای
  • 18. نمودارهای خطی (Line Charts): نمایش روند در طول زمان
  • 19. بهترین شیوه‌ها در طراحی نمودار خطی
  • 20. نمودارهای دایره‌ای (Pie Charts) و حلقه‌ای (Donut Charts): نمایش ترکیب
  • 21. چه زمانی از نمودار دایره‌ای استفاده نکنیم؟
  • 22. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots): نمایش رابطه بین دو متغیر
  • 23. هیستوگرام‌ها (Histograms): درک توزیع داده‌ها
  • 24. تفاوت هیستوگرام و نمودار میله‌ای
  • 25. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 26. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots): نمایش خلاصه‌ی آماری
  • 27. نمودارهای ویولن (Violin Plots): ترکیب نمودار جعبه‌ای و چگالی
  • 28. نمودارهای مساحتی (Area Charts): نمایش حجم در طول زمان
  • 29. نمودارهای حبابی (Bubble Charts): نمایش سه متغیر
  • 30. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps): نمایش الگو در ماتریس‌ها
  • 31. نمودارهای درختی (Treemaps): نمایش داده‌های سلسله‌مراتبی
  • 32. نمودارهای آبشاری (Waterfall Charts): نمایش تغییرات تجمعی
  • 33. نمودارهای فانل (Funnel Charts): نمایش مراحل یک فرآیند
  • 34. نمودارهای راداری (Radar Charts): مقایسه چند متغیر کیفی
  • 35. نمودار گانت (Gantt Chart): بصری‌سازی زمان‌بندی پروژه
  • 36. جدول‌ها: چه زمانی متن بهترین گزینه است؟
  • 37. بهبود جداول با عناصر بصری
  • 38. نمودارهای اسلات (Slopegraphs): مقایسه تغییرات بین دو نقطه
  • 39. نمودارهای نقطه‌ای (Dot Plots)
  • 40. انتخاب نمودار مناسب بر اساس هدف
  • 41. اهمیت رنگ در بصری‌سازی داده
  • 42. نظریه رنگ: چرخه رنگ و هارمونی
  • 43. پالت‌های رنگی: متوالی، واگرا و کیفی
  • 44. طراحی برای کوررنگی و دسترسی‌پذیری
  • 45. استفاده استراتژیک از رنگ برای برجسته‌سازی
  • 46. تایپوگرافی در بصری‌سازی: خوانایی و سلسله‌مراتب
  • 47. انتخاب فونت مناسب برای نمودارها
  • 48. اصول برچسب‌گذاری (Labeling) و حاشیه‌نویسی (Annotation)
  • 49. نقش فضای سفید (White Space) در طراحی
  • 50. چیدمان و ترکیب‌بندی (Layout and Composition)
  • 51. اصل نسبت داده به جوهر (Data-Ink Ratio)
  • 52. کاهش درهم‌ریختگی (Decluttering) در نمودارها
  • 53. استفاده از خطوط شبکه (Gridlines) به صورت موثر
  • 54. طراحی محورها (Axes) و مقیاس‌ها (Scales)
  • 55. مقیاس لگاریتمی در مقابل مقیاس خطی
  • 56. مرتب‌سازی (Sorting) منطقی داده‌ها در نمودار
  • 57. ایجاد یک راهنمای بصری (Legend) واضح
  • 58. حفظ ثبات و یکپارچگی در طراحی
  • 59. طراحی برای رسانه‌های مختلف: وب، چاپ و موبایل
  • 60. نقد و بررسی طراحی‌های بصری
  • 61. بصری‌سازی داده‌های چندبعدی
  • 62. نمودارهای مختصات موازی (Parallel Coordinates)
  • 63. نمودارهای چندگانه کوچک (Small Multiples)
  • 64. بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی (Geospatial)
  • 65. نقشه‌های کروپلت (Choropleth Maps)
  • 66. نقشه‌های نقطه‌ای و حبابی جغرافیایی
  • 67. بصری‌سازی داده‌های شبکه‌ای و گراف
  • 68. نمودارهای گره-پیوند (Node-Link Diagrams)
  • 69. ماتریس‌های مجاورت (Adjacency Matrices)
  • 70. بصری‌سازی داده‌های متنی و ابری کلمات (Word Clouds)
  • 71. بصری‌سازی داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 72. نمودارهای سانکی (Sankey Diagrams): نمایش جریان
  • 73. نمودارهای خورشیدی (Sunburst Charts)
  • 74. بصری‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty) در داده‌ها
  • 75. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی تعاملی (Interactive Visualization)
  • 76. تکنیک‌های تعامل: فیلتر کردن، بزرگنمایی و جزئیات درخواستی
  • 77. طراحی انیمیشن در بصری‌سازی داده
  • 78. بصری‌سازی در واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
  • 79. بصری‌سازی داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 80. استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای بصری‌سازی الگوها
  • 81. مروری بر اکوسیستم ابزارهای بصری‌سازی
  • 82. ابزارهای کد-محور در مقابل ابزارهای بدون کد
  • 83. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی با Python: Matplotlib
  • 84. بصری‌سازی آماری با Python: Seaborn
  • 85. ساخت نمودارهای تعاملی با Python: Plotly و Bokeh
  • 86. مقدمه‌ای بر D3.js: قدرت بصری‌سازی در وب
  • 87. آشنایی با ابزارهای BI: Tableau
  • 88. آشنایی با ابزارهای BI: Power BI
  • 89. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها برای بصری‌سازی
  • 90. کار با فرمت‌های داده مختلف (CSV, JSON, Excel)
  • 91. اصول طراحی داشبوردهای اطلاعاتی
  • 92. بهترین شیوه‌ها در طراحی داشبورد
  • 93. پیاده‌سازی تعامل (Interaction) در داشبوردها
  • 94. بهینه‌سازی عملکرد داشبورد
  • 95. انتشار و به اشتراک‌گذاری بصری‌سازی‌ها
  • 96. داستان‌سرایی با داده (Data Storytelling)
  • 97. ساختار یک روایت داده‌محور
  • 98. ارائه موثر یافته‌های بصری به مخاطب
  • 99. مطالعه موردی: تحلیل و بصری‌سازی یک مجموعه داده واقعی
  • 100. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده

📚 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 اصول بصری‌سازی داده برای نمایش الگوهای داده”

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

پیمایش به بالا