کتاب آشنایی با Jupyter Notebook و JupyterLab برای علم داده
, ,

کتاب آشنایی با Jupyter Notebook و JupyterLab برای علم داده

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000019887 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 آشنایی با Jupyter Notebook و JupyterLab برای علم داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر علم داده و نقش پایتون
  • 2. آشنایی با پایتون: تاریخچه، ویژگی‌ها و کاربردها
  • 3. نصب و راه اندازی پایتون و مدیریت محیط های مجازی
  • 4. آشنایی با IDE های پایتون و ویرایشگرهای متن
  • 5. معرفی Jupyter Notebook: تاریخچه و مزایا
  • 6. نصب و راه اندازی Jupyter Notebook
  • 7. آشنایی با محیط Jupyter Notebook: نوار ابزار و منوها
  • 8. سلول های کد و سلول های Markdown در Jupyter Notebook
  • 9. اجرای کد در Jupyter Notebook و انواع خروجی ها
  • 10. ذخیره و اشتراک گذاری Notebook ها
  • 11. مقدمه ای بر JupyterLab: نسل جدید محیط توسعه Jupyter
  • 12. نصب و راه اندازی JupyterLab
  • 13. آشنایی با رابط کاربری JupyterLab: پنجره ها و برگه ها
  • 14. مدیریت فایل ها و پوشه ها در JupyterLab
  • 15. اجرای کد و Markdown در JupyterLab
  • 16. تنظیمات و سفارشی سازی JupyterLab
  • 17. آشنایی با هسته (Kernel) پایتون در Jupyter
  • 18. مدیریت هسته ها و نصب هسته های جدید
  • 19. وارد کردن کتابخانه ها در Jupyter Notebook و JupyterLab
  • 20. مبانی متغیرها، انواع داده ها و عملگرها در پایتون
  • 21. آشنایی با لیست ها، تاپل ها و دیکشنری ها در پایتون
  • 22. حلقه های for و while در پایتون
  • 23. دستورات شرطی if, elif, else در پایتون
  • 24. تعریف و استفاده از توابع در پایتون
  • 25. ماژول ها و بسته ها در پایتون
  • 26. کار با رشته ها و عملیات رشته ای در پایتون
  • 27. آشنایی با اعداد و محاسبات ریاضی در پایتون
  • 28. ورودی و خروجی در پایتون
  • 29. مدیریت خطاها و exception ها در پایتون
  • 30. معرفی کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 31. آرایه ها در NumPy: ایجاد، اندیس گذاری و برش
  • 32. عملیات ریاضی روی آرایه ها در NumPy
  • 33. توابع NumPy برای تحلیل داده ها
  • 34. معرفی کتابخانه Pandas برای تحلیل داده ها
  • 35. ساختارهای داده ای Series و DataFrame در Pandas
  • 36. وارد کردن داده ها از فایل های مختلف (CSV, Excel, …) با Pandas
  • 37. پاکسازی داده ها: مدیریت مقادیر گمشده و داده های تکراری
  • 38. فیلتر کردن و انتخاب داده ها در Pandas
  • 39. گروه بندی داده ها و محاسبات تجمیعی در Pandas
  • 40. مرتب سازی داده ها در Pandas
  • 41. ادغام و اتصال DataFrame ها در Pandas
  • 42. محاسبه آمارهای توصیفی با Pandas
  • 43. معرفی کتابخانه Matplotlib برای مصورسازی داده ها
  • 44. انواع نمودارها در Matplotlib: خطی، ستونی، دایره ای، …
  • 45. سفارشی سازی نمودارها در Matplotlib: عنوان، برچسب ها، رنگ ها
  • 46. نمودارهای پراکندگی (Scatter plot) در Matplotlib
  • 47. نمودارهای هیستوگرام در Matplotlib
  • 48. نمودارهای جعبه ای (Box plot) در Matplotlib
  • 49. ترکیب نمودارها و زیر نمودارها در Matplotlib
  • 50. ذخیره نمودارها در Matplotlib
  • 51. معرفی کتابخانه Seaborn برای مصورسازی پیشرفته تر
  • 52. نمودارهای Seaborn برای توزیع داده ها
  • 53. نمودارهای Seaborn برای روابط بین متغیرها
  • 54. نمودارهای Seaborn برای داده های دسته بندی شده
  • 55. استفاده از پالت های رنگی در Seaborn
  • 56. سفارشی سازی نمودارهای Seaborn
  • 57. معرفی کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 58. پیش پردازش داده ها در Scikit-learn
  • 59. تقسیم داده ها به مجموعه آموزشی و آزمون در Scikit-learn
  • 60. مدل های رگرسیون در Scikit-learn
  • 61. مدل های طبقه بندی در Scikit-learn
  • 62. ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین
  • 63. انتخاب مدل مناسب در Scikit-learn
  • 64. تنظیم پارامترهای مدل در Scikit-learn
  • 65. استفاده از pipeline ها در Scikit-learn
  • 66. معرفی روش های یادگیری بدون ناظر
  • 67. خوشه بندی با K-means در Scikit-learn
  • 68. کاهش ابعاد با PCA در Scikit-learn
  • 69. کاربرد Notebook ها در تجسم و تحلیل داده های مالی
  • 70. کاربرد Notebook ها در تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
  • 71. کاربرد Notebook ها در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 72. کاربرد Notebook ها در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 73. ایجاد گزارش های تعاملی با استفاده از Notebook ها
  • 74. اشتراک گذاری و استقرار Notebook ها با استفاده از Docker
  • 75. استفاده از Git و GitHub برای مدیریت نسخه ها در Notebook ها
  • 76. بهینه سازی کد پایتون در Notebook ها
  • 77. استفاده از magic commands در Jupyter Notebook
  • 78. توسعه افزونه ها برای Jupyter Notebook و JupyterLab
  • 79. استفاده از widgets برای ایجاد رابط کاربری تعاملی
  • 80. برنامه نویسی ناهمزمان در Jupyter Notebook با asyncio
  • 81. پردازش موازی در Jupyter Notebook با Dask
  • 82. معرفی کتابخانه Bokeh برای مصورسازی تعاملی در وب
  • 83. استفاده از Notebook ها برای آموزش علم داده
  • 84. بهترین روش ها برای مستندسازی کد در Notebook ها
  • 85. اشکال زدایی کد در Jupyter Notebook و JupyterLab
  • 86. استفاده از Notebook ها برای اجرای تست واحد
  • 87. مقایسه ابزارهای مصورسازی داده ها: Matplotlib, Seaborn, Bokeh
  • 88. مقایسه ابزارهای یادگیری ماشین: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
  • 89. ادغام Notebook ها با سایر ابزارهای علم داده
  • 90. امنیت در Jupyter Notebook و JupyterLab
  • 91. استفاده از Jupyter Notebook در محیط های ابری
  • 92. استفاده از Jupyter Notebook برای ساخت داشبورد های تحلیلی
  • 93. مثال عملی: تحلیل مجموعه داده های واقعی با استفاده از Notebook ها
  • 94. مثال عملی: ساخت یک مدل پیش بینی با استفاده از Notebook ها
  • 95. نکات و ترفندها برای استفاده حرفه ای از Jupyter Notebook و JupyterLab
  • 96. منابع یادگیری بیشتر برای علم داده و پایتون
  • 97. حل تمرین های عملی متنوع در Jupyter Notebook
  • 98. پروژه پایانی: ایجاد یک پروژه علم داده کامل با استفاده از Jupyter Notebook
  • 99. کاربرد Jupyter Notebook در تحلیل و بصری سازی داده ها
  • 100. نکات پیشرفته و تکنیک های کارآمد در Jupyter Notebook

📚 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 آشنایی با Jupyter Notebook و JupyterLab برای علم داده”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا