, ,

کتاب تمرین‌های کاربردی NumPy و Pandas برای علم داده در پایتون

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تمرین‌های کاربردی NumPy و Pandas برای علم داده در پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌ها با پایتون

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 3. آشنایی با کتابخانه NumPy
  • 4. ساخت آرایه‌های NumPy
  • 5. عملیات پایه‌ای با آرایه‌های NumPy
  • 6. ایندکس‌گذاری و برش آرایه‌های NumPy
  • 7. تغییر شکل و ابعاد آرایه‌های NumPy
  • 8. عملیات ریاضی و منطقی با آرایه‌های NumPy
  • 9. خلاصه‌سازی داده‌ها با NumPy
  • 10. آشنایی با کتابخانه Pandas
  • 11. ساختار داده Series در Pandas
  • 12. ساختار داده DataFrame در Pandas
  • 13. ایجاد DataFrame از دیکشنری‌ها
  • 14. ایجاد DataFrame از لیست‌ها
  • 15. ایندکس‌گذاری و برش DataFrame
  • 16. انتخاب ستون‌ها و ردیف‌ها در DataFrame
  • 17. فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
  • 18. عملیات پایه‌ای با DataFrame
  • 19. بارگذاری داده‌ها از فایل‌های CSV
  • 20. ذخیره‌سازی داده‌ها در فایل‌های CSV
  • 21. مدیریت داده‌های گمشده (NaN)
  • 22. حذف داده‌های گمشده
  • 23. جایگزینی داده‌های گمشده
  • 24. داده‌های تکراری در DataFrame
  • 25. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
  • 26. عملیات آماری روی DataFrame
  • 27. میانگین، میانه و مد در DataFrame
  • 28. انحراف معیار و واریانس در DataFrame
  • 29. همبستگی و کوواریانس در DataFrame
  • 30. گروه‌بندی داده‌ها با groupby()
  • 31. تجمیع داده‌ها پس از گروه‌بندی
  • 32. توابع سفارشی در groupby
  • 33. مرتب‌سازی داده‌ها در DataFrame
  • 34. ترکیب DataFrame ها (Merge)
  • 35. الحاق DataFrame ها (Concatenate)
  • 36. تغییر نام ستون‌ها در DataFrame
  • 37. تغییر نوع داده ستون‌ها
  • 38. کار با رشته‌ها در Pandas
  • 39. عملیات روی ستون‌های متنی
  • 40. استفاده از عبارات باقاعده (Regex)
  • 41. کار با تاریخ و زمان در Pandas
  • 42. استخراج اجزای تاریخ و زمان
  • 43. تغییر فرمت تاریخ و زمان
  • 44. عملیات پنجره‌ای (Rolling Window)
  • 45. میانگین متحرک
  • 46. جمع متحرک
  • 47. کار با داده‌های نموداری
  • 48. ساخت نمودار میله‌ای با Pandas
  • 49. ساخت نمودار خطی با Pandas
  • 50. ساخت نمودار پراکندگی با Pandas
  • 51. ساخت هیستوگرام با Pandas
  • 52. تنظیمات پیشرفته نمودارها
  • 53. کار با Pivot Tables
  • 54. ایجاد Pivot Table
  • 55. تنظیمات Pivot Table
  • 56. کار با MultiIndex
  • 57. ایجاد MultiIndex
  • 58. عملیات با MultiIndex
  • 59. کار با داده‌های مکانی (اختیاری)
  • 60. کار با داده‌های متنی (پیشرفته)
  • 61. پردازش زبان طبیعی مقدماتی
  • 62. استفاده از کتابخانه NLTK (اختیاری)
  • 63. استفاده از کتابخانه spaCy (اختیاری)
  • 64. پاکسازی متن
  • 65. نمونه‌سازی متن (Tokenization)
  • 66. حذف کلمات توقف (Stopwords)
  • 67. ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
  • 68. شمارش واژگان
  • 69. TF-IDF Vectorization
  • 70. کار با داده‌های صوتی (اختیاری)
  • 71. کار با داده‌های تصویری (اختیاری)
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 73. انواع یادگیری ماشین
  • 74. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 75. تقسیم داده‌ها به آموزش و آزمون
  • 76. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 77. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 78. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با Scikit-learn
  • 79. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
  • 80. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با Scikit-learn
  • 81. مقدمه‌ای بر دسته‌بندی
  • 82. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 83. الگوریتم K-Means
  • 84. کار با داده‌های سری زمانی
  • 85. پیش‌بینی سری زمانی
  • 86. مقدمه‌ای بر تحلیل عاملی
  • 87. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 88. کار با داده‌های بزرگ
  • 89. نکات بهینه‌سازی در Pandas
  • 90. بهترین شیوه‌ها در علم داده
  • 91. مقدمه‌ای بر مصورسازی پیشرفته
  • 92. کار با کتابخانه Matplotlib
  • 93. کار با کتابخانه Seaborn
  • 94. ساخت داشبوردهای تعاملی (اختیاری)
  • 95. مروری بر ابزارهای دیگر علم داده
  • 96. پروژه‌های عملی علم داده
  • 97. آشنایی با مفاهیم آماری کاربردی
  • 98. توزیع‌های آماری مهم
  • 99. آزمون فرض آماری
  • 100. مقدمه‌ای بر آمار بیزی (اختیاری)

📚 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 تمرین‌های کاربردی NumPy و Pandas برای علم داده در پایتون”

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

پیمایش به بالا