سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نقشه راه جامع بصری‌سازی داده‌ها در Tableau و Python

کتاب نقشه راه جامع بصری‌سازی داده‌ها در Tableau و Python

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نقشه راه جامع بصری‌سازی داده‌ها در Tableau و Python

موضوع کلی: تحلیل و پردازش داده‌ها

موضوع میانی: بصری‌سازی داده‌ها با ابزارهای پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها
  • 2. مقدمه بر بصری‌سازی داده‌ها
  • 3. اهمیت بصری‌سازی داده‌ها در تصمیم‌گیری
  • 4. انواع نمودارها و کاربردهای آن‌ها
  • 5. اصول طراحی بصری مؤثر
  • 6. شناخت مخاطب و هدف بصری‌سازی
  • 7. انتخاب ابزار مناسب برای بصری‌سازی
  • 8. معرفی Tableau و قابلیت‌های آن
  • 9. مبانی کار با Tableau Desktop
  • 10. اتصال به منابع داده در Tableau
  • 11. مقدمات کار با داده‌ها در Tableau
  • 12. ایجاد جداول محوری (Pivots) در Tableau
  • 13. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها در Tableau
  • 14. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها
  • 15. استفاده از پارامترها در Tableau
  • 16. ایجاد محاسبات سفارشی (Calculated Fields)
  • 17. کار با تاریخ و زمان در Tableau
  • 18. فیلدهای تجمعی (Level of Detail Expressions)
  • 19. مبانی نقشه‌کشی در Tableau
  • 20. ایجاد نقشه‌های پایه
  • 21. کار با مختصات جغرافیایی
  • 22. لایه‌های نقشه و ابزارهای تعاملی
  • 23. بصری‌سازی داده‌های مکانی
  • 24. مقدمه بر زبان برنامه‌نویسی Python برای تحلیل داده
  • 25. نصب و پیکربندی محیط Python (Anaconda)
  • 26. آشنایی با Jupyter Notebook
  • 27. مبانی کار با کتابخانه NumPy
  • 28. عملیات بر روی آرایه‌ها در NumPy
  • 29. مبانی کار با کتابخانه Pandas
  • 30. ساخت و دستکاری DataFrame
  • 31. عملیات خواندن و نوشتن فایل‌های داده
  • 32. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
  • 33. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 34. تغییر شکل داده‌ها (Reshaping Data)
  • 35. ادغام و پیوستن DataFrameها
  • 36. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها
  • 37. کار با داده‌های متنی در Pandas
  • 38. مقدمه بر بصری‌سازی داده‌ها با Python
  • 39. کتابخانه Matplotlib برای بصری‌سازی
  • 40. ایجاد نمودارهای پایه با Matplotlib
  • 41. تنظیمات نمودارها (عنوان، برچسب‌ها)
  • 42. نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 43. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 44. نمودارهای دایره‌ای و حلقه‌ای
  • 45. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 46. نمودارهای سه‌بعدی
  • 47. کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
  • 48. نمودارهای آماری با Seaborn
  • 49. نمودارهای توزیع داده‌ها
  • 50. نمودارهای رابطه‌ای
  • 51. نمودارهای دسته‌بندی شده
  • 52. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 53. بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی با Geopandas
  • 54. مقدمه بر Dashboards
  • 55. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر
  • 56. ساخت داشبورد در Tableau
  • 57. افزودن تعامل به داشبوردها
  • 58. استفاده از اکشن‌ها در Tableau
  • 59. بهینه‌سازی عملکرد داشبوردها
  • 60. مقدمه بر داشبوردهای تعاملی با Python (Dash/Streamlit)
  • 61. ساخت اپلیکیشن‌های داشبورد با Dash
  • 62. ایجاد کامپوننت‌های تعاملی
  • 63. استفاده از Streamlit برای ساخت اپلیکیشن
  • 64. بصری‌سازی داده‌ها در زمان واقعی (Real-time)
  • 65. اصول تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 66. روش‌های شناسایی الگوها در داده‌ها
  • 67. ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 68. ابزارهای پیشرفته تحلیل داده
  • 69. مقدمه بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 70. بصری‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 71. مقدمه بر تحلیل آماری مقدماتی
  • 72. آزمون‌های فرض آماری
  • 73. مقدمه بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 74. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 75. کاربرد یادگیری ماشین در بصری‌سازی
  • 76. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 77. اخلاق در بصری‌سازی داده‌ها
  • 78. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 79. موضوعات پیشرفته در بصری‌سازی
  • 80. بصری‌سازی داده‌های شبکه‌ای
  • 81. بصری‌سازی داده‌های متنی
  • 82. کاربرد بصری‌سازی در کسب‌وکار
  • 83. بصری‌سازی داده‌ها برای هوش تجاری
  • 84. مطالعات موردی (Case Studies) بصری‌سازی داده‌ها
  • 85. آینده بصری‌سازی داده‌ها
  • 86. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 87. مرور کلی ابزارهای بصری‌سازی
  • 88. پروژه نهایی بصری‌سازی داده‌ها

📚 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.