سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده برای تحلیل معتبر

کتاب تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده برای تحلیل معتبر

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 تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده برای تحلیل معتبر

موضوع کلی: علم داده و مهندسی داده

موضوع میانی: پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت پاکسازی داده
  • 2. چالش‌های داده‌های کثیف در دنیای واقعی
  • 3. شناسایی انواع مختلف داده‌های کثیف
  • 4. خطاها و ناهنجاری‌های داده‌ای
  • 5. داده‌های گمشده: دلایل و پیامدها
  • 6. روش‌های تشخیص داده‌های گمشده
  • 7. استراتژی‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 8. میانگین، میانه و نما برای پر کردن داده‌های گمشده
  • 9. درون‌یابی خطی و چندجمله‌ای برای داده‌های گمشده
  • 10. روش‌های پیشرفته جایگزینی داده‌های گمشده
  • 11. مدل‌های آماری برای تخمین داده‌های گمشده
  • 12. یادگیری ماشین برای مدیریت داده‌های گمشده
  • 13. داده‌های تکراری: شناسایی و حذف
  • 14. تکنیک‌های مقایسه داده‌ها برای یافتن تکراری‌ها
  • 15. استانداردسازی فرمت داده‌ها
  • 16. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 17. مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 18. روش‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 19. تکنیک‌های حذف و تبدیل داده‌های پرت
  • 20. تحلیل جعبه‌ای (Box Plot) برای داده‌های پرت
  • 21. روش Z-Score برای داده‌های پرت
  • 22. روش IQR برای داده‌های پرت
  • 23. مدل‌های آماری برای تشخیص داده‌های پرت
  • 24. مدیریت داده‌های پرت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 25. ناسازگاری‌های معنایی در داده‌ها
  • 26. رفع ناسازگاری‌های متنی و رشته‌ای
  • 27. استانداردسازی نام‌ها و آدرس‌ها
  • 28. مدیریت داده‌های نامعتبر و خطا
  • 29. اعتبارسنجی داده‌ها در برابر قوانین
  • 30. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions)
  • 31. پاکسازی داده‌های مربوط به تاریخ و زمان
  • 32. مدیریت خطاها در مقادیر عددی
  • 33. نرمال‌سازی مقادیر عددی
  • 34. پاکسازی داده‌های جغرافیایی
  • 35. استانداردسازی واحدهای اندازه‌گیری
  • 36. مدیریت داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 37. تبدیل داده‌های متنی به عددی
  • 38. رمزگذاری یک‌هوت (One-Hot Encoding)
  • 39. کدگذاری برچسب (Label Encoding)
  • 40. پاکسازی داده‌های تصویر و صدا (مقدماتی)
  • 41. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پاکسازی داده
  • 42. کتابخانه Pandas برای دستکاری داده‌ها
  • 43. متدهای Pandas برای مدیریت داده‌های گمشده
  • 44. متدهای Pandas برای حذف داده‌های تکراری
  • 45. متدهای Pandas برای مدیریت داده‌های پرت
  • 46. کتابخانه NumPy برای عملیات عددی
  • 47. کتابخانه Scikit-learn برای پیش‌پردازش داده‌ها
  • 48. فانکشن‌های پیش‌پردازش در Scikit-learn
  • 49. تکنیک‌های پاکسازی داده در پایگاه داده
  • 50. SQL برای پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 51. استفاده از Viewها برای اعتبارسنجی داده‌ها
  • 52. پاکسازی داده‌ها در فایل‌های CSV و Excel
  • 53. ابزارهای آنلاین و نرم‌افزارهای پاکسازی داده
  • 54. اهمیت مستندسازی فرآیند پاکسازی داده
  • 55. ایجاد گزارش‌های پاکسازی داده
  • 56. پایش کیفیت داده‌ها پس از پاکسازی
  • 57. تکرارپذیری در فرآیندهای پاکسازی داده
  • 58. خودکارسازی فرآیندهای پاکسازی داده
  • 59. استفاده از اسکریپت‌ها برای پاکسازی داده
  • 60. طراحی pipelineهای پاکسازی داده
  • 61. چالش‌های پاکسازی داده‌های حجیم (Big Data)
  • 62. تکنیک‌های پاکسازی داده در Spark
  • 63. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 64. پاکسازی داده‌های مربوط به اینترنت اشیاء (IoT)
  • 65. پاکسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 66. پاکسازی داده‌های سنسورها
  • 67. مدیریت داده‌های چندمنبعی (Multi-source Data)
  • 68. پاکسازی داده‌های کیفی و کمی
  • 69. روش‌های آماری برای تحلیل کیفیت داده
  • 70. شاخص‌های کیفیت داده
  • 71. مدیریت خطا در ورود داده‌ها
  • 72. آموزش کاربران برای ورود داده صحیح
  • 73. فرهنگ‌سازی در سازمان برای اهمیت داده پاک
  • 74. نقش مهندس داده در پاکسازی داده
  • 75. همکاری با تحلیلگران داده
  • 76. ملاحظات اخلاقی در پاکسازی داده
  • 77. حفظ حریم خصوصی در فرآیند پاکسازی
  • 78. امنیت داده‌ها در حین پاکسازی
  • 79. محدودیت‌های پاکسازی داده
  • 80. چه زمانی داده‌ها قابل پاکسازی نیستند
  • 81. بازگشت به منبع برای داده‌های خراب
  • 82. اهمیت انتخاب روش مناسب پاکسازی
  • 83. ارزیابی تاثیر پاکسازی بر نتایج تحلیل
  • 84. نمونه‌های عملی پاکسازی داده
  • 85. پروژه پاکسازی داده در حوزه مالی
  • 86. پروژه پاکسازی داده در حوزه بهداشت
  • 87. پروژه پاکسازی داده در حوزه بازاریابی
  • 88. پروژه پاکسازی داده در حوزه دولتی
  • 89. آینده پاکسازی داده و یادگیری ماشین
  • 90. ترندهای جدید در حوزه پاکسازی داده
  • 91. نکات کلیدی برای پاکسازی موثر 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.