سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها با ابزارهای کاربردی

کتاب مبانی تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها با ابزارهای کاربردی

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 مبانی تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها با ابزارهای کاربردی

موضوع کلی: علوم و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها
  • 2. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 3. مفاهیم پایه آماری در تحلیل داده
  • 4. آمار توصیفی و معیارهای مرکزی
  • 5. آمار توصیفی و معیارهای پراکندگی
  • 6. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
  • 7. اهمیت بصری‌سازی در درک داده‌ها
  • 8. انواع نمودارهای پایه (میله‌ای، خطی، دایره‌ای)
  • 9. انتخاب نمودار مناسب بر اساس نوع داده
  • 10. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 11. نصب و پیکربندی پایتون و ابزارهای مرتبط
  • 12. آشنایی با کتابخانه NumPy
  • 13. عملیات پایه‌ای با آرایه‌های NumPy
  • 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 15. ساختارهای داده‌ای در Pandas (Series, DataFrame)
  • 16. بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها با Pandas
  • 17. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 18. مدیریت مقادیر گمشده
  • 19. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 20. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 21. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
  • 22. دسته‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 23. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی با Matplotlib
  • 24. اصول رسم نمودار در Matplotlib
  • 25. رسم نمودارهای خطی و نقطه‌ای
  • 26. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 27. رسم نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 28. تنظیمات پیشرفته نمودارها (عنوان، برچسب‌ها، رنگ‌ها)
  • 29. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn
  • 30. مزایای Seaborn نسبت به Matplotlib
  • 31. رسم نمودارهای آماری جذاب با Seaborn
  • 32. نمودارهای توزیع (Distribution Plots)
  • 33. نمودارهای دسته‌بندی (Categorical Plots)
  • 34. نمودارهای ماتریسی و همبستگی
  • 35. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی تعاملی
  • 36. کتابخانه Plotly برای بصری‌سازی تعاملی
  • 37. ساخت نمودارهای تعاملی با Plotly Express
  • 38. بصری‌سازی داده‌های مکانی (Geospatial Visualization)
  • 39. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 40. مراحل انجام EDA
  • 41. اهمیت EDA در مراحل بعدی تحلیل
  • 42. کشف الگوها و روابط در داده‌ها
  • 43. شناسایی ویژگی‌های مهم داده‌ها
  • 44. مقدمه‌ای بر تحلیل رگرسیون خطی
  • 45. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Statsmodels
  • 46. تفسیر نتایج رگرسیون خطی
  • 47. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 48. مقدمه‌ای بر تحلیل رگرسیون لجستیک
  • 49. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک
  • 50. تفسیر نتایج رگرسیون لجستیک
  • 51. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
  • 52. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 53. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 54. پیاده‌سازی K-Means با Scikit-learn
  • 55. تفسیر نتایج خوشه‌بندی
  • 56. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification)
  • 57. الگوریتم درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 58. پیاده‌سازی درخت تصمیم با Scikit-learn
  • 59. تفسیر درخت تصمیم
  • 60. مقدمه‌ای بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 61. پیاده‌سازی SVM با Scikit-learn
  • 62. تفسیر مدل SVM
  • 63. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 64. معماری پایه شبکه‌های عصبی
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 66. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر
  • 67. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 68. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 69. پردازش متن و پیش‌پردازش متن
  • 70. تکنیک‌های استخراج ویژگی از متن
  • 71. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 72. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 73. مفاهیم پایه در سری‌های زمانی
  • 74. نمودارهای سری زمانی
  • 75. شناسایی روند (Trend) و فصلی بودن (Seasonality)
  • 76. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 77. مدل‌های پیش‌بینی ساده
  • 78. مقدمه‌ای بر معماری داده‌ها (Data Architecture)
  • 79. انبار داده (Data Warehouse)
  • 80. دریاچه داده (Data Lake)
  • 81. تفاوت انبار داده و دریاچه داده
  • 82. مقدمه‌ای بر مهندسی داده (Data Engineering)
  • 83. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
  • 84. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 85. مقدمه‌ای بر اخلاق در تحلیل داده
  • 86. حریم خصوصی داده‌ها
  • 87. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 88. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 89. کاربرد تحلیل داده در حوزه‌های مختلف (مثال‌های واقعی)
  • 90. تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 91. تحلیل داده در بهداشت و سلامت
  • 92. تحلیل داده در علوم اجتماعی
  • 93. تحلیل داده در مهندسی
  • 94. پروژه نهایی: تحلیل و بصری‌سازی یک مجموعه داده واقعی
  • 95. انتخاب مجموعه داده
  • 96. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 97. تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 98. ساخت مدل‌های تحلیلی (در صورت نیاز)
  • 99. بصری‌سازی نتایج و ارائه گزارش

📚 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.