, ,

کتاب مقدمه‌ای بر ابزارهای پایتون برای تحلیل داده

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 مقدمه‌ای بر ابزارهای پایتون برای تحلیل داده

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی داده

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده 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 تحلیل داده در پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 3. آشنایی با Jupyter Notebook
  • 4. انواع داده‌ها در پایتون
  • 5. ساختارهای داده پایه: لیست‌ها
  • 6. کار با تاپل‌ها
  • 7. کار با دیکشنری‌ها
  • 8. کار با مجموعه‌ها (Sets)
  • 9. عملگرها در پایتون
  • 10. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها (if, elif, else)
  • 11. حلقه‌های تکرار: for loop
  • 12. حلقه‌های تکرار: while loop
  • 13. تعریف و فراخوانی توابع
  • 14. مدیریت خطاها و استثناها (try-except)
  • 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون
  • 16. معرفی NumPy برای محاسبات عددی
  • 17. ساخت آرایه‌های NumPy
  • 18. عملیات پایه‌ای روی آرایه‌های NumPy
  • 19. اندیس‌گذاری و برش آرایه‌های NumPy
  • 20. عملیات ریاضی روی آرایه‌های NumPy
  • 21. توابع آماری در NumPy
  • 22. مقدمه‌ای بر Pandas برای تحلیل داده
  • 23. ساختار داده Series در Pandas
  • 24. ساخت Series از لیست و دیکشنری
  • 25. اندیس‌گذاری و برش Series
  • 26. ساختار داده DataFrame در Pandas
  • 27. ساخت DataFrame از دیکشنری و لیست
  • 28. انتخاب ستون‌ها و ردیف‌ها در DataFrame
  • 29. فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
  • 30. عملیات پایه‌ای روی DataFrame
  • 31. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 32. حذف و جایگزینی مقادیر گمشده
  • 33. مرتب‌سازی داده‌ها در DataFrame
  • 34. گروه‌بندی داده‌ها (Group By)
  • 35. تجمیع داده‌ها (Aggregation)
  • 36. ترکیب DataFrame ها (Merge, Join, Concat)
  • 37. عملیات ورودی/خروجی فایل‌های CSV
  • 38. عملیات ورودی/خروجی فایل‌های Excel
  • 39. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
  • 40. معرفی Matplotlib
  • 41. رسم نمودارهای خطی ساده
  • 42. رسم نمودارهای پراکندگی (Scatter Plot)
  • 43. رسم نمودارهای میله‌ای (Bar Chart)
  • 44. رسم نمودارهای هیستوگرام
  • 45. تنظیمات نمودارها (عنوان، برچسب‌ها، راهنما)
  • 46. کار با زیرنمودارها (Subplots)
  • 47. معرفی Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
  • 48. نمودارهای آماری با Seaborn
  • 49. نمودارهای توزیع با Seaborn
  • 50. نمودارهای دسته‌بندی با Seaborn
  • 51. نمودارهای ماتریسی با Seaborn
  • 52. تنظیمات ظاهری نمودارها در Seaborn
  • 53. کار با داده‌های زمانی (Time Series)
  • 54. فیلتر کردن داده‌های زمانی
  • 55. تغییر فرکانس داده‌های زمانی
  • 56. محاسبات پنجره‌ای متحرک (Rolling Window)
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 58. انواع مسائل یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 59. مراحل کلی در یک پروژه یادگیری ماشین
  • 60. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 61. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 62. معرفی کتابخانه Scikit-learn
  • 63. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده
  • 64. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 65. پیاده‌سازی طبقه‌بندی (Classification)
  • 66. پیاده‌سازی الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 67. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، فراخوانی)
  • 68. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 69. پیاده‌سازی الگوریتم K-Means
  • 70. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 71. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 72. کار با داده‌های متنی (Text Data)
  • 73. پردازش اولیه متن (توکن‌سازی، حذف کلمات توقف)
  • 74. تبدیل متن به بردار (Bag-of-Words, TF-IDF)
  • 75. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 76. معرفی مفاهیم پایه یادگیری عمیق
  • 77. کاربردها در پردازش داده
  • 78. اصول اخلاقی در تحلیل داده
  • 79. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. امنیت داده‌ها در پایتون
  • 81. استفاده مسئولانه از الگوریتم‌ها
  • 82. ملاحظات قانونی در استفاده از داده
  • 83. قوانین مربوط به داده در ایران
  • 84. پایش و به‌روزرسانی دانش تحلیل داده
  • 85. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های فروش
  • 86. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مشتریان
  • 87. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 88. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 89. تکنیک‌های کشف الگو در داده‌ها
  • 90. شناخت داده‌های پرت (Outliers)
  • 91. پیش‌بینی روندها در داده‌ها
  • 92. خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید
  • 93. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 94. کاربرد تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 95. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 96. بهینه‌سازی فرآیندها با داده
  • 97. افزایش بهره‌وری با تحلیل داده
  • 98. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 99. نقش تحلیل داده در هوش تجاری
  • 100. ابزارهای رایج هوش تجاری

📚 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 مقدمه‌ای بر ابزارهای پایتون برای تحلیل داده”

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

پیمایش به بالا