اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع پایتون برای تحلیل داده‌های کاربردی و مدل‌سازی هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پایتون برای تحلیل داده‌های کاربردی و مدل‌سازی هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون و نصب محیط توسعه
• 2. متغیرها و انواع داده‌های پایه در پایتون
• 3. عملگرهای محاسباتی و منطقی در تحلیل داده
• 4. ساختارهای تصمیم‌گیری و کنترل جریان در برنامه‌نویسی
• 5. حلقه‌ها و پیمایش داده‌ها در پایتون
• 6. توابع و ماژول‌نویسی برای بهینه‌سازی کد
• 7. ساختارهای داده‌ای لیست و تاپل در مدیریت داده
• 8. دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها در سازماندهی داده‌ها
• 9. کار با رشته‌ها و پردازش متون در پایتون
• 10. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌نویسی کاربردی
• 11. آشنایی با کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌ها
• 12. عملیات ریاضی و آماری روی آرایه‌های چندبعدی
• 13. تکنیک‌های پیشرفته برش‌زنی و فیلتر کردن داده‌ها
• 14. معرفی کتابخانه پانداز و ساختار داده‌ای دیتافریم
• 15. فراخوانی و بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف
• 16. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های ناقص و نویزی
• 17. مدیریت داده‌های گم‌شده و مقادیر پرت
• 18. ادغام و ترکیب چندین مجموعه داده با پانداز
• 19. گروه‌بندی و تحلیل آماری داده‌ها
• 20. تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 21. رسم نمودارهای توزیع و تحلیل فراوانی
• 22. ایجاد نمودارهای پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 23. تحلیل همبستگی میان متغیرها
• 24. مبانی آمار توصیفی در علوم داده
• 25. کاربرد آمار استنباطی در تحلیل هوشمند
• 26. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش پایتون
• 27. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی هوشمند
• 28. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 29. الگوریتم رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
• 31. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 32. کاربرد ماشین بردار پشتیبان در دسته‌بندی داده‌ها
• 33. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 34. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-میانگین
• 35. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 36. نظارت بر عملکرد مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 37. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 38. معرفی یادگیری عمیق و چارچوب‌های مرتبط
• 39. پروژه عملی تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی
• 40. پروژه عملی تحلیل داده‌های سلامت و پزشکی
• 41. بهینه‌سازی کدهای تحلیل داده برای مقیاس‌های بزرگ
• 42. استقرار مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 43. اخلاق در علوم داده و صیانت از حریم خصوصی داده‌ها