دوره جامع تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python for Data Science) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python for Data Science)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و پردازش داده با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون و محیط‌های توسعه داده
• 2. نصب و راه‌اندازی توزیع‌های علمی پایتون و کتابخانه‌های پایه
• 3. متغیرها، انواع داده‌ها و ساختارهای کنترلی در پایتون
• 4. کار با لیست‌ها، تاپل‌ها و دیکشنری‌ها در تحلیل داده
• 5. توابع و ماژول‌نویسی برای بهینه‌سازی کدهای تحلیل داده
• 6. آشنایی با محیط کدنویسی تعاملی ژوپیتر نوت‌بوک
• 7. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌های چندبعدی
• 8. عملیات ریاضی و جبر خطی با استفاده از نامپای
• 9. مدیریت و دستکاری داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 10. بارگذاری و خواندن داده‌ها از فایل‌های متنی و اکسل
• 11. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گم‌شده با پانداز
• 12. ترکیب، ادغام و گروه‌بندی مجموعه‌های داده
• 13. تحلیل آماری مقدماتی داده‌ها با استفاده از پانداز
• 14. آشنایی با مبانی بصری‌سازی داده‌ها و کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 15. ترسیم نمودارهای خطی، ستونی و پراکندگی
• 16. شخصی‌سازی نمودارها و افزودن جزئیات آماری
• 17. کار با کتابخانه سی‌بورن برای ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته
• 18. تحلیل توزیع داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها
• 19. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه
• 20. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی با سایکیت‌لرن
• 21. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
• 22. الگوریتم رگرسیون خطی و پیش‌بینی مقادیر عددی
• 23. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای دقت و خطا
• 25. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 26. استفاده از الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در طبقه‌بندی
• 27. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 28. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-میانگین
• 29. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 30. کاربرد تحلیل داده در بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 31. استخراج ویژگی‌های کلیدی از داده‌های ساختاریافته
• 32. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای پایتون برای داده‌های حجیم
• 33. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و اتصال آن به پایتون
• 34. استفاده از کتابخانه اس‌کیو‌ال‌آلکم برای مدیریت پرس‌وجوها
• 35. تحلیل داده‌های زمانی و سری‌های زمانی
• 36. مقدمه‌ای بر تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی با پایتون
• 37. استفاده از کتابخانه‌های متن‌کاوی برای تحلیل نظرات
• 38. اصول اخلاقی در تحلیل داده و حریم خصوصی کاربران
• 39. معرفی ابزارهای گزارش‌دهی و نمایش داشبوردهای مدیریتی
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک خط لوله کامل تحلیل داده از ابتدا تا انتها