کتاب برنامهنویسی پایتون برای تحلیل دادههای اقلیمی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره برنامهنویسی پایتون برای تحلیل دادههای اقلیمی
موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار
موضوع میانی: برنامهنویسی برای علوم محیطی
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و محیط زیست
- 2. آشنایی با مفاهیم اقلیمی
- 3. منابع دادههای اقلیمی
- 4. اصول جمع‌آوری دادههای محیطی
- 5. مبانی برنامهنویسی پایتون
- 6. ساختار داده‌ها در پایتون
- 7. متغیرها و انواع داده
- 8. عملگرها در پایتون
- 9. دستورات شرطی و حلقه‌ها
- 10. توابع در پایتون
- 11. کار با فایل‌ها در پایتون
- 12. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون
- 13. نصب و پیکربندی کتابخانه‌ها
- 14. آشنایی با NumPy برای محاسبات عددی
- 15. آرایه‌های NumPy
- 16. عملیات برداری در NumPy
- 17. توابع آماری در NumPy
- 18. مقدمه‌ای بر Pandas برای تحلیل داده
- 19. ساختار داده DataFrame
- 20. بارگذاری و ذخیره داده‌ها
- 21. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها
- 22. عملیات گروه بندی و تجمیع
- 23. تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها
- 24. مدیریت دادههای گم شده
- 25. تبدیل و ادغام داده‌ها
- 26. کار با سری‌های زمانی
- 27. آشنایی با Matplotlib برای بصری‌سازی
- 28. رسم نمودارهای پایه
- 29. سفارشی‌سازی نمودارها
- 30. نمودارهای پراکندگی
- 31. نمودارهای خطی
- 32. نمودارهای میله‌ای
- 33. نمودارهای هیستوگرام
- 34. نمودارهای جعبه‌ای
- 35. آشنایی با Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
- 36. نقشه‌های حرارتی
- 37. نمودارهای توزیع
- 38. نمودارهای طبقه‌ای
- 39. نمودارهای چند متغیره
- 40. کار با دادههای مکانی
- 41. مقدمه‌ای بر GIS در پایتون
- 42. کتابخانه GeoPandas
- 43. بارگذاری دادههای مکانی
- 44. عملیات بر روی لایه‌های مکانی
- 45. نمایش دادههای مکانی
- 46. تحلیل دادههای اقلیمی با پایتون
- 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های اقلیمی
- 48. دادههای آب و هوایی تاریخی
- 49. تحلیل روند دما
- 50. تحلیل بارش
- 51. شاخص‌های اقلیمی
- 52. کار با دادههای ماهواره‌ای
- 53. ذخیره‌سازی و پردازش دادههای حجیم
- 54. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
- 55. یادگیری بدون نظارت
- 56. خوشه‌بندی دادههای اقلیمی
- 57. یادگیری با نظارت
- 58. رگرسیون برای پیش‌بینی دما
- 59. دسته‌بندی برای پیش‌بینی رویدادها
- 60. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
- 61. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
- 62. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
- 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی
- 64. کاربرد یادگیری عمیق در اقلیم‌شناسی
- 65. بهینه‌سازی کد پایتون
- 66. پروفایلینگ کد
- 67. موازی‌سازی و پردازش توزیع شده
- 68. استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی
- 69. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدیریت پروژه
- 70. کنترل نسخه با Git
- 71. مقدمه‌ای بر Docker
- 72. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
- 73. اشکال‌زدایی برنامه‌ها
- 74. مستندسازی کد
- 75. اصول مهندسی نرم‌افزار
- 76. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
- 77. روش‌های چابک
- 78. معماری نرم‌افزار
- 79. امنیت در مهندسی نرم‌افزار
- 80. اخلاق در علوم داده
- 81. مسئولیت‌پذیقانه در تحلیل دادههای محیطی
- 82. کاربردهای پیشرفته در علوم محیطی
- 83. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
- 84. پیش‌بینی بلایای طبیعی
- 85. مدیریت منابع آب
- 86. تحلیل اثرات زیست‌محیطی
- 87. ارتباط نتایج با ذینفعان
- 88. ارائه نتایج تحلیل داده
- 89. توسعه نرم‌افزارهای کاربردی محیط زیستی
- 90. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های وب
- 91. ساخت داشبوردهای تعاملی
- 92. انتشار مدل‌های اقلیمی
- 93. همکاری در پروژه‌های علمی
- 94. کاربرد علم داده در سیاست‌گذاری محیط زیستی
- 95. مسائل اخلاقی و اجتماعی در علوم داده محیطی
- 96. آینده علوم داده در حوزه محیط زیست
تگ‌ها:
برنامهنویسی پایتون
بصری‌سازی داده
پایتون برای اقلیم
تحلیل آماری
تحلیل داده
دادههای اقلیمی
علوم داده
علوم محیطی
مهندسی نرم‌افزار
نرم‌افزار اقلیمی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.