کتاب مبانی دستکاری و پاکسازی داده‌ها در پایتون

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 دستکاری و پاکسازی داده‌ها در پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش و تحلیل 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 پایتون برای علم داده
  • 2. نصب و پیکربندی محیط پایتون
  • 3. آشنایی با ساختارهای داده در پایتون
  • 4. لیست‌ها و تاپل‌ها در پایتون
  • 5. دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها در پایتون
  • 6. مبانی کار با رشته‌ها
  • 7. عملیات پایه‌ای روی داده‌های عددی
  • 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy
  • 9. آرایه‌های NumPy و عملیات برداری
  • 10. شاخص‌گذاری و برش‌دهی در NumPy
  • 11. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
  • 12. کار با ابعاد آرایه‌ها در NumPy
  • 13. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 14. ساختار داده Series در Pandas
  • 15. ساختار داده DataFrame در Pandas
  • 16. بارگذاری داده‌ها از فایل‌های CSV
  • 17. بارگذاری داده‌ها از فایل‌های Excel
  • 18. بارگذاری داده‌ها از پایگاه‌های داده
  • 19. مشاهده و بررسی اولیه داده‌ها در DataFrame
  • 20. انتخاب ستون‌ها و ردیف‌ها
  • 21. فیلتر کردن داده‌ها بر اساس شرط
  • 22. مرتب‌سازی داده‌ها
  • 23. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 24. حذف مقادیر گمشده
  • 25. جایگزینی مقادیر گمشده
  • 26. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 27. تکنیک‌های تشخیص داده‌های پرت
  • 28. روش‌های برخورد با داده‌های پرت
  • 29. گروه‌بندی داده‌ها با groupby
  • 30. عملیات تجمیعی (Aggregation) بر روی گروه‌ها
  • 31. تبدیل داده‌ها (Transformation)
  • 32. فیلتر کردن گروه‌ها
  • 33. ادغام و ترکیب DataFrameها
  • 34. عملگرهای ادغام (Merge)
  • 35. الحاق (Concatenate) DataFrameها
  • 36. عملیات مقایسه‌ای بین DataFrameها
  • 37. عملیات ریاضی بر روی DataFrameها
  • 38. تبدیل انواع داده در ستون‌ها
  • 39. کار با تاریخ و زمان در Pandas
  • 40. استخراج اجزای تاریخ و زمان
  • 41. تغییر فرمت تاریخ و زمان
  • 42. محاسبه فاصله زمانی بین تاریخ‌ها
  • 43. مقدمه‌ای بر پاکسازی داده‌ها
  • 44. اهمیت پاکسازی داده‌ها
  • 45. چالش‌های رایج در پاکسازی داده‌ها
  • 46. استانداردسازی داده‌ها
  • 47. بررسی و رفع ناهماهنگی در داده‌ها
  • 48. کار با داده‌های متنی
  • 49. پاکسازی داده‌های متنی
  • 50. حذف کاراکترهای اضافی
  • 51. تبدیل به حروف کوچک/بزرگ
  • 52. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 53. ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
  • 54. کار با داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 55. کدگذاری متغیرهای طبقه‌بندی شده
  • 56. One-Hot Encoding
  • 57. Label Encoding
  • 58. کار با داده‌های عددی
  • 59. نرمال‌سازی (Normalization)
  • 60. استانداردسازی (Standardization)
  • 61. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 62. اهمیت EDA در چرخه علم داده
  • 63. ابزارهای EDA در پایتون
  • 64. تجسم داده‌ها با Matplotlib
  • 65. رسم نمودارهای خطی
  • 66. رسم نمودارهای پراکندگی
  • 67. رسم نمودارهای میله‌ای
  • 68. رسم هیستوگرام
  • 69. تجسم داده‌ها با Seaborn
  • 70. نمودارهای توزیع
  • 71. نمودارهای آماری
  • 72. نمودارهای رابطه‌ای
  • 73. نمودارهای دسته‌بندی شده
  • 74. تحلیل همبستگی بین متغیرها
  • 75. ساخت ماتریس همبستگی
  • 76. نمایش ماتریس همبستگی
  • 77. تفسیر نتایج همبستگی
  • 78. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 79. ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 80. مستندسازی فرآیند پاکسازی داده‌ها
  • 81. نکات تکمیلی در پاکسازی داده‌ها
  • 82. مدیریت خطا در عملیات داده‌ای
  • 83. بهینه‌سازی عملکرد در Pandas
  • 84. کار با داده‌های حجیم
  • 85. ذخیره‌سازی داده‌های پاکسازی شده
  • 86. اصول گزارش‌دهی نتایج تحلیل
  • 87. کاربردهای عملی پاکسازی داده‌ها
  • 88. مقدمه‌ای بر آماری توصیفی
  • 89. محاسبه معیارهای مرکزی
  • 90. محاسبه معیارهای پراکندگی
  • 91. توزیع فراوانی
  • 92. مقدمه‌ای بر احتمالات
  • 93. قواعد پایه احتمالات
  • 94. احتمال شرطی
  • 95. قضیه بیز
  • 96. مقدمه‌ای بر توزیع‌های احتمالی
  • 97. توزیع نرمال
  • 98. توزیع دوجمله‌ای
  • 99. توزیع پواسون
  • 100. مقدمه‌ای بر استنباط آماری

📚 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.