علم داده عملی: سطح ۱۰۱
دوره جامع علم داده با پایتون: از مبانی تا تحلیل پیشرفته
معرفی دوره
این دوره به منظور تسلط بر ابزارهای کلیدی علم داده در پایتون طراحی شده و با ترکیب مباحث تئوری و عملی، مهارت‌های ضروری برای پردازش، تحلیل و مصورسازی داده‌ها را آموزش می‌دهد. با تمرکز بر چهار کتابخانه NumPy، Pandas، Matplotlib و SciPy، این دوره مسیر یادگیری ساختاریافته‌ای از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی ارائه می‌کند.
سرفصل‌های اصلی
۱. پردازش آرایه‌ها با NumPy
-
مبانی آرایه‌های NumPy و تفاوت آن‌ها با لیست‌های استاندارد پایتون
-
ایجاد و مدیریت آرایه‌های یک‌بعدی و چندبعدی
-
عملیات برداری (Vectorized Operations) و محاسبات ماتریسی
-
تکنیک‌های اندیس‌گذاری (Indexing)، برش (Slicing) و تغییر شکل (Reshaping)
-
بهینه‌سازی عملکرد با توابع خاص و تغییر نوع داده (astype)
۲. تحلیل داده با Pandas
-
ساخت و مدیریت سری‌های زمانی (Series) و چارچوب‌های داده (DataFrame)
-
وارد کردن و صادر کردن داده از فرمت‌های مختلف (CSV, Excel, JSON)
-
پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning)، مدیریت مقادیر گم‌شده و تبدیل انواع داده
-
عملیات فیلتر کردن، گروه‌بندی (GroupBy) و تجمیع (Aggregation)
۳. مصورسازی داده با Matplotlib
-
رسم نمودارهای خطی، میله‌ای و پراکندگی
-
شخصی‌سازی نمودارها با عنوان، برچسب محورها، راهنما (Legend) و سبک‌های مختلف
-
ترکیب چند نمودار در یک قاب (Subplots) و ذخیره خروجی
۴. تحلیل آماری با SciPy
-
محاسبه معیارهای مرکزی (میانگین، میانه، مد) و پراکندگی (واریانس، انحراف معیار)
-
کار با توزیع‌های آماری (نرمال، یکنواخت، دو جمله‌ای)
-
آزمون‌های فرضیه و تحلیل همبستگی
پروژه‌های کاربردی
-
شبیه‌سازی داده‌های آب‌وهوایی (تحلیل روند دما و رطوبت)
-
مدیریت داده‌های فروشگاهی (محاسبه فروش، سود و تحلیل رفتار مشتریان)
-
شبیه‌سازی توزیع نرمال برای پیش‌بینی داده‌های مالی
-
تحلیل داده‌های جمعیتی (ترکیب سنی، توزیع جغرافیایی)
-
پردازش تصویر ساده با استفاده از آرایه‌های NumPy
مخاطبان هدف
-
دانشجویان و پژوهشگران در حوزه‌های داده‌کاوی، هوش مصنوعی، آمار و اقتصاد
-
توسعه‌دهندگان پایتون که قصد ورود به بازار کار علم داده و تحلیل داده را دارند
-
متخصصان حوزه‌های مختلف (مالی، پزشکی، مهندسی) که نیاز به پردازش داده‌های تخصصی دارند
چرا این دوره؟
✔ یادگیری گام‌به‌گام از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی
✔ تمرین‌های تعاملی و مثال‌های مبتنی بر داده‌های دنیای واقعی
✔ بهینه‌سازی کدنویسی با استفاده از قابلیت‌های NumPy و Pandas
✔ آمادگی برای نقش‌های شغلی مانند تحلیلگر داده، دانشمند داده و مهندس یادگیری ماشین
پیش‌نیازها
-
آشنایی مقدماتی با پایتون (متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختمان داده‌های پایه)
-
نیازی به پیشینه آماری یا دانش قبلی علم داده نیست
📅 روش برگزاری:
-
آنلاین (دسترسی به محتوای آموزشی، تمرین‌ها و پشتیبانی)
-
پروژه‌محور (پیاده‌سازی مفاهیم آموخته‌شده در سناریوهای واقعی)
🎯 نتیجه‌گیری:
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
✅ داده‌های واقعی را استخراج، پاک‌سازی و تحلیل کنید.
✅ نمودارهای حرفه‌ای برای گزارش‌گیری و تصمیم‌گیری بسازید.
✅ از تکنیک‌های آماری برای استخراج بینش از داده‌ها استفاده کنید.
✅ به‌صورت مؤثر از NumPy, Pandas, Matplotlib و SciPy در پروژه‌های خود استفاده نمایید.
📌 این دوره، نقطه شروعی قدرتمند برای ورود به دنیای علم داده است!