علم داده عملی: سطح ۱۰۱

وضعیت فعلی
ثبت‌نام نشده
قیمت
بسته
شروع کنید
این دوره در حال حاضر بسته است

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!

دکمه بازگشت به بالا