آموزش پایتون تحلیل داده – قسمت ۱

دوره آموزشی "Python for Data Science Essential Training Part 1" یکی از بهترین و جامع ترین دوره های آموزشی در زمینه تحلیل داده با پایتون است. این دوره که توسط سایت معتبر لیندا ارائه شده، به شما کمک می کند تا با اصول و مبانی تحلیل داده آشنا شوید و توانایی های خود را در استفاده از پایتون برای انجام پروژه های واقعی تحلیل داده تقویت کنید. از مباحث مقدماتی تا تکنیک های پیشرفته تر، این دوره همه چیز را شامل می شود که برای شروع به کار در دنیای تحلیل داده با پایتون به آن نیاز دارید.

معرفی (Introduction)

در این بخش، شما با کلیات دوره آشنا می شوید. مدرس دوره توضیحاتی درباره اهمیت پایتون در تحلیل داده ها و کاربردهای مختلف آن ارائه می دهد. این بخش مقدمه ای بر موضوعات مختلفی است که در ادامه دوره با آنها مواجه خواهید شد و شما را برای ورود به دنیای هیجان انگیز تحلیل داده آماده می کند.

معرفی حرفه های مرتبط با داده (Introduction to the Data Professions)

در این قسمت، به بررسی انواع مختلف حرفه هایی که در حوزه داده فعالیت می کنند، پرداخته می شود. از تحلیل گران داده تا دانشمندان داده و مهندسان داده، هرکدام نقش مهمی در دنیای مدرن داده ها دارند. با آشنایی با این حرفه ها، شما می توانید مسیر شغلی خود را بهتر بشناسید و تصمیم گیری های بهتری در مورد آینده حرفه ای خود داشته باشید.

مبانی آماده سازی داده (Data Preparation Basics)

آماده سازی داده ها یکی از مهم ترین مراحل در تحلیل داده است. در این بخش، با تکنیک ها و روش های مختلف آماده سازی داده ها آشنا می شوید. از پاکسازی داده ها گرفته تا نرمال سازی و تبدیل داده ها، همه این تکنیک ها به شما کمک می کنند تا داده های خود را برای تحلیل بهتر آماده کنید.

تجسم داده ها ۱۰۱ (Data Visualization 101)

تجسم داده ها یکی از ابزارهای قدرتمند برای فهم بهتر اطلاعات است. در این قسمت، با مبانی تجسم داده ها آشنا می شوید. از نمودارهای ساده تا نمودارهای پیچیده تر، یاد می گیرید که چگونه داده های خود را به صورت بصری نمایش دهید و از این طریق به بینش های عمیق تری دست یابید.

تجسم داده های عملی (Practical Data Visualization)

این بخش به تکنیک های پیشرفته تر و عملی تجسم داده ها می پردازد. با استفاده از ابزارهای مختلف و کتابخانه های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn، یاد می گیرید که چگونه داده های خود را به صورت خلاقانه و کاربردی تجسم کنید.

ریاضیات و آمار پایه (Basic Math and Statistics)

فهم مفاهیم ریاضی و آماری برای تحلیل داده ها ضروری است. در این قسمت، با مفاهیم پایه ای ریاضی و آمار که در تحلیل داده ها استفاده می شوند، آشنا می شوید. از میانگین و میانه گرفته تا انحراف معیار و توزیع های آماری، این بخش شما را برای مراحل پیشرفته تر تحلیل داده آماده می کند.

دریافت داده ها از طریق وب اسکرپینگ (Data Sourcing via Web Scraping)

یکی از روش های مهم برای جمع آوری داده ها، استفاده از تکنیک وب اسکرپینگ است. در این بخش، یاد می گیرید که چگونه با استفاده از پایتون و کتابخانه هایی مانند BeautifulSoup و Scrapy داده ها را از وبسایت ها استخراج کنید و برای تحلیل آماده سازی کنید.

تحلیل مشارکتی با Plotly (Collaborative Analytics with Plotly)

ابزار Plotly یکی از قدرتمندترین ابزارهای تجسم داده ها است که قابلیت های بی نظیری برای تحلیل و ارائه داده ها فراهم می کند. در این قسمت، با استفاده از Plotly یاد می گیرید که چگونه تحلیل های خود را به صورت تعاملی و مشارکتی انجام دهید و نتایج خود را با دیگران به اشتراک بگذارید.

نتیجه گیری (Conclusion)

در پایان دوره، مروری بر مطالب ارائه شده خواهید داشت و نکات کلیدی و کاربردی را دوباره مرور خواهید کرد. این بخش به شما کمک می کند تا تمامی مفاهیم و تکنیک هایی که در طول دوره یاد گرفته اید را جمع بندی کنید و آماده استفاده از آنها در پروژه های واقعی شوید.

---

خلاصه محتوا

دوره "Python for Data Science Essential Training Part 1" یک منبع جامع و کامل برای یادگیری تحلیل داده با پایتون است. این دوره با پوشش دادن مباحث مختلف از مقدماتی تا پیشرفته، شما را برای ورود به دنیای تحلیل داده آماده می کند. از معرفی حرفه های مرتبط با داده تا تکنیک های پیشرفته تجسم داده ها و استفاده از ابزارهای قدرتمند مانند Plotly، این دوره هرآنچه که نیاز دارید را در اختیار شما قرار می دهد. با فراگیری این دوره، شما می توانید با اعتماد به نفس بیشتری به تحلیل داده ها بپردازید و مهارت های خود را در این زمینه ارتقاء دهید. سایت فراگیری به عنوان مرجع آموزش های برنامه نویسی و پایتون، این دوره را به صورت ویدیویی و رایگان در اختیار شما قرار داده است تا بتوانید بدون هیچ هزینه ای از بهترین منابع آموزشی بهره مند شوید و مسیر شغلی خود را با قدرت بیشتری آغاز کنید.