بوت کمپ تحلیل داده‌های پایتون - پانداس، Seaborn و Plotly

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یادگیری پاک‌سازی، پردازش و تغییر شکل داده‌ها با پانداس
• تحلیل داده اکتشافی با ایجاد پلات پانداس
• تحلیل تک‌متغیره و دو‌متغیره در Seaborn 
• اکتشاف پیشرفته داده‌ها با Plotly
• درک عمیق از نحوه تفسیر تجزیه و تحلیل‌های پیچیده داده
• پرورش مهارت‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• آمار یادگیری و بوت استرپینگ
• داستان سرایی داده

پیش‌نیازهای دوره

• درک بسیار پایه‌ای از سینتکس پایتون
• آشنایی با مفاهیم ریاضی پایه (مثلاً میانگین، درصدها)
• آشنایی با اکسل می‌تواند مزیت باشد.
• کنجکاوی زیاد

توضیحات دوره

آیا شغل تحلیل داده در انتظارتان است؟ این دوره به شما مهارت‌ها و ابزارهایی را آموزش می‌دهد که برای رسیدن به شغل رویایی خود نیاز دارید.

آیا آماده‌اید پتانسیل درآمدی خود را آزاد کنید؟ تحلیلگران داده در تقاضای بالا هستند و با حقوق‌های رقابتی و فرصت‌های کار از راه دور مواجه‌اند.

آیا از کندی صفحات گسترده خسته‌اید؟ این دوره شما را با ابزارهای قدرتمند پایتون برای مواجهه با مجموعه‌های داده بزرگ تجهیز می‌کند.

آیا می‌خواهید الگوهای پنهان در داده‌های خود را کشف کنید؟ تکنیک‌های اکتشاف و مصورسازی داده‌ها را یاد بگیرید تا بینش‌هایی را که ممکن است از دست داده‌اید، آشکار کنید.

آیا از حدس و گمان خسته‌اید؟ این دوره به شما مهارت‌هایی می‌دهد تا با یک روش‌شناسی مبتنی بر داده به مسائل نزدیک شوید.

دوره آموزش تحلیل داده‌های پایتون DataSimple تجربه یادگیری شما را تسریع می‌کند و شما را به دنیای علم داده هدایت می‌کند. این دوره آموزش تحلیل داده به عنوان یک پایه قوی برای دوره‌های آموزش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی DataSimple عمل می‌کند. پس از اتمام این برنامه، اعتماد به نفس بالایی در استفاده از کتابخانه‌های اساسی پایتون خواهید داشت: پانداس، Matplotlib ،Seaborn و Plotly اکسپرس و غیره از دانستن چگونگی ایجاد نمودارها در پایتون، یاد بگیرید چگونه بینش‌ها را استخراج و به‌اشتراک بگذارید با شرکای تجاری.

اما، تحلیل داده بیشتر از درک نحوه استفاده از پایتون و ابزارهای تحلیل داده است. ما باید بفهمیم که چه زمانی و چرا باید از این ابزارها و مصورسازی ها استفاده کنیم. باید از تسلط بر ابزار فراتر برویم و یاد بگیریم که بینش‌ها را تفسیر کنیم و پیش‌فرض‌های آن‌ها را قبل از به‌اشتراک‌گذاری با شرکای تجاری تأیید کنیم. تحلیل داده نه تنها یک مهارت است؛ بلکه هنر و علم است که درهم تنیده شده‌اند. هدف ما این است که به شما در درک جوهر تحلیل داده کمک کنیم، نه تنها 'چگونه' بلکه 'کی' و 'چرا'.

درباره دوره آموزش تحلیل داده‌های پایتون DataSimple

پایتون به عنوان یک ابزار تحلیل داده: پایتون به دلیل سادگی و انعطاف‌پذیری در زمینه تحلیل داده‌ها به محبوبیت زیادی رسیده است. اکوسیستم غنی کتابخانه‌های آن، از جمله پانداس برای تغییر فرم داده، Seaborn برای مصورسازی داده و Plotly برای مصورسازی های تعاملی، آن را به انتخابی محبوب برای حرفه‌ای‌های داده تبدیل کرده است.

اکسل در برابر پایتون: اگرچه اکسل به طور گسترده برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود، اما در مواجهه با مجموعه‌های داده بزرگ و تسک های پیچیده محدودیت‌هایی دارد. پایتون از طرف دیگر می‌تواند مجموعه‌های وسیعی از تسک های تحلیل داده را به‌طور کارآمدتری مدیریت کند. یادگیری پایتون برای تحلیل داده، یک پیشرفت طبیعی برای هر کسی است که با اکسل آشنا است.

پانداس برای تغییر شکل داده: پانداس یک کتابخانه بنیادی برای تغییر فرم و تحلیل داده‌ها در پایتون است. این ابزارهای قدرتمند برای پاک‌سازی داده، تبدیل و تجمیع ارائه می‌دهد و برای هر کسی که با داده کار می‌کند، ضروری است.

Seaborn برای مصورسازی داده: Seaborn یک کتابخانه مصورسازی داده در سطح بالا است که بر روی Matplotlib ساخته شده است. این کتابخانه ایجاد گرافیک‌های آماری جذاب و اطلاعاتی را ساده‌تر می‌کند و اکتشاف و ارائه داده‌ها را آسان‌تر می‌کند.

پلاتلی اکسپرس برای مصورسازیهای تعاملی: پلاتلی یک کتابخانه پایتون دیگر است که در ایجاد مصورسازی های تعاملی و پویا مستعد است. این کتابخانه به‌ویژه برای ایجاد داشبوردها مفید است. با این حال، Plotly اکسپرس بسیاری از نمودارهای منحصر به فرد را ارائه می‌دهد که اجازه می‌دهد تحلیل‌های سطح بالای خاصی را که در جای دیگری یافت نمی‌شود، انجام دهد. با مزیت افزوده تعاملی، Plotly اکسپرس می‌تواند فهم الگوهای مشاهده‌شده را تسریع کرده و بینش‌های ارزشمندی را سریع‌تر از ابزارهای دیگر استخراج کند.

داستان سرایی با داده: تبدیل بینش‌های خود به یک ارائه حیاتی است زیرا به شما این امکان را می‌دهد که یافته‌های پیچیده مبتنی بر داده را به‌طور مؤثر به ذی‌نفعان منتقل کنید و به داده‌ها اجازه دهید که تصمیم‌گیری آگاهانه را هدایت کنند. مهارت‌های ارائه پل ارتباطی بین تحلیل داده و نتایج قابل اجرا را برقرار می‌کند و بینش‌های شما را در زمینه کسب‌وکار قابل دسترسی و قابل اجرا می‌سازد.

یادگیری تقویت‌شده با هوش مصنوعی: آموزش سنتی بر این عقیده است که مسئولیت حفظ دانشی که در کلاس پوشش داده شده بر عهده دانشجو است نه تأمین‌کننده آموزش. در DataSimple ما بر این باوریم که مسئولیت ما فقط ارائه مجموعه‌ای قوی از اطلاعات نیست، بلکه کمک به دانش‌آموزان در حفظ دانشی است که در کلاس یاد می‌گیرند. ما از هوش مصنوعی برای تقویت مواد آموزشی‌مان استفاده کرده‌ایم تا اطمینان حاصل کنیم که دانش‌آموزان می‌توانند به سادگی دانش یادگیری‌شده در کلاس را حفظ کنند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌دهندگان مبتدی پایتون که به علم داده علاقه‌مندند.
• افرادی که با اکسل آشنا هستند و به دنبال گسترش این مهارت هستند.
• آماده شدن برای تبدیل شدن به دانشمند یادگیری ماشین
• به دنبال آماده شدن برای بازگشت به دانشگاه و گزینش یک برنامه علم داده