از صفر تا صد پیش‌پردازش داده‌ برای علم داده در پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یاد می‌گیرید که چگونه داده‌ خود را به درستی برای پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین پاکسازی کنید.
• برای هر موضوع چندین روش برای انجام پیش‌پردازش داده‌ را یاد می‌گیرید - رویکردهای مرسوم در مقابل رویکردهای عملی
• یاد می‌گیرید که چگونه به فیکس کردن مشکلات مقادیر گمشده، ناهنجاری‌ها، مقیاس‌بندی ویژگی‌، انتخاب ویژگی، هم‌خطی بودن، شناسایی ناهنجاری‌ و اصلاح داده‌ نامتوازن بپردازید.
• تئوری عمیق بعلاوه تمرین‌های عملی برای تمام مباحث مربوط به آماده‌سازی داده‌ برای علم داده و یادگیری ماشین
• بازبینی اصول ماژول‌های پایتون مانند کار با آرایه‌های Numpy، دیتافریم‌های Pandas، مصورسازی داده‌ با استفاده از Matplotlib و Seaborn و آمار اولیه

پیش‌نیازهای دوره

• دسترسی به پایتون با استفاده از Google Colab و Jupyter Notebook یا هر IDE دیگر
• آشنایی با کتابخانه‌های پایتون مانند numpy و pandas که اگرچه ضروری نیست، مزیت خواهد بود.

توضیحات دوره

این دوره بر روی پیش‌پردازش داده‌ تمرکز دارد. تسلط به پاکسازی داده‌ برای کسی که به دنیای علم داده وارد می‌شود، یک ضرورت مطلق است. تصور کنید شما در حال غوطه‌وری در یک مجموعه داده جدید هستید و مشتاق به استخراج بینش‌ها و ساخت مدل‌ها، فقط متوجه می‌شوید که این مجموعه پر از مقادیر گمشده، ناهنجاری‌ها و ناهماهنگی‌ها است. آیا این صحنه آشنا به نظر می‌رسد؟ اینجا است که مهارت‌های پیش‌پردازش داده به کمک شما می‌آید. با یادگیری اینکه چگونه داده‌ درهم ریخته را به شکل موردنظر درآورید، خود را برای موفقیت آماده می‌کنید. داده‌ پاک به معنای تحلیل‌های دقیق، مدل‌های قابل اعتماد و در نهایت، بینش‌های مؤثرتر است. علاوه بر این، نشان می‌دهد که شما نسبت به حرفه‌تان جدی هستید که می‌تواند در یک زمینه رقابتی مانند علم داده به شما کمک کند. بنابراین، به فرآیند پاکسازی داده‌ می‌پردازید. این دوره به شما کمک می‌کند تا پتانسیل واقعی داده‌ خود را کشف کنید. آنچه این دوره را متمایز می‌کند، رویکرد منحصربه‌فرد ماست. ما فقط روش‌های استاندارد را به شما آموزش نمی‌دهیم، بلکه محدودیت‌های رویکردهای مرسوم و قوت‌های تکنیک‌های عملی و واقعی را به شما نشان می‌دهیم. این دوره ترکیبی منحصربه‌فرد از تئوری و تمرین‌های عملی در پایتون را به شما ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند تا در برخورد با هر تایپ داده اعتمادبه‌نفس بیشتری پیدا کنید. علاوه بر این، ما به شما کمک می‌کنیم تا مبانی برنامه‌نویسی پایتون را مرور کنید و یاد بگیرید که از کتابخانه‌های محبوب مانند NumPy و Pandas و Matplotlib برای پیش‌پردازش کارآمد داده‌ استفاده کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویان علم داده که به پیش‌پردازش داده‌، آماده‌سازی داده‌ و حل مسئله داده‌ علاقه‌مند هستند.
• متخصصان علم داده که می‌خواهند شیوه‌های عملی در سطح صنعت برای پیش‌پردازش داده‌، آماده‌سازی داده‌ و حل مسئله داده‌ را بیاموزند.