تحلیل دادههای اکتشافی با مجموعههای داده پیچیده در پایتون
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
دانشمندان داده اغلب با مجموعههای داده پیچیده و چند بعدی مواجه هستند که میتواند حتی برای حرفهایهای باتجربه نیز گیجکننده باشد. در این دوره، تحلیل دادههای اکتشافی با مجموعههای داده پیچیده در پایتون، توانایی کشف الگوها، روابط و اطلاعات از مجموعههای داده پیچیده را خواهید آموخت.
اول از همه، اصول بنیادین تحلیل دادههای اکتشافی (EDA) و اهمیت آن در علم داده را بررسی خواهید کرد. سپس، تکنیکها و استراتژیهای مؤثری که برای EDA در پایتون طراحی شدهاند را کشف میکنید تا مطمئن شوید که میتوانید به راحتی در پیچیدهترین مجموعههای داده پیمایش کنید.
در نهایت، خواهید آموخت که چگونه سوالات پژوهشی دقیقی را تنظیم کنید تا راهنمای اکتشافات تحلیلی شما و زمینهساز اطلاعات کارآمد و کاربردی شود. زمانی که این دوره را به پایان برسانید، مهارتها و دانش تکنیکهای پیشرفته EDA را خواهید داشت که برای ارتقای پروژههای علم داده خود و ارائه نتایج تأثیرگذار ضروری است.
تحلیل دادههای اکتشافی با مجموعههای داده پیچیده در پایتون
-
بررسی دوره 0:01:00
-
مقدمه 0:01:00
-
مقدمهای بر EDA 0:02:00
-
چرا EDA برای علم داده و یادگیری ماشین حیاتی است؟ 0:02:00
-
فرضیات در EDA 0:02:00
-
مقدمه 0:01:00
-
مقدمهای بر کتابخانههای پایتون 0:04:00
-
آمار توصیفی با پایتون 0:04:00
-
مبانی مصورسازی داده 0:02:00
-
تفاوتهای بین تحلیل داده کلاسیک EDA و تحلیل خلاصه 0:03:00
-
مقدمه 0:01:00
-
تنظیم سوالات مناسب برای EDA 0:03:00
-
برنامهریزی عملی EDA 0:17:00
-
خلاصه و منابع برای یادگیری بیشتر 0:01:00
مشخصات آموزش
تحلیل دادههای اکتشافی با مجموعههای داده پیچیده در پایتون
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:14
- مدت زمان :0:45:58
- حجم :91.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy