کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش پایتون برای تحلیل داده‌ها - تبدیل به تحلیلگر داده در سال 2025 [ویدئویی] - آخرین آپدیت

دانلود Python for Data Analysis - Become a Data Analyst in 2025 [Video]

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: این دوره جامع به گونه‌ای طراحی شده است تا شما را از یک مبتدی در پایتون به یک تحلیلگر داده حرفه‌ای تبدیل کند. شما با مبانی شامل متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها و ساختارهای کنترلی شروع خواهید کرد تا پایه‌ای قوی برای برنامه‌نویسی پایتون بسازید. در ادامه، وارد دنیای کتابخانه‌های ضروری تحلیل داده خواهید شد؛ از جمله Numpy برای محاسبات عددی و Pandas برای مدیریت و دستکاری داده‌ها. همچنین ابزارهای قدرتمند بصری‌سازی مانند Matplotlib و Seaborn را خواهید آموخت تا داده‌های خام را به نمودارها و گراف‌های تحلیل‌محور تبدیل کنید. ساختار این دوره شامل تمرین‌های عملی متنوع است تا اطمینان حاصل شود که می‌توانید آموخته‌های خود را در مسائل واقعی به کار بگیرید. شما یاد می‌گیرید که مجموعه‌داده‌ها را پاک‌سازی و تحلیل کنید، بصری‌سازی‌های سفارشی بسازید و ساختارهای داده‌ای بزرگتر و پیچیده‌تر را مدیریت کنید. تکنیک‌های پیشرفته Pandas مانند جداول Pivot، ادغام داده‌ها و خروجی گرفتن از داده‌ها برای مدیریت بهینه در هر سناریویی پوشش داده شده است. در بخش نهایی، روی یک پروژه واقعی کار خواهید کرد و تمامی مفاهیم یاد گرفته شده در طول دوره را پیاده‌سازی می‌کنید. شما از GitHub برای کنترل نسخه استفاده کرده و روندهای مهارتی، داده‌های حقوقی و موارد دیگر را تحلیل می‌کنید تا پروژه‌ای در سطح رزومه بسازید. در پایان این دوره، مهارت‌های لازم برای پذیرش با اعتمادبه‌نفس وظایف تحلیل داده با استفاده از پایتون را خواهید داشت. تسلط بر مبانی پایتون برای تحلیل داده پاک‌سازی و تحلیل مجموعه‌داده‌ها با استفاده از Pandas ایجاد بصری‌سازی‌های جذاب با Matplotlib و Seaborn مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ با تکنیک‌های پیشرفته Pandas راه‌اندازی و استفاده از GitHub برای کنترل نسخه به‌کارگیری پایتون در پروژه‌های واقعی تحلیل داده این دوره برای تحلیلگران داده آینده، مبتدیان برنامه‌نویسی و هر کسی که به دنبال تغییر مسیر شغلی به سمت دنیای داده‌محور است، ایده‌آل است. هیچ تجربه قبلی در برنامه‌نویسی نیاز نیست. شما از طریق راهنمایی‌های گام‌به‌گام، تمرین‌های عملی و یک پروژه واقعی که مفاهیم اصلی را تقویت می‌کند، آماده ورود به دنیای عملی تحلیل داده می‌شوید. معرفی کامل برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده * تمرین‌های عملی در پاک‌سازی، تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها * کسب مهارت‌های کاربردی با Numpy، Pandas، Matplotlib و Seaborn
سرفصل ها و درس ها

مقدمه و بررسی کلی دوره Introduction & Course Overview

  • معرفی دوره Introduction to Course

مبانی پایتون Basics of Python

  • شروع به کار Getting Started

  • متغیرهای پایتون Python Variables

  • اصطلاحات پایتون Python Terms

  • انواع داده‌ها در پایتون Python Data Types

  • رشته‌ها (Strings) Strings

  • فرمت‌بندی رشته‌ها String Formatting

  • عملگرهای حسابی، انتصابی و مقایسه‌ای Arithmetic, Assignment & Comparison Operators

  • دستورات شرطی Conditional Statements

  • لیست‌ها Lists

  • دیکشنری‌ها Dictionaries

  • مجموعه‌ها (Sets) Sets

  • تاپل‌ها (Tuples) Tuples

  • عملگرهای منطقی Logical Operators

  • حلقه‌ها Loops

  • لیست کامپرهنشن (List Comprehension) List Comprehension

  • تمرین: بررسی مهارت‌ها Exercise: Skill Investigation

  • توابع Functions

  • توابع لامبدا (Lambda) Lambda Functions

  • ماژول‌ها Modules

  • تمرین: پاک‌سازی داده‌ها Exercise: Cleaning Data

  • کتابخانه‌ها Libraries

  • کلاس‌ها Classes

آشنایی با Numpy Introduction to Numpy

  • مقدمه‌ای بر Numpy Numpy: Introduction

مبانی Pandas Basics of Pandas

  • معرفی Pandas Introduction to Pandas

  • بررسی داده‌ها Data Inspection

  • پاک‌سازی داده‌ها Data Cleaning

  • تحلیل داده‌ها Data Analysis

  • تمرین: مبانی Pandas Exercise: Pandas Basics

مبانی Matplotlib Basics of Matplotlib

  • معرفی Matplotlib Introduction to Matplotlib

  • رسم نمودار Plotting

  • برچسب‌گذاری در Matplotlib Matplotlib: Labeling

  • رسم نمودار Pandas با Matplotlib Matplotlib: Pandas Plotting

  • تمرین: مبانی Matplotlib Exercise: Matplotlib Basics

سطح پیشرفته Pandas Pandas Advanced

  • نصب Anaconda Anaconda Installation

  • نصب Visual Studio Code Visual Studio Code Installation

  • محیط‌های مجازی (Virtual Environments) Virtual Environments

  • دسترسی به داده‌ها Accessing Data

  • پاک‌سازی داده‌ها Data Cleaning

  • مدیریت داده‌ها Data Management

  • جداول محوری (Pivot Tables) Pivot Tables

  • مدیریت ایندکس‌ها Index Management

  • تمرین: تحلیل تقاضای شغلی Exercise: Job Demand

  • ادغام دیتا‌فریم‌ها (Merge) Merge DataFrames

  • اتصال دیتا‌فریم‌ها (Concat) Concat DataFrames

  • خروجی گرفتن از داده‌ها Exporting Data

  • تابع Apply Apply Function

  • تابع Explode Explode Function

  • تمرین: مهارت‌های ترند شده Exercise: Trending Skills

سطح پیشرفته Matplotlib Matplotlib Advanced

  • فرمت‌بندی نمودارها Format Charts

  • نمودارهای دایره‌ای (Pie Plots) Pie Plots

  • نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots) Scatter Plots

  • سفارشی‌سازی پیشرفته Advanced Customization

  • هیستوگرام‌ها Histograms

  • نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots) Box Plots

  • تمرین: تحلیل حقوق بر اساس مهارت Exercise: Skill Pay Analysis

آشنایی با Seaborn Introduction to Seaborn

  • معرفی Seaborn Seaborn: Introduction

پروژه عملی Project

  • پروژه: مقدمه Project: Introduction

  • راه‌اندازی Git و GitHub Git & GitHub Setup

  • تحلیل تقاضای مهارت‌ها Skill Demand

  • تحلیل روند مهارت‌ها Skills Trend

  • تحلیل حقوق‌ها Salary Analysis

  • بهترین مهارت‌های ترکیبی Optimal Skills

نکات پایانی Ending Notes

  • اشتراک‌گذاری در GitHub Share on GitHub

آموزش مایکروسافت اکسل: تحلیل داده‌ها با استفاده از PivotTable

آموزش مایکروسافت اکسل: تحلیل داده‌ها با استفاده از PivotTable

دانلود Microsoft Excel: Data Analysis with PivotTables

اینترنت اشیا برای مبتدیان (IoT)| آموزش ساخت لامپ هوشمند

اینترنت اشیا برای مبتدیان (IoT)| آموزش ساخت لامپ هوشمند

Internet of Things for Beginners (IoT)| Learn To Make Smart Light Bulb

آموزش ثبت احوالات و آمار سلامت جمعیت

آموزش ثبت احوالات و آمار سلامت جمعیت

دانلود Registro civil y estadísticas para la salud de la población

نمایش نظرات

آموزش پایتون برای تحلیل داده‌ها - تبدیل به تحلیلگر داده در سال 2025 [ویدئویی]
جزییات دوره
14h 0m
64
Packtpub Packtpub
(آخرین آپدیت)
از 5
ندارد
دارد
دارد
Prerak Mehta

https://donyad.com/d/5adb20

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Prerak Mehta Prerak Mehta

مدرس دوره | علاقه مندان به کدنویسی

درباره من

اولین مواجهه من با برنامه نویسی در 14 سالگی بود. از زمان کودکی، همیشه می خواستم بازی های ویدیویی جدیدی توسعه دهم.

همانطور که سعی می‌کردم توسعه بازی را عمیق‌تر کنم و خودم را کاوش کنم، متوجه شدم که برنامه‌نویسی بیشتر و بیشتر نیازمند است.

در طول سال‌های یادگیری، متوجه شدم که تکنیک‌های آموزشی مرسوم که به ما آموزش داده می‌شوند، ماهیت بسیار دشواری دارند و این کار را حتی برای من که قبلاً در برنامه‌نویسی مشکل داشتم، بسیار دشوار می‌کند. اغلب اوقات، هم‌آموزان من حتی نمی‌توانستند مفاهیم اولیه کدنویسی را درک کنند.

همین زمانی بود که سلول‌های خاکستری من زیاد شد و این ایده جرقه زد که باید دوره‌های برنامه‌نویسی و توسعه ایجاد کنم که شامل تکنیک‌های آموزشی نوآورانه باشد.

این دوره‌ها به طور چشمگیری درک زبان‌آموز را بهبود می‌بخشد، سخت‌ترین مفاهیم را با سهولت کامل و سرگرم‌کننده برای همه زبان‌آموزانی که علاقه‌مند به کدنویسی هستند.

به من اعتماد کنید، دانش برنامه نویسی و توسعه در همه زمینه ها و بخش ها اجباری می شود.

امیدوارم دوره های من تغییری کیفی در دیدگاه برنامه نویسی ایجاد کند و دانش آموزان بیشتری را به برنامه نویسی تشویق کند.

به سلامتی و یادگیری شاد!

Python پایتون Data Data Analysis داده تحلیل داده