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

آموزش بوت کمپ پانداها | تجزیه و تحلیل داده ها با Pandas Python3

The Pandas Bootcamp | Data Analysis with Pandas Python3

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: تجزیه و تحلیل داده ها با پانداهای Python3 - از مبتدی تا پیشرفته. همین امروز در Bootcamp Pandas ثبت نام کنید! اصول اولیه پانداها، ساختارهای داده آن و نحوه نصب آن را بدانید. کار با انواع مختلف ساختار داده در پانداها. برای تجزیه و تحلیل داده ها از روش های آمار توصیفی و استنباطی استفاده کنید. کاربرد تابع بر اساس عنصر، سطر یا ستون، و تابع جدول بر روی داده ها. فهرست مجدد، مرتب‌سازی و تکرار از طریق داده‌ها با استفاده از پانداها. از روش های رشته ای برای تمیز کردن و دستکاری داده ها استفاده کنید. گزینه های نمایش و انواع داده ها را در پانداها سفارشی کنید. عملیات نمایه سازی و انتخاب را بر اساس برچسب ها، اعداد صحیح یا مقادیر بولی انجام دهید. برای تجزیه و تحلیل داده ها از توابع پنجره مانند Rolling، Expanding و Ewm استفاده کنید. داده ها را بر اساس ستون های تک یا چندگانه گروه بندی کنید، توابع تجمع را اعمال کنید و داده ها را فیلتر یا تبدیل کنید. با داده‌های طبقه‌بندی کار کنید، روش‌هایی مانند مرتب‌سازی مجدد، حذف، اضافه کردن و تغییر نام دسته‌ها را انجام دهید و داده‌های دسته‌بندی را با استفاده از پانداها تجسم کنید. داده ها را با استفاده از انواع مختلف نمودارها مانند خط، نوار، هیستوگرام، پراکندگی، جعبه، منطقه و نقشه حرارتی تجسم کنید. خواندن و نوشتن داده ها در قالب های مختلف مانند CSV، Excel و JSON با استفاده از Pandas. با داده های پراکنده کار کنید و ویژگی های آن را درک کنید. پیش نیازها: شما باید دانش اولیه برنامه نویسی پایتون با تجربه مبتدی را داشته باشید، نیازی به خرید نرم افزار یا دوره اضافی ندارید.

معرفی The Pandas Bootcamp | تجزیه و تحلیل داده ها با Pandas Python3

دوره آموزشی "مقدمه ای بر بوت کمپ پانداها | تجزیه و تحلیل داده ها با پانداهای پایتون 3" برای هر کسی طراحی شده است که می خواهد نحوه استفاده از پانداها، کتابخانه محبوب دستکاری داده ها برای پایتون را بیاموزد.

این دوره طیف گسترده ای از موضوعات را پوشش می دهد، از اصول اولیه نصب پانداها و ساختارهای داده تا موضوعات پیشرفته تر مانند عملکردهای پنجره و تجسم.

چه یک برنامه نویس مبتدی یا یک برنامه نویس با تجربه باشید، این دوره به شما درک جامعی از نحوه استفاده از پانداها برای تجزیه و تحلیل و دستکاری کارآمد داده ها ارائه می دهد.

از طریق مثال‌های برنامه‌نویسی عملی، نحوه تمیز کردن و دستکاری داده‌ها، جمع‌آوری و گروه‌بندی و همچنین نحوه کار با قالب‌های داده‌های مختلف مانند CSV، Excel و JSON را خواهید آموخت. در پایان دوره، دانش و مهارت های لازم برای کار با مجموعه داده های بزرگ و انجام وظایف پیچیده تجزیه و تحلیل داده ها را با استفاده از پانداها به دست خواهید آورد.


********** تجارب و تحصیلات مربیان: **********

فیصل ضمیر یک برنامه نویس با تجربه و متخصص در زمینه علوم کامپیوتر است. او دارای مدرک کارشناسی ارشد در رشته علوم کامپیوتر است و بیش از 7 سال سابقه کار در مدارس، کالج ها و دانشگاه ها را دارد. فیصل یک مربی بسیار ماهر است که علاقه زیادی به آموزش و راهنمایی دانشجویان در زمینه علوم کامپیوتر دارد.

به‌عنوان یک برنامه‌نویس، فیصل روی پروژه‌های مختلفی کار کرده است و در چندین زبان برنامه‌نویسی از جمله PHP، جاوا و پایتون تجربه دارد.

او همچنین بر روی پروژه های مربوط به توسعه وب، مهندسی نرم افزار و مدیریت پایگاه داده کار کرده است. این طیف وسیع تجربه به فیصل اجازه داده است تا درک عمیقی از اصول برنامه نویسی و توانایی آموزش مفاهیم پیچیده به روشی آسان و قابل درک ایجاد کند.

به عنوان یک مربی، فیصل سابقه موفقیت آمیزی دارد. او به دانش‌آموزان در تمام سطوح، از مبتدی تا پیشرفته آموزش داده است، و علاقه زیادی به کمک به دانش‌آموزان در دستیابی به اهدافشان دارد.

فیصل یک سبک تدریس منحصر به فرد دارد که تئوری را با مثال‌های عملی ترکیب می‌کند و به دانش‌آموزان اجازه می‌دهد تا آنچه را که آموخته‌اند در سناریوهای دنیای واقعی به کار ببرند.

به طور کلی، فیصل ضمیر یک برنامه نویس ماهر و یک مربی با استعداد است که به دانش آموزان کمک می کند تا به اهداف خود در زمینه علوم کامپیوتر دست یابند. با تجربه گسترده و سوابق موفقیت‌آمیز او، دانش‌آموزان می‌توانند اعتماد کنند که از یک متخصص در این زمینه یاد می‌گیرند.


آنچه از تجزیه و تحلیل داده های دوره با Pandas Python3 خواهید آموخت

  1. اصول پانداها، ساختارهای داده آن و نحوه نصب آن را بدانید.

  2. با انواع مختلفی از ساختارهای داده در پانداها کار کنید.

  3. از روش های آمار توصیفی و استنباطی برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید.

  4. برنامه کاربردی تابع عنصر، سطر یا ستون و جدول را روی داده ها اعمال کنید.

  5. با استفاده از پانداها، فهرست مجدد، مرتب‌سازی و تکرار از طریق داده‌ها انجام می‌شود.

  6. از روش‌های رشته‌ای برای تمیز کردن و دستکاری داده‌ها استفاده کنید.

  7. گزینه‌های نمایش و انواع داده‌ها را در پانداها سفارشی کنید.

  8. عملیات نمایه سازی و انتخاب را بر اساس برچسب ها، اعداد صحیح یا مقادیر بولی انجام دهید.

  9. از توابع پنجره مانند Rolling، Expanding و ewm برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید.

  10. داده‌ها را بر اساس یک یا چند ستون گروه‌بندی کنید، توابع تجمع را اعمال کنید و داده‌ها را فیلتر یا تبدیل کنید.

  11. با داده‌های دسته‌بندی کار کنید، روش‌هایی مانند مرتب‌سازی مجدد، حذف، افزودن و تغییر نام دسته‌ها را انجام دهید و داده‌های دسته‌بندی را با استفاده از پانداها تجسم کنید.

  12. داده‌ها را با استفاده از انواع مختلف نمودارها مانند خط، نوار، هیستوگرام، پراکندگی، جعبه، ناحیه و نقشه حرارتی تجسم کنید.

  13. خواندن و نوشتن داده‌ها در قالب‌های مختلف مانند CSV، Excel، و JSON با استفاده از Pandas.

  14. با داده های پراکنده کار کنید و ویژگی های آن را درک کنید.


************ رئوس مطالب دوره پانداها برای علم داده ************

فصل 01

  • مقدمه

  • پاندا چیست

  • چرا به پانداها نیاز داریم

  • چه کاری می توانیم با پانداها انجام دهیم

  • نصب پانداها

  • برنامه پایه پانداها

فصل 02

  • ساختارهای داده

  • انواع ساختار داده

فصل 03

  • سریال

  • سری عملیات های مختلف

  • ویژگی های سری

  • روش های سری

  • DataFrame

  • پانل

فصل 04

  • DataFrame

  • عملیات مختلف DataFrame

  • ویژگی های DataFrame

  • روش های DataFrame

  • پانل

فصل 05

  • آمار توصیفی

  • نمونه‌های برنامه‌نویسی روش‌های آمار توصیفی

  • توابع آمار استنباطی

فصل 06

  • برنامه کاربردی

  • از نظر عنصر

  • ردیف یا ستونی

  • از نظر جدول

فصل 07

  • در حال نمایه سازی مجدد

  • روش نمایه سازی مجدد با مثال های برنامه نویسی

  • تکرار

  • روش تکرار با مثال‌های برنامه‌نویسی

  • مرتب سازی

  • روش مرتب‌سازی با مثال‌های برنامه‌نویسی

فصل 08

  • روش های رشته ای

  • lower()

  • بالا()

  • title()

  • capitalize()

  • swapcase()

  • strip()

  • lstrip()

  • rstrip()

  • split()

  • rsplit()

  • join()

  • replace()

  • حاوی ()

  • startswith()

  • endswith()

  • find()

  • rfind()

  • count()

  • len()

فصل 09

  • گزینه های سفارشی سازی

  • سفارشی کردن گزینه های نمایش

  • سفارشی کردن انواع داده

  • سفارشی کردن تمیز کردن و دستکاری داده ها

  • انتخاب نمایه سازی

  • نمایه سازی مبتنی بر برچسب یا عدد صحیح (.loc[] و .iloc[] )

  • نمایه سازی بولی

  • بر اساس یک رشته (.query())

فصل 10

  • عملکرد پنجره

  • پنجره چرخان

  • پنجره در حال گسترش

  • پنجره دارای وزن نمایی

  • پنجره وزنی

فصل 11

عملیات Groupby

  • تقسیم داده ها

  • اعمال تابع در آن داده

  • ترکیب نتایج

عملیات روی داده های زیر مجموعه

    • تجمع

    • تحول

    • فیلتراسیون

فصل 12

  • داده های دسته بندی

  • مزایا

  • هدف

  • روش‌های مورد استفاده در داده‌های دسته‌بندی

  • atype()

  • value_counts()

  • unique()

  • reorder_categories()

  • set_categories()

  • remove_categories()

  • add_categories()

  • rename_categories()

  • remove_unused_categories()

  • سفارش داد

  • min()، max()

فصل 13

  • تجسم

  • طرح خط

  • نمونه نوار

  • هیستوگرام

  • نقشه پراکنده

  • نقشه جعبه

  • قطعه مساحت

  • نقشه حرارتی

  • نمودار تراکم

فصل 14

  • ابزارهای ورودی/خروجی

  • خواندن CSV

  • نوشتن CSV

  • خواندن اکسل

  • نوشتن CSV

  • خواندن JSON

  • نوشتن CSV

فصل 15

  • داده های پراکنده

  • ویژگی ها

  • نمونه برنامه نویسی

فصل 16

  • توابع زمان تاریخ

  • to_datetime()

  • date_range()

  • strftime()

  • pd.Timestamp()


30 روز ضمانت بازگشت وجه برای The Pandas Bootcamp | تجزیه و تحلیل داده ها با Pandas Python3

ما مطمئن هستیم که The Pandas Bootcamp | دوره تجزیه و تحلیل داده ها با پانداها Python3 مهارت ها و دانش مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل موفق داده ها با استفاده از پانداها را در اختیار شما قرار می دهد.

به همین دلیل است که ما 30 روز ضمانت بازگشت وجه را ارائه می‌دهیم که به شما آرامش خاطر را هنگام شروع این سفر آموزشی می‌دهد.

با مربیان متخصص ما و یک برنامه درسی جامع، درک کاملی از ساختارهای داده، آمار توصیفی، برنامه‌های کاربردی تابع، گزینه‌های سفارشی‌سازی و موارد دیگر به دست خواهید آورد.

دوره ما برای هر کسی طراحی شده است که می‌خواهد مهارت‌های تجزیه و تحلیل داده‌های خود را افزایش دهد، از جمله دانش‌آموزان، تحلیلگران داده، متخصصان تجارت و دانشمندان مشتاق داده. امروز به ما بپیوندید و اولین قدم را برای تبدیل شدن به یک کاربر ماهر پاندا بردارید!


متشکرم

فیصل ضمیر

سرفصل ها و درس ها

فصل 01 Chapter 01

  • 01 پانداها فصل 01 طرح کلی 01 Pandas Chapter 01 Outlines

  • 02 پاندا چیست؟ 02 What is Pandas

  • 03 جایی که می توانیم از پانداها استفاده کنیم 03 Where we can use Pandas

  • 04 کاری که می توانیم با پانداها انجام دهیم 04 What we can do with Pandas

  • 06 Pandas Basic Program 06 Pandas Basic Program

فصل 02 Chapter 02

  • 01 پانداها فصل 02 طرح کلی 01 Pandas Chapter 02 Outlines

  • ساختار داده سری 02 02 Series Data Structure

  • 03 DataFrame Data Strcuture 03 DataFrame Data Strcuture

  • 04 ساختار داده پانل 04 Panel Data Structure

فصل 03 Chapter 03

  • 01 فصل 03 طرح کلی برای پانداها 01 Chapter 03 Outlines for Pandas

  • ساخت سری 02 با 5 روش 02 Series Creation with 5 Methods

  • 03 نمایه سازی با سری 03 Indexing with Series

  • 04 برش با سری 04 Slicing with Series

  • 05 حساب با سری 05 Arithmetics with Series

  • 06 مقایسه با سری 06 Comparision with Series

  • 07 تجمع با سری 07 Aggregation with Series

  • 08 فیلتر کردن با سری 08 Filtering with Series

  • 09 همه ویژگی های سری 09 All Attribues of Series

  • روش 10 سر با سری 10 head method with Series

  • روش 11 دم با سری 11 tail method with Series

  • 12 روش را با سری توصیف می کند 12 describe method with Series

  • روش 13 اطلاعات با سری 13 info method with Series

  • روش میانگین 14 با سری 14 mean method with Series

  • روش جمع 15 با سری 15 sum method with Series

  • 16 روش منحصر به فرد با سری 16 unique method with Series

  • 17 روش value_counts با سری 17 value_counts method with Series

  • 18 روش sort_values ​​با Series 18 sort_values method with Series

  • 19 اعمال روش با سری 19 apply method with Series

  • روش 20 فیلنا با سری 20 fillna method with Series

  • روش 21 قطره با سری 21 drop method with Series

  • روش 22 concat با سری 22 concat method with Series

فصل 04 Chapter 04

  • 01 فصل 04 طرح کلی برای پانداها 01 Chapter 04 Outlines for Pandas

  • 02 روش های ایجاد DataFrame 02 Methods to create DataFrame

  • 03 افزودن و حذف ستون را انتخاب کنید 03 Select Add and Delete Column

  • 04 افزودن ردیف حذف را انتخاب کنید 04 Select Add Delete Row

  • 05 نمایه سازی و برش در DataFrame 05 Indexing and Slicing in DataFrame

  • 06 عملیات حسابی با DataFrame 06 Arithmetic Operation with DataFrame

  • 07 عملیات مقایسه در DataFrame 07 Comparision Operations on DataFrame

  • 08 تجمیع با DataFrame 08 Aggregation with DataFrame

  • 09 فیلتر کردن در DataFrame 09 Filtering in DataFrame

  • 10 عدم مدیریت داده در DataFrame 10 Missing Data Handling in DataFrame

  • 11 روش اتصال با DataFrame 11 Joining Method with DataFrame

  • 12 مرتب سازی در DataFrame 12 Sorting in DataFrame

  • 13 ویژگی برای DataFrame 13 Attributes for DataFrame

  • 14 روش سر و دم در DF 14 Head and Tail method in DF

  • 15 روش توصیف و اطلاعات با DF 15 Describe and Info method with DF

  • 16 روش sort_values ​​با DF 16 sort_values method with DF

  • روش 17 dropna با DF 17 dropna Method with DF

  • 18 روش fillna و ادغام با DF 18 fillna and merge method with DF

  • 19 روش اعمال با DF 19 apply method with DF

  • 20 پنل در پانداها 20 Panel in Pandas

فصل 05 Chapter 05

  • 01 رئوس مطالب فصل 05 01 Chapter 05 Outlines

  • 02 آمار توصیفی در پانداها 02 Descriptive Statistics in Pandas

  • 03 روش های توصیفی در پانداها 03 Descriptive Methods in Pandas

فصل 06 Chapter 06

  • 01 پانداها فصل 06 طرح کلی 01 Pandas Chapter 06 Outlines

  • 02 کاربرد تابع در پانداها 02 Function Application in Pandas

  • 03 Element Wise Application 03 Element Wise Application

  • 04 برنامه کاربردی ردیف یا ستون 04 Row or Column Wise Application

  • 05 جدول عاقلانه برنامه 05 Table wise Application

فصل 07 Chapter 07

  • 01 پانداها فصل 07 طرح کلی 01 Pandas Chapter 07 Outlines

  • 02 نمایه سازی مجدد در پانداها 02 Reindexing in Pandas

  • 03 روش تکرار با آیتم ها 03 Iteration with items method

  • 04 تکرار با روش iterrows 04 Iteration with iterrows method

  • 05 تکرار با روش itertuples 05 Iteration with itertuples method

  • 06 تکرار در پانداها 06 Iteration in Pandas

  • 07 مرتب سازی مقادیر در پانداها 07 Sort Values in Pandas

  • 08 فهرست مرتب سازی در پانداها 08 Sort Index in Pandas

  • 09 بزرگترین و کوچکترین در پانداها 09 nlargest and nsmallest in Pandas

فصل 08 Chapter 08

  • 01 پانداها فصل 08 طرح کلی 01 Pandas Chapter 08 Outlines

  • 02 روش پایین و بالا 02 lower and upper method

  • 03 عنوان و روش captilize 03 title and capatilize method

  • روش swapecase 04 در پانداها 04 swapecase method in Pandas

  • 05 نوار lstrip rstrip در پانداها 05 strip lstrip rstrip in pandas

  • روش join 06 در پانداها 06 join method in Pandas

  • روش جایگزینی 07 در پانداها 07 replace method in Pandas

  • 08 شامل متد در پانداها است 08 contains method in Pandas

  • 09 با پانداها شروع می شود و با پانداها به پایان می رسد 09 startswith and endswith in Pandas

  • 10 در پانداها پیدا و پیدا کنید 10 find and rfind in Pandas

  • 11 شمارش و روش لن در پانداها 11 count and len Method in Pandas

فصل 09 Chapter 09

  • 01 پانداها فصل 09 طرح کلی 01 Pandas Chapter 09 Outline

  • 02 گزینه نمایش در پانداها 02 Display Option in Pandas

  • 03 سفارشی کردن انواع داده ها 03 Customizing Data Types

  • 04 پاکسازی داده ها 04 Data Cleaning

  • 05 عدد صحیح و نمایه سازی مبتنی بر بولی را برچسب بزنید 05 Label integer and boolean based indexing

  • 06 روش پرس و جو در پانداها 06 Query Method in Pandas

فصل 10 Chapter 10

  • 01 پانداها فصل 10 طرح کلی 01 Pandas Chapter 10 Outline

  • 02 پنجره نورد در پانداها 02 Rolling Window in Pandas

  • 03 عملکردهای پنجره غلتان در پانداها 03 Rolling window functions in Pandas

  • 04 Expending Window در پانداها 04 Expending Window in Pandas

فصل 11 Chapter 11

  • 01 پانداها فصل 11 طرح کلی 01 Pandas Chapter 11 Outline

  • 02 groupby روش در پانداها 02 groupby Method in Pandas

  • 03 تجمع در گروه بای در پانداها 03 Aggregation on groupby in Pandas

  • 04 مثال تجمیع با groupby 04 Aggregation Example with groupby

  • 05 تبدیل در گروه بای در پانداها 05 Transformation on groupby in Pandas

  • 06 مثال تبدیل در groupby 06 Transformation Example on groupby

  • 07 فیلتر در پانداها 07 Filteration in Pandas

فصل 13 Chapter 13

  • 01 پانداها فصل 13 طرح کلی 01 Pandas Chapter 13 Outline

  • 02 Lineplot در پانداها 02 Lineplot in Pandas

  • 03 بارپلات در پانداها 03 Barplot in Pandas

  • 04 طرح پراکندگی در پانداها 04 Scatter plot in Pandas

  • 05 باکس پلات در پانداها 05 Boxplot in Pandas

  • 06 قطعه زمین در پانداها 06 Area plot in Pandas

  • 07 طرح تراکم در پانداها 07 Density Plot in Pandas

فصل 14 Chapter 14

  • 01 پانداها فصل 14 طرح کلی 01 Pandas Chapter 14 Outline

  • 02 خواندن فایل CSV با پانداها 02 Reading CSV File with Pandas

  • 03 نوشتن فایل CSV با پانداها 03 Writing CSV file with Pandas

  • 04 خواندن فایل اکسل با پانداها 04 Reading Excel file with Pandas

  • 05 نوشتن فایل اکسل با پانداها 05 Writing Excel file with Pandas

  • 06 خواندن فایل JSON با پانداها 06 Reading JSON file with Pandas

  • 07 نوشتن فایل JSON با پانداها 07 Writing JSON file with Pandas

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش بوت کمپ پانداها | تجزیه و تحلیل داده ها با Pandas Python3
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
9.5 hours
110
Udemy (یودمی) udemy-small
26 خرداد 1402 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
7,011
4.3 از 5
دارد
دارد
دارد

https://donyad.com/d/d0b598

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

آموزش Masterclass ساختارهای داده و الگوریتم های جاوا

آموزش Masterclass ساختارهای داده و الگوریتم های جاوا

Java Data Structures and Algorithms Masterclass

100+ سؤال مصاحبه DSA برای شکستن FAANG با مثال‌های متحرک برای درک عمیق‌تر و یادگیری سریع‌تر

آموزش جاوا اسکریپت حرفه ای 2023 (از مبتدی تا پیشرفته!)

آموزش جاوا اسکریپت حرفه ای 2023 (از مبتدی تا پیشرفته!)

Professional JavaScript 2023 (Beginner to Advanced!)

این منبع شماره 1 برای تسلط بر جاوا اسکریپت مدرن است! با ساخت پروژه های واقعی و زیبا، جاوا اسکریپت ES6+ مدرن را بیاموزید.

آموزش Docker, From Zero To Hero: تبدیل به یک DevOps Docker Master شوید

آموزش Docker, From Zero To Hero: تبدیل به یک DevOps Docker Master شوید

Docker, From Zero To Hero: Become a DevOps Docker Master

با یادگیری از ابتدا فناوری که جهان را با کانتینرها تغییر می دهد، به یک استاد Docker DevOps تبدیل شوید!

آموزش JavaScript و JSON: تکنیک های ادغام

آموزش JavaScript و JSON: تکنیک های ادغام

JavaScript and JSON: Integration Techniques

نحوه عملکرد قالب JavaScript Object Notation (JSON) و نحوه استفاده از آن برای خواندن و اشتراک داده ها در پروژه های وب خود را کاوش کنید.

Faisal Zamir Faisal Zamir

من فیصل ضمیر هستم که دارای 5+ سال تجربه در زمینه آموزش طراحی وب ، توسعه وب ، زبان های برنامه نویسی و غیره در کالج ها ، آکادمی ها ، دانشگاه هستم. من می توانم از طریق آموزش های ویدئویی ، آموزش های وبلاگ ، PDF ، کلاس های آنلاین و غیره تدریس کنم. من مایل هستم که مباحث مرتبط با فناوری اطلاعات را به دانش آموزان مبتدی آموزش دهم که به آنها این امکان را می دهد که هرگونه مهارت را بیاموزند.

Jafri Code Jafri Code

مدرس برنامه نویسی و وب

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.