آموزش Python for Data Science - یادگیری از طریق 1000+ MCQ & Quiz [2023]

علم داده برای مبتدیان: از طریق آزمون 450+ MCQ بیاموزید - به روز شده [سپتامبر 2023]

Python for Data Science - Learn via 1000+ MCQ Quiz یک دوره جامع در مورد Udemy است که برای غوطه ور کردن شما در دنیای Python و کاربردهای آن در علم داده طراحی شده است. از یک رویکرد یادگیری منحصر به فرد با بیش از 1000 سوال چند گزینه ای (MCQ) و آزمون ها برای تسلط بر مفاهیم اساسی پایتون و کاربردهای آنها در رسیدگی به مسائل علم داده استفاده کنید.

بخش 1: مبانی پایتون یک درک اساسی از پایتون برای علم داده ارائه می دهد. درباره نحو، متغیرها، انواع، عملگرها و ساختارهای داده مختلف مانند لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها و مجموعه ها بیشتر بدانید. این بخش همچنین مکانیسم‌های کنترل جریان، توابع در پایتون، مدیریت خطا و استثنا، و کار با ماژول‌ها و بسته‌های پایتون را توضیح می‌دهد.

بخش 2: مقدمه ای بر کتابخانه های پایتون، با کتابخانه های پایه پایتون برای علم داده آشنا خواهید شد، مانند NumPy و Pandas که برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها ضروری هستند. همچنین Matplotlib و Seaborn را معرفی می‌کند، دو کتابخانه اصلی برای تجسم داده‌ها.

بخش 3: دستکاری داده ها با پایتون درک شما را از پردازش و تبدیل داده در پایتون عمیق تر می کند. این بخش مهارت‌های ضروری پایتون را برای علم داده، مانند پاک‌سازی داده‌ها با استفاده از پانداها، تجمع داده‌ها، گروه‌بندی، ادغام، ادغام و شکل‌دهی مجدد، برجسته می‌کند. همچنین روش هایی را برای مدیریت داده های طبقه بندی و انجام تجزیه و تحلیل سری های زمانی با پایتون ارائه می دهد.

بخش 4: تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی با پایتون به شما می آموزد که چگونه از پایتون برای استنتاج معنی دار از داده های خود استفاده کنید. شما تکنیک های تجسم داده های پیشرفته، آزمایش فرضیه ها، و محاسبه همبستگی و کوواریانس را در پانداها یاد خواهید گرفت - همه جنبه های اصلی Python EDA for Data Science.

بخش 5: مبانی یادگیری ماشین با پایتون کاربرد یادگیری ماشین در پایتون را معرفی می کند. این بخش شامل درک معماری Sicit-Learn، تکنیک های پیش پردازش داده ها، مدل های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، ارزیابی و اعتبارسنجی مدل، و استراتژی هایی برای جلوگیری از برازش و عدم تناسب است. همچنین تکنیک‌های جستجوی شبکه‌ای و اعتبارسنجی متقابل scikit-learn را که برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در Python برای علم داده ضروری هستند، یاد خواهید گرفت.

در نهایت، بخش 6: موضوعات پیشرفته در پایتون برای علم داده، تکنیک‌های پیشرفته‌ای را در یادگیری اسکیتی ارائه می‌کند، مانند ساخت خطوط لوله، انجام کاهش ابعاد، متن کاوی، پردازش زبان طبیعی، اسکرپینگ وب و دسترسی به پایگاه داده با پایتون. همچنین پردازش موازی و یادگیری عمیق را با TensorFlow معرفی می‌کند و پایه‌ای را برای روش‌های پیشرفته در پایتون برای علم داده می‌گذارد.

بخش 1: اصول پایتون

• نحو، متغیرها و انواع پایتون

• اپراتورهای پایتون (حساب، مقایسه، منطقی)

• ساختارهای داده پایتون – لیست ها، تاپل ها

• ساختارهای داده پایتون – دیکشنری ها، مجموعه ها

• Control Flow – If, Elif, Else Statements

• Control Flow – برای حلقه‌ها، حلقه‌های while

• توابع در پایتون

• مدیریت خطاها و استثناء در پایتون

• ماژول‌ها و بسته‌های پایتون - وارد کردن، نام مستعار

بخش 2: مقدمه ای بر کتابخانه های پایتون

• مقدمه ای بر NumPy – آرایه ها، عملیات آرایه

• NumPy پیشرفته - نمایه سازی، پخش، توابع جهانی

• مقدمه ای بر پانداها – سری، قاب های داده

• بارگیری و ذخیره داده با پانداها

• مقدمه ای بر Matplotlib – ترسیم اولیه، شکل و محورها

• مقدمه ای بر Seaborn – تجسم داده های آماری

بخش 3: دستکاری داده ها با پایتون

• پاکسازی داده ها با پانداها – مدیریت داده های از دست رفته

• دستکاری داده ها با پانداها - جمع آوری، گروه بندی

• دستکاری داده ها با پانداها - ادغام، پیوستن، تغییر شکل

• اعمال توابع در Pandas DataFrame

• مرتب‌سازی و رتبه‌بندی در پانداها

• مدیریت داده های دسته بندی در پایتون

• تحلیل سری زمانی با پایتون

بخش 4: تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی با پایتون

• خلاصه آمار با پانداها

• تجسم پیشرفته داده با Matplotlib

• تجسم پیشرفته داده با Seaborn

• توطئه با پانداها

• همبستگی و کوواریانس در پانداها

• آزمایش فرضیه با پایتون

بخش 5: مبانی یادگیری ماشین با پایتون

• مقدمه ای بر Scikit-learn و معماری آن

• پیش پردازش داده با Scikit-learn

• مدل های یادگیری نظارت شده - رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک

• مدل های یادگیری نظارت شده - درختان تصمیم گیری، جنگل های تصادفی

• مدل‌های یادگیری بدون نظارت - خوشه‌بندی K-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی

• ارزیابی و اعتبارسنجی مدل

• بیش از حد، تناسب اندک و انتخاب مدل

• جستجو و اعتبارسنجی متقابل را در Scikit-learn خلاص کنید

بخش 6: موضوعات پیشرفته در پایتون برای علم داده

• ساخت خطوط لوله در Scikit-learn

• مقدمه ای بر کاهش ابعاد - PCA، t-SNE

• مقدمه ای بر متن کاوی با پایتون

• پردازش زبان طبیعی با NLTK و spaCy

• مقدمه ای بر Web Scraping با پایتون

• دسترسی به پایگاه داده با پایتون – SQL و NoSQL

• کار با API در پایتون

• پردازش موازی در پایتون

• مقدمه ای بر یادگیری عمیق با TensorFlow

• مفاهیم یادگیری عمیق پیشرفته - شبکه های کانولوشنال و تکراری

قالب دوره (MCQ):

نقطه فروش منحصر به فرد دوره "Python for Data Science - Learn via 1000+ MCQ Quiz" قالب جذاب آن است. این دوره به طور گسترده از سوالات چند گزینه ای (MCQ) و آزمون ها به عنوان روش اصلی ارائه محتوا و ارزیابی دانش آموزان استفاده می کند. این رویکرد تعاملی به دانش آموزان اجازه می دهد تا یاد بگیرند، دانش خود را آزمایش کنند و بازخورد فوری در مورد درک خود از مطالب درسی دریافت کنند. این به دانش آموزان اجازه می دهد تا نقاط قوت و ضعف خود را در زمان واقعی شناسایی کنند و یک محیط یادگیری فعال ایجاد کنند.

چه کسی باید این دوره را بگذراند؟

این دوره برای هر کسی که می خواهد دنیای علم داده را با استفاده از پایتون کاوش کند، از مبتدی تا متخصصی که به دنبال به روز رسانی یا تعمیق دانش خود هستند، مناسب است. چه دانش آموزی باشید که به دنبال ورود به حوزه علم داده است، چه حرفه ای که به دنبال انتقال به حرفه خود است یا یک دانشمند داده با تجربه که به دنبال تقویت و به روز رسانی دانش خود از پایتون است، این دوره برای شما مناسب است. تجربه قبلی پایتون پیش نیاز نیست، زیرا این دوره قبل از رفتن به موضوعات پیشرفته تر، اصول پایتون را پوشش می دهد.

چرا باید این دوره را انتخاب کنم؟

یکی از نقاط قوت مهم دوره "Python for Data Science - Learn via 1000+ MCQ Quiz" این است که طیف گسترده ای از موضوعات پایتون را که در علم داده اعمال می شود را پوشش می دهد. از اصول پایتون گرفته تا یادگیری ماشینی پیشرفته، متن کاوی، اسکراپینگ وب و حتی یادگیری عمیق با TensorFlow، این دوره ها همه چیز را دارند. فرمت‌های MCQ و آزمون یک تجربه یادگیری تعاملی و جذاب را ترویج می‌کنند. این فقط در مورد یادگیری نیست. درک خود را آزمایش کنید و مفاهیم را در زمان واقعی به کار ببرید تا به طور قابل توجهی نتایج یادگیری خود را بهبود بخشید.

ما سوالات خود را به طور منظم به روز می کنیم

محتوای دوره با به روز رسانی منظم بانک سوالات به روز می شود. دنیای Data Science و Python دائما در حال تحول است و دوره های ما نیز همینطور. به‌روزرسانی‌های منظم MCQها و آزمون‌ها شما را در جریان آخرین روندها، تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌ها در زمینه پایتون برای علم داده قرار می‌دهد. می توانید مطمئن باشید که در حال یادگیری جدیدترین و کاربردی ترین مطالب هستید. این تعهد به به روز رسانی منظم محتوای دوره نشان دهنده تعهد ما به یادگیری و موفقیت در Python for Data Science است.

دوره Python for Data Science - Learn via 1000+ MCQ Quiz شامل مجموعه متنوعی از سوالات است که تمام جنبه های کلیدی Python for Data Science را پوشش می دهد. در اینجا چند نمونه از انواع سوالاتی که با آنها روبرو خواهید شد، آورده شده است.

اصول پایتون: این سوالات درک شما از اصول اولیه پایتون مانند نحو، متغیرها، انواع داده ها، عملگرها و جریان کنترل را آزمایش می کنند. ممکن است یک سوال در قالبی مانند "خروجی کد پایتون زیر چیست؟" و سپس یک قطعه کد ظاهر شود.

ساختارهای داده پایتون: این سوالات به دانش شما در مورد ساختارهای داده داخلی پایتون، مانند لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها و مجموعه ها می پردازد. یک سوال مثال ممکن است این باشد که "کدام ساختار داده پایتون برای ذخیره اقلام منحصر به فرد بهتر است؟"

کتابخانه‌های پایتون: سؤالات این دسته آشنایی شما را با کتابخانه‌های پایتون که معمولاً در علم داده استفاده می‌شوند، مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Seaborn ارزیابی می‌کنند. ممکن است از شما خواسته شود که یک خط کد را با استفاده از این کتابخانه ها تکمیل کنید یا خروجی یک قطعه کد معین را پیش بینی کنید.

دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها: این نوع سؤال توانایی شما را در پاکسازی، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از پایتون آزمایش می کند. سناریوهایی می‌توانند ارائه شوند که در آن شما نیاز به شناسایی توالی صحیح عملیات پاندا برای انجام برخی تبدیل‌های داده دارید.

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی: این سوالات توانایی شما را در انجام تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده ها با استفاده از پایتون ارزیابی می کند. برای مثال، ممکن است از شما خواسته شود که تابع Matplotlib یا Seaborn صحیح را برای ایجاد نوع خاصی از نمودار انتخاب کنید.

یادگیری ماشین با پایتون: این سوالات جنبه های نظری و عملی یادگیری ماشین در پایتون را در بر می گیرد. ممکن است از شما خواسته شود که یک مدل یادگیری ماشین مناسب را برای یک سناریوی مشخص شناسایی کنید یا نتیجه یک کار یادگیری ماشینی را که با استفاده از scikit-learn انجام می‌شود، پیش‌بینی کنید.

موضوعات پیشرفته: سوالات این بخش به حوزه های پیشرفته تری مانند متن کاوی، پردازش زبان طبیعی، اسکراپینگ وب، دسترسی به پایگاه داده، پردازش موازی و یادگیری عمیق می پردازد. برای نمونه سوالات ممکن است از شما بخواهد که دنباله صحیح مراحل را برای انجام عملیات متن کاوی با استفاده از NLTK یا تکمیل یک خط کد که شبکه عصبی را در TensorFlow پیاده سازی می کند، انتخاب کنید.

Python for Data Science Course MCQ سوالات متداول

1. دوره آموزشی "Python for Data Science - Learn via 1000+ MCQ Quiz" چیست؟

دوره آموزشی "Python for Data Science - Learn via 1000+ MCQ Quiz" یک دوره آموزشی عمیق در Udemy است که دستورالعمل های جامعی را در Python برای علم داده ارائه می دهد. این دوره به صورت مجموعه‌ای از MCQ و آزمون‌ها طراحی شده است که امکان یادگیری تعاملی و جذاب را فراهم می‌کند.

2. چه کسانی باید دوره "Python for Data Science" را بگذرانند؟

این دوره برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری Python برای علوم داده است، از جمله مبتدیان در برنامه نویسی، حرفه ای هایی که به دنبال ارتقاء مهارت هستند و دانش آموزان در زمینه های علم داده، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده طراحی شده است.

3. چرا باید دوره MCQ "Python for Data Science" را نسبت به سایر دوره های پایتون انتخاب کنم؟

دوره MCQ "Python for Data Science" یک تجربه یادگیری منحصر به فرد را ارائه می دهد. از یک فرمت MCQ برای تقویت درک شما از پایتون برای علم داده استفاده می‌کند و به شما امکان می‌دهد با انجام کار یاد بگیرید. علاوه بر این، طیف گسترده‌ای از موضوعات، از اصول پایتون تا مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد.

4. دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" چه موضوعاتی را در پایتون پوشش می دهد؟

دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" اصول پایتون، کتابخانه های پایتون (مانند NumPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn)، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، یادگیری ماشین با پایتون و بسیاری از موضوعات پیشرفته مانند به عنوان متن کاوی، پردازش زبان طبیعی، اسکرپینگ وب، دسترسی به پایگاه داده، پردازش موازی، و یادگیری عمیق.

5. من تازه وارد برنامه نویسی هستم. آیا هنوز هم می توانم در دوره MCQ "Python for Data Science" شرکت کنم؟

کاملاً. دوره MCQ "Python for Data Science" با اصول پایتون شروع می شود و حتی برای کسانی که تجربه قبلی در برنامه نویسی ندارند مناسب است.

6. من قبلاً با پایتون آشنا هستم. از دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" چه می توانم یاد بگیرم؟

حتی اگر با پایتون آشنایی داشته باشید، این دوره همچنان می تواند موارد زیادی را ارائه دهد. این چندین موضوع پیشرفته پایتون، به ویژه موضوعات مرتبط با علم داده، مانند یادگیری ماشین، متن کاوی، اسکراپینگ وب و یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد.

7. دوره MCQ "Python for Data Science" چگونه به من در کارهای علم داده در دنیای واقعی کمک می کند؟

دوره MCQ "Python for Data Science" با در نظر گرفتن کاربردهای دنیای واقعی طراحی شده است. با حل آزمون‌ها و MCQ‌ها، نه تنها به پایتون برای مفاهیم علم داده مسلط خواهید شد، بلکه یاد خواهید گرفت که چگونه این مفاهیم را در کارهای عملی علم داده به کار ببرید.

8. آیا دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" یادگیری ماشینی را پوشش می دهد؟

بله، اینطور است. این دوره شامل بخش هایی در مورد موضوعات اولیه و پیشرفته در یادگیری ماشین با پایتون است.

9. آیا دوره MCQ "Python for Data Science" به من در آماده شدن برای مصاحبه علوم داده پایتون کمک می کند؟

بله، فرمت MCQ دوره به ویژه برای آماده شدن برای پایتون برای مصاحبه های علم داده مفید است. بسیاری از سوالاتی که در این دوره با آنها مواجه می شوید مشابه سوالاتی است که در مصاحبه های علم داده در دنیای واقعی پرسیده می شود.

10. MCQها و آزمونها در دوره "Python for Data Science" چگونه ساختار یافته اند؟

هر بخش از دوره شامل مجموعه ای از MCQ و آزمون های مربوط به موضوع بخش است. این سوالات درک شما را از موضوع مورد آزمایش قرار می دهند و آنچه را که آموخته اید تقویت می کنند.

11. آیا دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" شامل موضوعاتی در مورد تجسم داده ها می شود؟

بله، این دوره تجسم داده ها را با استفاده از کتابخانه های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn پوشش می دهد.

12. آیا دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" موضوعاتی را در مورد دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها پوشش می دهد؟

بله، این دوره شامل بخش های دقیقی در مورد دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از پایتون، به ویژه با کتابخانه پانداها است.

13. آیا MCQهای دوره "Python for Data Science" به طور مرتب به روز می شوند؟

بله، سوالات در دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" به طور منظم به روز می شوند تا اطمینان حاصل شود که مرتبط و به روز هستند.

14. دوره "Python for Data Science" شامل چند MCQ و آزمون است؟

دوره "Python for Data Science" شامل بیش از 1000 MCQ و آزمون است که پوشش جامع همه موضوعات را تضمین می کند.

15. آیا دوره MCQ "Python for Data Science" موضوعات پیشرفته پایتون را پوشش می دهد؟

بله، این دوره شامل بخشی است که به موضوعات پیشرفته پایتون مرتبط با علم داده، مانند متن کاوی، پردازش زبان طبیعی، اسکراپینگ وب، دسترسی به پایگاه داده و یادگیری عمیق اختصاص داده شده است.

16. آیا می توانم در هر زمان به دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" دسترسی داشته باشم؟

بله، پس از ثبت نام در دوره MCQ "Python for Data Science"، می توانید در هر زمان و از هر مکان به آن دسترسی داشته باشید.

17. آیا دوره MCQ "Python for Data Science" برای تحلیلگران داده مناسب است؟

کاملاً. پایتون یکی از مهارت های کلیدی برای تحلیلگران داده است و دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" تمام مفاهیم ضروری Python مربوط به تجزیه و تحلیل داده ها را پوشش می دهد.

18. در دوره MCQ "Python for Data Science" چه نوع سوالاتی را می توانم انتظار داشته باشم؟

این دوره شامل سؤالات مختلفی برای آزمایش درک شما از پایتون برای علم داده است، از جمله سؤالاتی در مورد اصول پایتون، ساختارهای داده پایتون، کتابخانه های پایتون، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، یادگیری ماشین، و موضوعات پیشرفته پایتون.

19. آیا دوره آموزشی MCQ "Python for Data Science" راه حل هایی برای MCQ ها و آزمون ها ارائه می دهد؟

بله، این دوره راه حل های دقیقی برای هر سوال ارائه می دهد که به شما کمک می کند مفاهیم را بهتر درک کنید و از هر اشتباهی درس بگیرید.

پایتون برای علم داده - آموزش از طریق 1000+ MCQs و Quizzes قصد دارد شما را در پایتون برای علوم داده، از اصول پایتون تا مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین، از طریق قالب جذاب MCQها و آزمون‌ها، مهارت دهد.

این دوره پایه محکمی را برای کسانی که به دنبال شروع یا پیشرفت شغلی در زمینه پویا علم داده هستند، فراهم می کند.