دوره آموزشی "Python for Data Science - NumPy, Pandas Scikit-Learn" راهنمای جامعی برای قدرتمندترین کتابخانه های علوم داده پایتون است که برای ارائه مهارت های لازم برای مقابله با پروژه های پیچیده تجزیه و تحلیل داده ها طراحی شده است.
این دوره برای مبتدیانی طراحی شده است که می خواهند در دنیای علم داده تحقیق کنند و همچنین برنامه نویسان با تجربه ای که می خواهند مجموعه مهارت های خود را متنوع کنند. با استفاده از Python، یک زبان برنامه نویسی پیشرو برای علم داده، دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را خواهید آموخت.
این دوره با کاوش در NumPy، بسته اساسی برای محاسبات عددی در پایتون، آغاز میشود. شما درکی قوی از آرایه ها و محاسبات آرایه گرا به دست خواهید آورد که برای تجزیه و تحلیل داده های فشرده عملکرد بسیار مهم است.
سپس تمرکز روی پانداها، کتابخانه ای که برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها طراحی شده است، می رود. کار با Series و DataFrames، مدیریت داده های از دست رفته و انجام عملیاتی مانند ادغام، الحاق، و گروه بندی بر اساس را خواهید آموخت.
بخش پایانی دوره به Scikit-Learn اختصاص دارد، کتابخانه ای که ابزارهای کارآمدی برای یادگیری ماشین و مدل سازی آماری ارائه می دهد. در اینجا شما به پیش پردازش داده ها، انتخاب مدل و ارزیابی، و همچنین طیف گسترده ای از الگوریتم ها برای طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و کاهش ابعاد می پردازید.
در پایان دوره آموزشی "Python for Data Science - NumPy, Pandas Scikit-Learn"، درک کاملی از نحوه استفاده از کتابخانه های علوم داده اولیه پایتون برای انجام تجزیه و تحلیل داده های پیچیده خواهید داشت و شما را به دانش مجهز می کند. پروژه های داده محور خود را انجام دهید.
دانشمند داده - پرده برداری از بینش های دنیای داده!
دانشمند داده یک متخصص ماهر است که از تخصص خود در ریاضیات، آمار، برنامهنویسی و دانش حوزه استفاده میکند تا بینش معنادار و دانش ارزشمند را از مجموعه دادههای پیچیده استخراج کند. آنها از تکنیک های تحلیلی مختلف، مدل های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشین برای کشف الگوها، روندها و همبستگی ها در داده ها استفاده می کنند.
نقش یک دانشمند داده شامل وظایفی مانند جمع آوری داده ها، پاکسازی داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، مهندسی ویژگی ها، و ساخت مدل های پیش بینی یا تجویزی است. آنها برای درک نیازهای کسب و کار، تدوین استراتژی های مبتنی بر داده، و برقراری ارتباط موثر یافته ها برای حمایت از فرآیندهای تصمیم گیری، با ذینفعان همکاری نزدیک دارند.
دانشمندان داده مهارت های تحلیلی و حل مسئله قوی و همچنین درک عمیقی از مفاهیم آماری و زبان های برنامه نویسی مانند Python یا R دارند. آنها در دستکاری داده ها، تجسم داده ها و تکنیک های یادگیری ماشین مهارت دارند.
>علاوه بر مهارتهای فنی، دانشمندان داده دارای تواناییهای ارتباطی و داستانگویی قوی هستند. آنها میتوانند یافتههای دادههای پیچیده را به بینشهای عملی تبدیل کنند و به طور مؤثر آنها را به مخاطبان فنی و غیر فنی منتقل کنند.
دانشمندان داده نقش مهمی در صنایع مختلف از جمله امور مالی، مراقبت های بهداشتی، بازاریابی، فناوری و غیره دارند. آنها به سازمانها کمک میکنند تا تصمیمهای آگاهانه بگیرند، فرآیندها را بهینه کنند، فرصتهای جدید را شناسایی کنند و مشکلات پیچیده را با استفاده از قدرت دادهها حل کنند.
برخی از موضوعاتی که در تمرینات NumPy خواهید یافت:
کار با آرایه های ناتوان
ایجاد آرایههای کمرنگ
ایجاد آرایههای ناقص با مقادیر تصادفی
تکرار از طریق آرایه ها
برخورد با مقادیر از دست رفته
کار با ماتریس ها
خواندن/نوشتن فایلها
پیوستن به آرایه ها
تغییر شکل آرایه ها
محاسبه آمار آرایه پایه
مرتب سازی آرایه ها
فیلتر کردن آرایه ها
تصویر به عنوان یک آرایه
جبر خطی
ضرب ماتریس
تعیین کننده ماتریس
مقدارهای ویژه و بردارهای ویژه
ماتریس معکوس
آرایه ها به هم ریخته
کار با چند جمله ای
کار با تاریخ
کار با رشته ها در آرایه
حل سیستم معادلات
بعضی از موضوعات را در تمرینات پانداها خواهید یافت:
کار با سری
کار با DatetimeIndex
کار با DataFrames
خواندن/نوشتن فایلها
کار با انواع داده های مختلف در DataFrames
کار با نمایه ها
کار با مقادیر از دست رفته
فیلتر کردن داده ها
مرتب سازی داده ها
گروهبندی دادهها
نقشه نگاری ستون ها
همبستگی محاسباتی
به هم پیوستن DataFrames
محاسبه آمار تجمعی
کار با مقادیر تکراری
آماده سازی داده ها برای مدل های یادگیری ماشین
رمزگذاری ساختگی
کار با فایل های csv و json
ادغام DataFrames
جدول محوری
موضوعاتی که در تمرینات Scikit-Learn پیدا خواهید کرد:
آماده سازی داده ها برای مدل های یادگیری ماشین
کار با مقادیر از دست رفته، کلاس SimpleImputer
طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی
گسسته سازی
استخراج ویژگی
کلاس PolynomialFeatures
کلاس LabelEncoder
کلاس OneHotEncoder
کلاس StandardScaler
رمزگذاری ساختگی
تقسیم داده ها به مجموعه قطار و آزمایش
کلاس LogisticRegression
ماتریس سردرگمی
گزارش طبقه بندی
کلاس رگرسیون خطی
MAE - میانگین خطای مطلق
MSE - میانگین مربعات خطا
تابع ()sigmoid
entorpy
امتیاز دقت
کلاس DecisionTreeClassifier
کلاس GridSearchCV
کلاس RandomForestClassifier
کلاس CountVetorizer
کلاس TfidfVetorizer
کلاس KMeans
کلاس AgglomerativeClustering
کلاس HierarchicalClustering
کلاس DBSCAN
کاهش ابعاد، تجزیه و تحلیل PCA
قوانین انجمن
کلاس LocalOutlierFactor
کلاس IsolationForest
کلاس KNeighborsClassifier
کلاس MultinomialNB
کلاس GradientBoostingRegressor
دانشمند داده ، کارگزار اوراق بهادار دانشمند داده ، کارگزار اوراق بهادار موسس e-smartdata [.] org. طرفدار بزرگ فن آوری های جدید ، به ویژه در زمینه های هوش مصنوعی ، داده های بزرگ و راه حل های ابری. فارغ التحصیل تحصیلات تکمیلی در آکادمی فناوری اطلاعات لهستان و ژاپن در رشته علوم کامپیوتر در تخصص Big Data. فارغ التحصیل دوره کارشناسی ارشد در ریاضیات مالی و حسابداری در دانشکده ریاضیات و علوم کامپیوتر دانشگاه لودز. دارنده پروانه سهام کارگزار سهام با تجربه در تدریس در دانشگاه. مدرس بنیاد GPW (تجزیه و تحلیل فنی ، امور مالی رفتاری و مدیریت نمونه کارها).
نمایش نظرات