آموزش پاکسازی داده‌های مالی با پایتون - آخرین آپدیت

دانلود Data Cleaning with Python for Finance

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: این دوره شما را در مسیر تبدیل داده‌های خام مالی به یک مجموعه داده پاک و قابل اعتماد با استفاده از پایتون و کتابخانه pandas راهنمایی می‌کند. شما ابتدا با نحوه بارگذاری داده‌ها در محیط نوت‌بوک و انجام بررسی‌های سریع برای شناسایی مشکلات ساختاری، ناهماهنگی‌های فرمت، الگوهای عددی غیرعادی و مقادیر گم‌شده آشنا خواهید شد. بر اساس این مشاهدات، تکنیک‌های ضروری پاکسازی که تحلیلگران به‌صورت روزانه استفاده می‌کنند را پیاده‌سازی خواهید کرد؛ از جمله اصلاح انواع داده‌ها، استانداردسازی دسته‌بندی‌های متنی، مدیریت مقادیر گم‌شده و حذف داده‌های تکراری. از طریق آموزش‌های گام‌به‌گام، تمرینات عملی و تحلیل‌های تعاملی، یک جریان کاری تکرارپذیر ایجاد می‌کنید که می‌توانید در بودجه‌بندی، پیش‌بینی، گزارش‌دهی یا هر تحلیلی که متکی به اطلاعات مالی دقیق است، به کار ببرید. در پایان این دوره، شما با اعتماد به نفس کامل، مجموعه‌ داده‌های آماده برای تحلیل را آماده کرده، تصمیمات آگاهانه در مورد پاکسازی اتخاذ می‌کنید و فرآیند خود را به‌طور شفاف به همکاران و ذینفعان منتقل خواهید کرد.

سرفصل ها و درس ها

پاکسازی داده‌های مالی با پایتون Data Cleaning with Python for Finance

مقدمه‌ای بر پاکسازی داده‌های مالی با پایتون Introduction to Data Cleaning with Python for Finance
بارگذاری داده‌ها با pandas Loading Data with pandas
کاربرد توابع بررسی سریع داده‌ها Quick Inspection Functions in Action
اصلاح داده‌های گم‌شده و نامعتبر Fixing Missing and Invalid Data
از داده‌های نامنظم تا مدل آماده: دموی عملی پاکسازی From Messy to Model-Ready: A Live Cleaning Demo
تبریک و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey