آموزش تجسم داده ها و استفاده پیشرفته از Matplotlib در پایتون
Data Visualization and advanced use of Matplotlib in Python
با توجه به اهمیت تجسم داده ها، آموزش های زیادی در این زمینه وجود دارد که تجسم داده های اولیه و اولیه را آموزش می دهد. اما در این دوره به شما آموزش می دهیم که چگونه داده های خود را به صورت پیشرفته در پایتون تجسم کنید. در این دوره، ما حتی تجسم سه بعدی را آموزش می دهیم تا بتوانید به طور خاص داده های خود را تجسم کنید و نمودارها را با استفاده از کدهای پایتون ترسیم کنید.
شما می توانید از این دوره برای تجسم داده های خود برای مدیران , مقالات علمی , پروژه های کاری , کلاس های دانشگاهی , وب سایت های شخصی و حتی تبلیغات استفاده کنید .
در دنیای امروزی، داده‌های زیادی روزانه تولید می‌شود. و گاهی اوقات تجزیه و تحلیل این داده ها برای روندهای خاص، و اگر داده ها در قالب خام باشد، ممکن است الگوها دشوار شود. برای غلبه بر این تجسم داده وارد بازی می شود. تجسم داده ها نمایش تصویری خوب و سازمان یافته ای از داده ها را ارائه می دهد که درک، مشاهده و تجزیه و تحلیل را آسان تر می کند. در این دوره، نحوه تجسم پیشرفته داده ها با استفاده از Python را مورد بحث قرار خواهیم داد.
این فقط یک نمایش از سودمندی تجسم داده است که آن را در علم داده بسیار محبوب کرده است. بیایید چند دلیل دیگر را ببینیم که چرا تجسم داده بسیار مهم است:
1. تجسم داده ها روندها را در داده ها کشف می کند
2. تجسم داده ها تعاملی است
3. تجسم داده ها چشم اندازی از داده ها فراهم می کند
4. تجسم داده یک فرآیند داده را توضیح می دهد
5. تجسم داده ها تخیل را تحت تأثیر قرار می دهد
6. تجسم داده ها یک داستان داده را بیان می کند
7. تجسم داده ها داده ها را در زمینه صحیح قرار می دهد
8. تجسم داده ها برای کاربران آموزشی است
9. تجسم داده باعث صرفه جویی در زمان می شود
10. تجسم داده ها داده ها را به زیبایی ارائه می کند
همه این دلایل اهمیت تجسم داده ها را در علم داده نشان می دهد. اساساً، این روش بسیار کاربرپسندتر برای درک داده ها است و همچنین روندها و الگوهای موجود در داده ها را به افراد دیگر نشان می دهد. و ضرری ندارد که تجسم داده ها زیباست و برای مردم جذاب تر از ردیف های داده های خسته کننده است!
معرفی Introduction
-
معرفی Introduction
ایجاد نمودار میله ای سه بعدی Creating 3D Bar chart
-
ایجاد نمودار نوار سه بعدی Creating 3D Bar Chart
-
کدها Codes
ایجاد هیستوگرام سه بعدی Creating 3D Histogram
-
ایجاد هیستوگرام سه بعدی Creating 3D Histogram
-
کدها Codes
ایجاد نمودارهای کانتور سه بعدی Creating 3D Contour Plots
-
ایجاد نمودارهای کانتور سه بعدی Creating 3D Contour Plots
-
کدها Codes
Wireframes و Surface Plots Wireframes and Surface Plots
-
ایجاد Wireframes و Surface Plots Creating Wireframes and Surface Plots
-
کدها Codes
ایجاد نقاط و خطوط سه بعدی Creating 3D Points and Lines
-
ایجاد نقاط و خطوط سه بعدی Creating 3D Points and Lines
-
کدها Codes
مثلث های سطحی Surface Triangulations
-
مثلث های سطحی Surface Triangulations
-
کدها Codes
نوار موبیوس Mobius strip
-
نوار موبیوس Möbius strip
-
کدها Codes
ایجاد طرح پراکندگی سه بعدی Creating 3D Scatter Plot
-
با استفاده از Matplotlib و Numpy پلات 3 بعدی Scatter ایجاد کنید Create 3D Scatter Plot using Matplotlib and Numpy
-
کدها Codes
ایجاد نمودارهای خطی سه بعدی Creating 3D Line Graphs
-
با استفاده از کتابخانه Numpy و Matplotlib نمودارهای خط سه بعدی ایجاد کنید Create 3D Line Graphs using Numpy and Matplotlib library
-
کدها Codes
ایجاد پلات سطح سه بعدی و گرادیان Creating 3D Surface and Gradient Surface Plot
-
نحوه ترسیم نمودار سه بعدی سطح و گرادیان How to Plot 3D Surface and Gradient Surface Graph
-
کدها Codes
ایجاد نمودار وایرفریم سه بعدی Creating 3D Wireframe Graph
-
ترسیم یک نمودار وایرفریم ساده Plotting a Simple Wireframe Graph
-
ایجاد نمودارهای Wireframe متعدد در همان پلات Creating Multiple Wireframe Graphs in the Same Plot
-
کدها Codes
رسم نمودار پراکندگی قطبی Draw Polar Scatter Plot
-
رسم نمودار پراکندگی در مختصات قطبی Plotting Scatter Plot in Polar Coordinates
-
رسم تابع سینوسی در طرح قطبی Plotting Sine Function in the polar plot
-
رسم تابع مماس پراکنده در یک پلات قطبی Plotting Scattered Tangent Function in a Polar Plot
-
رسم نمودار لگاریتمی پراکنده در یک پلات قطبی Plotting Scattered Logarithmic Graph in a Polar Plot
-
کدها Codes
در Matplotlib یک پلات کانتور قطبی رسم کنید Draw a Polar Contour Plot in Matplotlib
-
طرح کانتور قطبی Plot a Polar Contour Plot
-
پلات کانتور چندگانه Plot Multiple Contour Plot
-
ترسیم کانتور قطبی نمودار واکشی مجموعه داده Plotting Polar Contour Plot of Fetching Dataset
-
کدها Codes
ایجاد Heatmap با استفاده از Python Folium Create Heatmaps using Python Folium
-
نقشه های گرمایی جالب با استفاده از Folium Interesting Heatmaps using Folium
-
الزامات Requirments
-
ایجاد نقشه حرارتی Generate Heatmap
-
Heatmap را با زمان ایجاد کنید Generate Heatmap with Time
-
کدها Codes
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/37b077
آموزش یادگیری عمیق تنسورفلو - علم داده در پایتون
Tensorflow Deep Learning - Data Science in Python
Tensorflow Deep Learning Python : Tensorflow Neural Network Training : Tensorflow Models - Android Java : Tensorflow C#
آموزش ChatGPT برای علم داده و یادگیری ماشین
ChatGPT for Data Science and Machine Learning
موارد استفاده مبتدی و پیشرفته از chatGPT - آزمایش فرضیه، یادگیری تحت نظارت، ساده‌لوح بیز، اخلاق در هوش مصنوعی
آموزش تجزیه و تحلیل سری های زمانی، پیش بینی و ML با پایتون
Time Series Analysis, Forecasting, and ML with Python
هدف اصلی این دوره یادگیری نحوه استفاده از پایتون در پیش بینی واقعی و تجزیه و تحلیل سری های زمانی است
S.Emadedin Hashemi
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.