آموزش پایتون و علم داده با R | برنامه نویسی پایتون و آر
Python & Data Science with R | Python & R Programming
به دوره آموزشی "Python Data Science with R | Python R Programming" خوش آمدید.
زبان برنامه نویسی R برنامه نویسی پایتون برای تجزیه و تحلیل داده های علم داده همه یکپارچه از ابتدا با پروژه های واقعی
زبان برنامه نویسی R یک پلت فرم منبع باز قدرتمند است که برای تجزیه و تحلیل داده های سنگین طراحی شده است. این یک زبان محبوب بین دانشمندان داده، آماردانان و تحلیلگران تجاری به دلیل قابلیت تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم آن است. R همچنین به طور گسترده در یادگیری ماشین، مفهوم اساسی پشت هوش مصنوعی استفاده می شود.
آموزش R می تواند شما را با مفاهیم و روش هایی که R در هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل اعمال می کند آشنا کند. پایتون و r، r و پایتون، پایتون، برنامه نویسی r، علم داده پایتون، علم داده، علم داده با r، r پایتون، پایتون r، علم داده با r و پایتون، دوره علوم داده،
OAK Academy دوره‌های علوم داده‌ای با رتبه‌بندی بالا ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند یاد بگیرید چگونه داده‌های جدید را تجسم کنید و به آنها پاسخ دهید، و همچنین فناوری‌های جدید نوآورانه را توسعه دهید. چه به یادگیری ماشین، داده کاوی یا تجزیه و تحلیل داده علاقه مند باشید، آکادمی اوک دوره ای برای شما دارد.
مدرسان پایتون در آکادمی OAK در همه چیز از توسعه نرم‌افزار گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌ها تخصص دارند و به خاطر آموزش‌های مؤثر و دوستانه‌شان برای دانش‌آموزان در همه سطوح شناخته شده‌اند.
چه در یادگیری ماشینی یا مالی کار میکنید یا در حال دنبال کردن حرفه‌ای در وب هستید. توسعه یا علم داده، پایتون یکی از مهم ترین مهارت هایی است که می توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به ویژه برای برنامه های دسکتاپ، وب و تجاری مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تاکید دارد. پایتون با این فرض توسعه داده شد که باید تنها یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه ای که منجر به سطح سختی از استانداردسازی کد شده است. زبان برنامه نویسی اصلی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای مختلفی را برای برنامه نویسان فراهم می کند که برای کارهای مختلف مناسب هستند.
یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها کسب‌وکارهای بزرگی هستند. اولی در فن‌آوری‌های تعاملی و پیش‌بینی‌کننده گوشی‌های هوشمند جدید نشان داده می‌شود، در حالی که دومی نحوه دسترسی کسب‌وکارها به مشتریان را تغییر می‌دهد. یادگیری R از یک مربی دارای رتبه برتر OAK Academy به شما در هر یک از این صنعت ها پیشرفت می دهد. R زبان برنامه نویسی انتخابی برای محاسبات آماری است. پروژه‌های یادگیری ماشین، تجسم داده‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌ها به‌طور فزاینده‌ای به R برای عملکرد و ابزارهای داخلی آن متکی هستند. و با وجود منحنی یادگیری شیب دار، R برای دانستن هزینه دارد.
علم داده در همه جا وجود دارد. شیوه‌های بهتر علم داده به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا هزینه‌های غیرضروری را کاهش دهند، محاسبات را خودکار کنند و بازارها را تحلیل کنند. اساساً، علم داده کلید پیشرفت در فضای رقابتی جهانی است. برنامه نویسی پایتون، آکادمی بلوط، سواد داده، برنامه نویسی پایتون و r، پایتون علوم داده، پایتون r داده، علم داده r، پایتون و r برای علم داده، تبدیل داده، پایتون r، علم داده پایتون، پایتون برای علم داده، پایتون r برنامه نویسی، علم داده پایتون، پانداها، علم داده r، برنامه نویسی r و پایتون، دوره r، علم داده r و پایتون، NumPy، پایتون r علم داده، علم داده در r، علم داده با پایتون و r، پایتون با r، r استودیو، برنامه نویسی، دوره های r، برنامه نویسی برای علوم داده
آماده ای برای یک شغل در علم داده هستید؟
آیا در مورد علم داده کنجکاو هستید و به دنبال شروع سفر خودآموز خود به دنیای داده هستید؟
آیا شما یک توسعه‌دهنده با تجربه هستید که به‌دنبال ورود در Data Science هستید!
در هر دو مورد، شما در جای درستی هستید!
در حال حاضر دو ابزار برنامه نویسی محبوب برای کارهای علم داده پایتون و R هستند. انتخاب یکی از این دو زبان تجزیه و تحلیل داده شگفت‌انگیز انعطاف‌پذیر دشوار است. هر دو رایگان و منبع باز هستند.
R برای تجزیه و تحلیل آماری و Python به عنوان یک زبان برنامه نویسی همه منظوره. برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری ماشینی، کار با مجموعه داده های بزرگ، یا ایجاد تجسم داده های پیچیده است، آنها کاملا ضروری هستند.
با دوره فول پشته علم داده من، می‌توانید R و Python را با هم یاد بگیرید.
اگر تجربه برنامه نویسی دارید، ممکن است پایتون زبان مناسب شما باشد. R به عنوان یک زبان آماری ساخته شده است، برای انجام یادگیری آماری با برنامه نویسی R بسیار مناسب است.
اما نگران نباشید! در این دوره، شما فرصتی برای یادگیری هر دو خواهید داشت و تصمیم می گیرید که کدام یک متناسب با جایگاه شما باشد!
در طول بخش اول دوره، مهمترین ابزارهای R را یاد خواهید گرفت که به شما امکان انجام علم داده را می دهد. با استفاده از ابزارها، به راحتی می‌توانید داده‌های بزرگ را مدیریت کنید، آنها را دستکاری کنید و نتایج معنی‌داری تولید کنید.
در طول بخش دوم دوره، نحوه استفاده از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، ایجاد تجسم زیبا و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی قدرتمند را به شما آموزش می‌دهیم و همچنین تمرین‌های مختلفی را برای تقویت آنچه در این پایتون آموخته‌ایم انجام خواهیم داد. برای دوره علوم داده.
ما درهای دنیای علم داده را باز خواهیم کرد و به عمق بیشتری خواهیم رفت. اصول اولیه پایتون و کتابخانه های زیبای آن مانند Numpy، Pandas و Matplotlib را قدم به قدم یاد خواهید گرفت. سپس، داده های واقعی را تبدیل و دستکاری می کنیم. برای دستکاری، از بسته tidyverse استفاده می کنیم که شامل dplyr و سایر بسته های ضروری است.
در پایان دوره، می‌توانید همزمان ستون‌ها را انتخاب کنید، ردیف‌ها را فیلتر کنید، ترتیب ترتیب دهید، متغیرهای جدید ایجاد کنید و داده‌های خود را بر اساس گروه بندی و خلاصه کنید.
در این دوره آموزشی خواهید آموخت؛
نحوه استفاده از نوت بوک Anaconda و Jupyter،
مبانی پایتون مانند
انواع داده در پایتون،
بسیاری از اپراتورهای نوع داده، روش‌ها و نحوه استفاده از آنها،
مفهوم شرطی، اگر عبارات
منطق حلقه ها و عبارات کنترل
توابع و نحوه استفاده از آنها
نحوه استفاده از ماژول ها و ایجاد ماژول های خود
مفاهیم علم داده و سواد داده
اصول Numpy برای دستکاری داده ها مانند
آرایه های Numpy و ویژگی های آنها
نحوه نمایه سازی و برش بر روی آرایه ها
موارد زیادی درباره پانداها برای دستکاری داده ها مانند
سری پانداها و ویژگی های آنها
فریم های داده و ویژگی های آنها
مفهوم و نظریه نمایه سازی سلسله مراتبی
عملیات گروهی
منطق Data Munging
نحوه برخورد موثر با داده های از دست رفته به طور موثر
ترکیب چارچوب های داده
نحوه کار با فایل های Dataset
و همچنین نکات اساسی در مورد کتابخانه Matplotlib مانند
را خواهید آموختمفاهیم Pyplot، Pylab و Matplotlb
شکل، طرح فرعی و محورها چیستند
نحوه انجام سفارشی سازی شکل و نمودار
بررسی و مدیریت ساختارهای داده در R
بردارهای اتمی
فهرست ها
آرایه ها
ماتریس
قاب های داده
تیبل ها
عوامل
تغییر داده در R
تغییر و دستکاری داده های معامله
Tidyverse و موارد دیگر
Python و r
برنامه نویسی R
علم داده
علوم داده با r
r python
علوم داده با r و python
برنامه نویسی پایتون r
python numpy
علوم داده پایتون r
علم داده پایتون
و ما تمرینات زیادی را انجام خواهیم داد. در نهایت، ما همچنین 4 پروژه نهایی مختلف خواهیم داشت که همه موضوعات پایتون را پوشش می دهد.
علم داده چیست؟
ما داده های بیشتری نسبت به قبل داریم. اما داده ها به تنهایی نمی توانند چیزهای زیادی در مورد دنیای اطراف به ما بگویند. ما باید اطلاعات را تفسیر کنیم و الگوهای پنهان را کشف کنیم. این جایی است که علم داده وارد می شود. پایتون علم داده از الگوریتم هایی برای درک داده های خام استفاده می کند. تفاوت اصلی بین علم داده و تحلیل داده های سنتی تمرکز آن بر پیش بینی است. علم داده پایتون به دنبال یافتن الگوها در داده ها و استفاده از آن الگوها برای پیش بینی داده های آینده است. برای پردازش مقادیر زیادی از داده ها، کشف الگوها و پیش بینی روندها از یادگیری ماشینی استفاده می کند. علم داده با استفاده از پایتون شامل تهیه، تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها است. از بسیاری از زمینه های علمی استخراج می شود و به عنوان پایتون برای علم داده، با ایجاد الگوریتم های جدید برای تجزیه و تحلیل داده ها و اعتبارسنجی روش های فعلی پیشرفت می کند.
یک دانشمند داده چه می کند؟
دانشمندان داده از یادگیری ماشینی برای کشف الگوهای پنهان در مقادیر زیادی از داده های خام استفاده می کنند تا مشکلات واقعی را روشن کنند. این به چندین مرحله نیاز دارد. ابتدا باید یک مشکل مناسب را شناسایی کنند. در مرحله بعد، آنها تعیین می کنند که برای حل چنین وضعیتی به چه داده هایی نیاز است و نحوه بدست آوردن داده ها را مشخص می کنند. پس از به دست آوردن داده ها، آنها باید داده ها را تمیز کنند. ممکن است داده ها به درستی قالب بندی نشده باشند، ممکن است داده های غیرضروری اضافی داشته باشند، ممکن است ورودی های آن وجود نداشته باشد، یا ممکن است برخی از داده ها نادرست باشند. بنابراین دانشمندان داده باید قبل از تجزیه و تحلیل داده ها از تمیز بودن داده ها اطمینان حاصل کنند. برای تجزیه و تحلیل داده ها، آنها از تکنیک های یادگیری ماشین برای ساخت مدل ها استفاده می کنند. پس از ایجاد یک مدل، آنها را آزمایش، اصلاح و در نهایت به تولید می‌رسانند.
محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای علم داده کدامند؟
Python for data Science محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. این یک زبان جهانی است که کتابخانه های زیادی در دسترس دارد. همچنین یک زبان مبتدی خوب است. R نیز محبوب است. با این حال، پیچیده تر است و برای تجزیه و تحلیل آماری طراحی شده است. اگر می خواهید در تجزیه و تحلیل آماری تخصص داشته باشید، ممکن است انتخاب خوبی باشد. شما می خواهید پایتون یا R و SQL را بدانید. SQL یک زبان پرس و جو است که برای پایگاه داده های رابطه ای طراحی شده است. دانشمندان داده با حجم زیادی از داده ها سر و کار دارند و بسیاری از این داده ها را در پایگاه های داده رابطه ای ذخیره می کنند. این سه زبان برنامه نویسی پرکاربرد هستند. زبان های دیگری مانند جاوا، سی پلاس پلاس، جاوا اسکریپت و اسکالا نیز استفاده می شوند، البته کمتر. اگر قبلاً سابقه ای در آن زبان ها دارید، می توانید ابزارهای موجود در آن زبان ها را بررسی کنید. با این حال، اگر از قبل زبان برنامه نویسی دیگری می دانید، احتمالاً می توانید آن را انتخاب کنید.
آیا علم داده نیاز به کدنویسی دارد؟
هیئت منصفه هنوز در این مورد حاضر نیست. برخی از مردم بر این باورند که بدون دانستن نحوه کدنویسی می‌توان دانشمند داده شد، اما برخی دیگر مخالف هستند. الگوریتم های زیادی در این زمینه توسعه و بهینه سازی شده است. می‌توانید استدلال کنید که درک نحوه استفاده از الگوریتم‌ها مهم‌تر از نحوه کدنویسی آنهاست. با رشد این زمینه، پلتفرم های بیشتری در دسترس هستند که بسیاری از فرآیندها را خودکار می کنند. با این حال، همانطور که اکنون مطرح است، کارفرمایان در درجه اول به دنبال افرادی هستند که بتوانند کدنویسی کنند و شما به مهارت های برنامه نویسی اولیه نیاز دارید. نقش دانشمند داده در حال تکامل است، به طوری که ممکن است در آینده درست نباشد. بهترین توصیه این است که مسیری را پیدا کنید که متناسب با مهارت شما باشد.
یک دانشمند داده باید چه مهارت هایی را بداند؟
یک دانشمند داده به مهارت های زیادی نیاز دارد. آنها به درک قوی از تجزیه و تحلیل آماری و ریاضیات نیاز دارند که از ارکان اساسی علم داده هستند. درک خوب این مفاهیم به شما در درک مقدمات اساسی علم داده کمک می کند. آشنایی با یادگیری ماشین نیز مهم است. یادگیری ماشین ابزار ارزشمندی برای یافتن الگوها در مجموعه داده های بزرگ است. برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ، دانشمندان داده باید با پایگاه های داده آشنا باشند. زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) یک مهارت ضروری برای دانشمندان داده است. با این حال، پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای (NoSQL) در حال افزایش محبوبیت هستند، بنابراین درک بیشتر ساختارهای پایگاه داده سودمند است. زبان برنامه نویسی غالب در علم داده پایتون است – اگرچه R نیز محبوب است. پایه حداقل یکی از این زبان ها نقطه شروع خوبی است. در نهایت، برای ارتباط یافته ها.
پایتون چیست؟
یادگیری ماشین پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، شی گرا و سطح بالا است. چه در زمینه هوش مصنوعی یا امور مالی کار می کنید و یا در حال دنبال کردن حرفه ای در توسعه وب یا علم داده هستید، بوت کمپ پایتون یکی از مهم ترین مهارت هایی است که می توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به ویژه برای برنامه های دسکتاپ، وب و تجاری مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تاکید دارد. پایتون با این فرض توسعه داده شد که باید تنها یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه ای که منجر به سطح سختی از استانداردسازی کد شد. زبان برنامه نویسی اصلی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای مختلفی را برای برنامه نویسان مناسب برای کارهای مختلف فراهم می کند.
R چیست و چرا مفید است؟
زبان برنامه نویسی R به طور خاص برای برنامه نویسی آماری ایجاد شده است. بسیاری آن را برای مدیریت داده ها، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل و نمایش مفید می دانند. R همچنین یک زبان محبوب برای پروژه های علم داده است. بسیاری از داده های مورد استفاده برای علم داده می تواند آشفته و پیچیده باشد. زبان برنامه‌نویسی دارای ویژگی‌ها و کتابخانه‌هایی است که به منظور پاکسازی داده‌های سازمان‌یافته و آسان‌تر کردن ساختارهای داده پیچیده که در زبان‌های دیگر یافت نمی‌شوند، در دسترس است. همچنین ابزارهای تجسم داده قدرتمندی را برای کمک به دانشمندان داده در یافتن الگوها در مجموعه‌های بزرگ داده و ارائه نتایج در گزارش‌های رسا فراهم می‌کند. یادگیری ماشینی حوزه دیگری است که زبان R در آن مفید است. R مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های یادگیری ماشین را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد که به آنها کمک می‌کند تا روندهای داده‌ها را پیدا کنند و رویدادهای آینده را پیش‌بینی کنند.
چه مشاغلی از R استفاده می کنند؟
R یک زبان برنامه نویسی محبوب برای علوم داده، هوش تجاری و تحلیل مالی است. محققان دانشگاهی، علمی و غیرانتفاعی از زبان R برای جمع آوری پاسخ از داده ها استفاده می کنند. R همچنین به طور گسترده در تحقیقات بازار و تبلیغات برای تجزیه و تحلیل نتایج کمپین های بازاریابی و داده های کاربران استفاده می شود. این زبان در تجزیه و تحلیل کمی استفاده می شود، جایی که قابلیت های تجزیه و تحلیل داده های آن به کارشناسان مالی ابزارهای مورد نیاز برای مدیریت پرتفوی سهام، اوراق قرضه و سایر دارایی ها را می دهد. دانشمندان داده از R در بسیاری از صنایع برای تبدیل داده ها به بینش و پیش بینی روندهای آینده با قابلیت های یادگیری ماشینی آن استفاده می کنند. تحلیلگران داده از R برای استخراج داده ها، تجزیه و تحلیل و تبدیل آن به گزارش هایی استفاده می کنند که می تواند به شرکت ها در تصمیم گیری های تجاری بهتر کمک کند. متخصصان تجسم داده ها از R برای تبدیل داده ها به نمودارها و نمودارهای جذاب بصری استفاده می کنند.
آیا یادگیری R دشوار است؟
اینکه آیا یادگیری R سخت است یا خیر، به تجربه شما بستگی دارد. از این گذشته، R یک زبان برنامه نویسی است که برای ریاضیدانان، آماردانان و تحلیلگران تجاری طراحی شده است که ممکن است تجربه کدنویسی نداشته باشند. برای برخی از کاربران مبتدی، یادگیری R نسبتاً ساده است. اگر شما یک تحلیلگر تجاری هستید که فقط با رابط های کاربری گرافیکی آشنا هستید، می تواند منحنی یادگیری داشته باشد زیرا R یک زبان برنامه نویسی مبتنی بر متن است. اما در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی، کاربران معمولاً R را راحت‌تر درک می‌کنند. R همچنین ممکن است برای برنامه نویسانی که به زبان های برنامه نویسی دیگر عادت دارند، یک نحو ناآشنا داشته باشد، اما هنگامی که آنها نحو را یاد می گیرند، روند یادگیری ساده تر می شود. مبتدیان همچنین متوجه خواهند شد که داشتن مقداری دانش از ریاضیات، آمار و احتمالات یادگیری R را آسان تر می کند.
پایتون در مقابل R: تفاوت چیست؟
Python و R دو تا از محبوب ترین ابزارهای برنامه نویسی امروزی هستند. هنگام تصمیم گیری بین پایتون و R، باید به نیازهای خاص خود فکر کنید. از یک طرف، یادگیری پایتون برای مبتدیان نسبتاً آسان است، در بسیاری از رشته ها قابل استفاده است، دارای یک نحو دقیق است که به شما کمک می کند تا کدنویس بهتری شوید، و در پردازش مجموعه داده های بزرگ سریع است. از سوی دیگر، R بیش از 10000 بسته برای دستکاری داده ها دارد، می تواند به راحتی تصاویر گرافیکی با کیفیت انتشار ایجاد کند، از قابلیت برتر برای مدل سازی آماری برخوردار است و به طور گسترده در دانشگاه، مراقبت های بهداشتی و مالی استفاده می شود.
شی گرا بودن پایتون به چه معناست؟
Python یک زبان چند پارادایم است، به این معنی که از بسیاری از رویکردهای برنامه نویسی تجزیه و تحلیل داده ها پشتیبانی می کند. پایتون در کنار سبک های برنامه نویسی رویه ای و تابعی، از سبک برنامه نویسی شی گرا نیز پشتیبانی می کند. در برنامه نویسی شی گرا، یک توسعه دهنده یک پروژه برنامه نویسی را با ایجاد اشیاء پایتون در کد که نشان دهنده اشیاء در دنیای واقعی است، تکمیل می کند. این اشیاء می توانند هم داده ها و هم عملکرد شی دنیای واقعی را داشته باشند. برای تولید یک شی در پایتون به یک کلاس نیاز دارید. شما می توانید یک کلاس را به عنوان یک الگو در نظر بگیرید. شما یک بار قالب را ایجاد می کنید و سپس از الگو برای ایجاد هر تعداد شی که نیاز دارید استفاده می کنید. کلاس‌های پایتون دارای ویژگی‌هایی برای نمایش داده‌ها و روش‌هایی هستند که عملکرد را اضافه می‌کنند. کلاسی که یک خودرو را نشان می‌دهد ممکن است ویژگی‌هایی مانند رنگ، سرعت، و صندلی‌ها و روش‌هایی مانند رانندگی، فرمان، و توقف داشته باشد.
محدودیت های پایتون چیست؟
Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و پرکاربرد است، اما محدودیت هایی دارد. از آنجایی که پایتون در یادگیری ماشینی یک زبان تفسیر شده و پویا است، در مقایسه با یک زبان کامپایل شده و ایستا تایپ شده مانند C کند است. بنابراین، پایتون زمانی مفید است که سرعت آنچنان مهم نباشد. سیستم نوع پویا پایتون همچنین باعث می‌شود که از حافظه بیشتری نسبت به برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر استفاده کند، بنابراین برای برنامه‌های حافظه فشرده مناسب نیست. موتور مجازی پایتون که کد پایتون را اجرا می‌کند به صورت تک رشته‌ای اجرا می‌شود و همزمانی را یکی دیگر از محدودیت‌های زبان برنامه‌نویسی می‌کند. اگرچه پایتون برای برخی از انواع توسعه بازی محبوب است، اما استفاده از حافظه و پردازنده بالاتر آن استفاده از آن را برای توسعه بازی های سه بعدی با کیفیت بالا محدود می کند. همانطور که گفته شد، سخت افزار کامپیوتر بهتر و بهتر می شود، و محدودیت های سرعت و حافظه پایتون کمتر و کمتر مرتبط می شود.
Python چگونه استفاده می شود؟
Python یک زبان برنامه نویسی عمومی است که به طور گسترده در بسیاری از صنایع و پلتفرم ها استفاده می شود. یکی از کاربردهای رایج پایتون اسکریپت نویسی است که به معنای خودکار کردن وظایف در پس زمینه است. بسیاری از اسکریپت هایی که با سیستم عامل های لینوکس عرضه می شوند، اسکریپت های پایتون هستند. پایتون همچنین یک زبان محبوب برای یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم داده ها و علم داده است زیرا نحو ساده آن ساخت سریع برنامه های واقعی را آسان می کند. برای ایجاد برنامه های دسکتاپ می توانید از پایتون استفاده کنید. بسیاری از توسعه دهندگان از آن برای نوشتن برنامه های دسکتاپ لینوکس استفاده می کنند و همچنین یک انتخاب عالی برای توسعه وب و بازی است. چارچوب های وب پایتون مانند Flask و Django یک انتخاب محبوب برای توسعه برنامه های کاربردی وب هستند. اخیراً، پایتون به‌عنوان زبانی برای توسعه تلفن همراه از طریق کتابخانه شخص ثالث Kivy نیز استفاده می‌شود.
چه مشاغلی از پایتون استفاده می‌کنند؟
پایتون یک زبان محبوب است که در بسیاری از صنایع و در بسیاری از رشته‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. مهندسان DevOps از پایتون برای اسکریپت نویسی وب سایت و سرور استفاده می کنند. توسعه دهندگان وب از Python برای ساخت برنامه های وب استفاده می کنند، معمولاً با یکی از چارچوب های وب محبوب پایتون مانند Flask یا Django. دانشمندان داده و تحلیلگران داده از پایتون برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی، تولید تجسم داده ها و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده می کنند. مشاوران مالی و کمیت ها (تحلیلگران کمی) از پایتون برای پیش بینی بازار و مدیریت پول استفاده می کنند. روزنامه نگاران داده از پایتون برای مرتب سازی اطلاعات و ایجاد داستان استفاده می کنند. مهندسان یادگیری ماشین از پایتون برای توسعه شبکه های عصبی و سیستم های هوشمند مصنوعی استفاده می کنند.
چگونه پایتون را به تنهایی یاد بگیرم؟
Python دارای یک نحو ساده است که آن را به یک زبان برنامه نویسی عالی برای یادگیری مبتدی تبدیل می کند. برای یادگیری پایتون به تنهایی، ابتدا باید با سینتکس آشنا شوید. اما برای شروع نوشتن کد واقعی فقط باید کمی در مورد سینتکس پایتون بدانید. در حین رفتن بقیه را برمی دارید. بسته به هدف استفاده از آن، سپس می توانید یک آموزش، کتاب یا دوره آموزشی پایتون را پیدا کنید که با ساختن یک برنامه کاربردی کامل و متناسب با اهداف شما، زبان برنامه نویسی را به شما آموزش دهد. اگر می خواهید بازی توسعه دهید، پس توسعه بازی پایتون را یاد بگیرید. اگر می خواهید برنامه های تحت وب بسازید، می توانید دوره های زیادی را بیابید که می توانند آن را نیز به شما آموزش دهند. اگر می‌خواهید پایتون را خودتان یاد بگیرید، دوره‌های آنلاین Udemy مکانی عالی برای شروع است.
چرا می خواهید این دوره را بگذرانید؟
پاسخ ما ساده است: کیفیت آموزش.
هنگامی که ثبت نام می کنید، تخصص مربیان باتجربه آکادمی OAK را احساس خواهید کرد.
محتوای تازه
بر کسی پوشیده نیست که چگونه فناوری با سرعتی سریع در حال پیشرفت است و حفظ آخرین دانش بسیار مهم است. با این دوره، شما همیشه این شانس را خواهید داشت که آخرین روندهای علم داده را دنبال کنید.
کیفیت تولید ویدیو و صدا
تمام محتوای ما به صورت ویدیو/صوتی با کیفیت بالا ایجاد/تولید می‌شود تا بهترین تجربه یادگیری را برای شما فراهم کند.
شما خواهید بود،
به وضوح می بینم
شنیدن واضح
حرکت در طول دوره بدون حواس‌پرتی
شما همچنین دریافت خواهید کرد:
دسترسی مادام العمر به دوره
پشتیبانی سریع دوستانه در بخش Q A
گواهی تکمیل Udemy برای دانلود آماده است
اکنون وارد دوره "علوم داده پایتون با R | برنامه نویسی پایتون R" شوید.
زبان برنامه نویسی R برنامه نویسی پایتون برای تجزیه و تحلیل داده های علم داده همه در یک از ابتدا با پروژه های واقعی
ما پشتیبانی کامل را ارائه می‌کنیم و به هر سؤالی پاسخ می‌دهیم.
در دوره می بینمت!
تاسیسات Installations
-
نصب Anaconda Distribution برای ویندوز Installing Anaconda Distribution for Windows
-
نصب Anaconda Distribution برای MacOs Installing Anaconda Distribution for MacOs
-
نصب Anaconda Distribution برای لینوکس Installing Anaconda Distribution for Linux
-
بررسی دفترچه یادداشت Jupyter Reviewing The Jupyter Notebook
-
بررسی آزمایشگاه ژوپیتر Reviewing The Jupyter Lab
-
مبانی نوت بوک Jupyter برای مک - علوم داده پایتون، برنامه نویسی r Basics of Jupyter Notebook for Mac - python data science, r programming
گام اول برای کدنویسی First Step to Coding
-
مقدمه پایتون Python Introduction
-
فایل های پروژه پایتون Python Project Files
-
گام اول برای کدنویسی First Step to Coding
-
استفاده از علامت نقل قول در کدنویسی پایتون Using Quotation Marks in Python Coding
-
فرم و سبک کدنویسی چگونه باید باشد (Pep8) How Should the Coding Form and Style Be (Pep8)
-
امتحان Quiz
عملیات پایه با پایتون Basic Operations with Python
-
مقدمه ای بر ساختارهای داده پایه در پایتون Introduction to Basic Data Structures in Python
-
انجام انتساب به متغیرها Performing Assignment to Variables
-
انجام انتساب پیچیده به متغیرها Performing Complex Assignment to Variables
-
تبدیل نوع Type Conversion
-
عملیات حسابی در پایتون Arithmetic Operations in Python
-
بررسی عملکرد چاپ در عمق Examining the Print Function in Depth
-
عملیات دنباله فرار Escape Sequence Operations
-
امتحان Quiz
نوع داده بولی در زبان برنامه نویسی پایتون Boolean Data Type in Python Programming Language
-
عبارات منطقی بولی Boolean Logic Expressions
-
ترتیب عملیات در اپراتورهای بولی Order Of Operations In Boolean Operators
-
با پایتون تمرین کنید Practice with Python
-
امتحان Quiz
نوع داده رشته ای در زبان برنامه نویسی پایتون String Data Type in Python Programming Language
-
بررسی رشته ها به طور خاص Examining Strings Specifically
-
دسترسی به اطلاعات طول (روش لنز) Accessing Length Information (Len Method)
-
روش جستجو در رشته های Startswith()، Endswith() Search Method In Strings Startswith(), Endswith()
-
روش تغییر کاراکتر در رشته ها Replace() Character Change Method In Strings Replace()
-
روش های جایگزینی املا در رشته Spelling Substitution Methods in String
-
روش های برش کاراکتر در رشته Character Clipping Methods in String
-
فهرست بندی و برش رشته کاراکتر Indexing and Slicing Character String
-
عملیات نمایه سازی و برش پیچیده Complex Indexing and Slicing Operations
-
قالب بندی رشته با عملیات حسابی String Formatting with Arithmetic Operations
-
قالب بندی رشته با % Operator String Formatting With % Operator
-
قالب بندی رشته با روش String.Format String Formatting With String.Format Method
-
قالب بندی رشته با روش f-string String Formatting With f-string Method
-
امتحان Quiz
فهرست ساختار داده در زبان برنامه نویسی پایتون List Data Structure in Python Programming Language
-
ایجاد لیست Creation of List
-
رسیدن به عناصر فهرست - نمایه سازی و برش Reaching List Elements – Indexing and Slicing
-
افزودن و اصلاح و حذف عناصر لیست Adding & Modifying & Deleting Elements of List
-
افزودن و حذف با روش ها Adding and Deleting by Methods
-
افزودن و حذف بر اساس فهرست Adding and Deleting by Index
-
سایر روش های فهرست Other List Methods
-
امتحان Quiz
ساختار داده تاپل در زبان برنامه نویسی پایتون Tuple Data Structure in Python Programming Language
-
ایجاد تاپل Creation of Tuple
-
رسیدن به عناصر چندگانه نمایه سازی و برش Reaching Tuple Elements Indexing And Slicing
-
امتحان Quiz
ساختار داده دیکشنری در زبان برنامه نویسی پایتون Dictionary Data Structure in Python Programming Language
-
ایجاد فرهنگ لغت Creation of Dictionary
-
رسیدن به عناصر دیکشنری Reaching Dictionary Elements
-
افزودن و تغییر و حذف عناصر در دیکشنری Adding & Changing & Deleting Elements in Dictionary
-
روش های دیکشنری Dictionary Methods
-
امتحان Quiz
تنظیم ساختار داده در زبان برنامه نویسی پایتون Set Data Structure in Python Programming Language
-
ایجاد مجموعه Creation of Set
-
روش‌های افزودن و حذف عناصر در مجموعه‌ها Adding & Removing Elements Methods in Sets
-
تفاوت روش های عملیات در مجموعه ها Difference Operation Methods In Sets
-
روش های تقاطع و اتحاد در مجموعه ها Intersection & Union Methods In Sets
-
پرسیدن سوال برای مجموعه با روش Asking Questions to Sets with Methods
-
امتحان Quiz
عبارات شرطی در زبان برنامه نویسی پایتون Conditional Expressions in Python Programming Language
-
اپراتورهای مقایسه Comparison Operators
-
ساختار عبارات "اگر". Structure of “if” Statements
-
ساختار بیانیه های "اگر-دیگر". Structure of “if-else” Statements
-
ساختار بیانیه های "اگر-الف-الز" Structure of “if-elif-else” Statements
-
ساختار عبارات تودرتو "if-elif-else". Structure of Nested “if-elif-else” Statements
-
برنامه نویسی هماهنگ با "IF" و "INPUT" Coordinated Programming with “IF” and “INPUT”
-
وضعیت سه تایی Ternary Condition
-
امتحان Quiz
برای حلقه در زبان برنامه نویسی پایتون For Loop in Python Programming Language
-
برای حلقه در پایتون For Loop in Python
-
برای حلقه در پایتون (تقویت موضوع) For Loop in Python(Reinforcing the Topic)
-
استفاده از عبارات شرطی و For Loop Together Using Conditional Expressions and For Loop Together
-
Continue Command Continue Command
-
شکستن فرمان Break Command
-
درک لیست List Comprehension
-
امتحان Quiz
حلقه در زبان برنامه نویسی پایتون While Loop in Python Programming Language
-
در حالی که در پایتون حلقه بزنید While Loop in Python
-
در حالی که در پایتون حلقه ها را تقویت می کند While Loops in Python Reinforcing the Topic
-
امتحان Quiz
توابع در زبان برنامه نویسی پایتون Functions in Python Programming Language
-
آشنایی با توابع Getting know to the Functions
-
نحوه نوشتن تابع How to Write Function
-
عبارت بازگشتی در توابع Return Expression in Functions
-
توابع نوشتن با آرگومان چندگانه Writing Functions with Multiple Argument
-
نوشتن Docstring در توابع Writing Docstring in Functions
-
استفاده از توابع و عبارات شرطی با هم Using Functions and Conditional Expressions Together
-
امتحان Quiz
آرگومان ها و پارامترها در زبان برنامه نویسی پایتون Arguments And Parameters in Python Programming Language
-
آرگومان ها و پارامترها Arguments and Parameters
-
عملیات سطح بالا با آرگومان ها High Level Operations with Arguments
-
امتحان Quiz
پرکاربردترین توابع در زبان برنامه نویسی پایتون Most Used Functions in Python Programming Language
-
توابع all()، any(). all(), any() Functions
-
تابع map(). map() Function
-
تابع filter(). filter() Function
-
تابع zip(). zip() Function
-
تابع ()numerate enumerate() Function
-
توابع max()، min(). max(), min() Functions
-
تابع sum(). sum() Function
-
تابع round(). round() Function
-
تابع لامبدا Lambda Function
-
امتحان Quiz
ساختار کلاس در زبان برنامه نویسی پایتون Class Structure in Python Programming Language
-
متغیرهای محلی و جهانی Local and Global Variables
-
ویژگی های کلاس Features of Class
-
نمونه سازی کلاس Instantiation of Class
-
صفت Instantiation Attribute of Instantiation
-
نوشتن تابع در کلاس Write Function in the Class
-
ساختار ارثی Inheritance Structure
Python For Data Science: Data Science Python For Data Science: Data Science
-
علم داده چیست؟ What Is Data Science?
-
سواد داده در پایتون Data Literacy in Python
-
امتحان Quiz
استفاده از Numpy برای دستکاری داده ها Using Numpy for Data Manipulation
-
آشنایی با کتابخانه NumPy Introduction to NumPy Library
-
فایل های پروژه Numpy Numpy Project Files
-
قدرت NumPy The Power of NumPy
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Array() Creating NumPy Array with The Array() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Zeros() Creating NumPy Array with Zeros() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Ones(). Creating NumPy Array with Ones() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Full(). Creating NumPy Array with Full() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Arange(). Creating NumPy Array with Arange() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Eye(). Creating NumPy Array with Eye() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Linspace() Creating NumPy Array with Linspace() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Random() Creating NumPy Array with Random() Function
-
ویژگی های NumPy Array Properties of NumPy Array
-
تغییر شکل یک آرایه NumPy: تابع Reshape(). Reshaping a NumPy Array: Reshape() Function
-
شناسایی بزرگترین عنصر یک آرایه Numpy Identifying the Largest Element of a Numpy Array
-
تشخیص کمترین عنصر آرایه Numpy: Min()، Ar Detecting Least Element of Numpy Array: Min(), Ar
-
Concatenating Numpy Arrays: Concatenate() Functio Concatenating Numpy Arrays: Concatenate() Functio
-
تقسیم آرایه های تک بعدی یک بعدی: تقسیم Splitting One-Dimensional Numpy Arrays: The Split
-
تقسیم آرایه های دوبعدی Numpy: Split()، Splitting Two-Dimensional Numpy Arrays: Split(),
-
مرتب سازی آرایه های Numpy: تابع Sort(). Sorting Numpy Arrays: Sort() Function
-
نمایه سازی آرایه های Numpy Indexing Numpy Arrays
-
برش آرایه های تک بعدی یک بعدی Slicing One-Dimensional Numpy Arrays
-
برش آرایه های دوبعدی Numpy Slicing Two-Dimensional Numpy Arrays
-
تخصیص مقدار به آرایه های تک بعدی Assigning Value to One-Dimensional Arrays
-
تخصیص مقدار به آرایه دو بعدی Assigning Value to Two-Dimensional Array
-
نمایه سازی فانتزی آرایه های تک بعدی Fancy Indexing of One-Dimensional Arrrays
-
نمایه سازی فانتزی آرایه های دو بعدی Fancy Indexing of Two-Dimensional Arrrays
-
ترکیب شاخص فانتزی با نمایه سازی معمولی Combining Fancy Index with Normal Indexing
-
ترکیب شاخص فانتزی با برش معمولی Combining Fancy Index with Normal Slicing
-
عملیات با اپراتورهای مقایسه Operations with Comparison Operators
-
عملیات حسابی در Numpy Arithmetic Operations in Numpy
-
عملیات آماری در Numpy Statistical Operations in Numpy
-
حل معادلات درجه دوم با NumPy Solving Second-Degree Equations with NumPy
-
امتحان Quiz
(اختیاری) خلاصه، تمرینات و اطلاعات پاداش از کتابخانه Numpy (Optional) Recap, Exercises, and Bonus İnfo from the Numpy Library
-
Numpy چیست؟ What is Numpy?
-
آرایه و ویژگی ها در Python Numpy Array and Features in Python Numpy
-
عملگرهای آرایه در پایتون Numpy Array Operators in Python Numpy
-
نمایه سازی و برش در Python Numpy Indexing and Slicing in Python Numpy
-
تمرینات Numpy در پایتون Numpy Numpy Exercises in Python Numpy
-
امتحان Quiz
پانداها: استفاده از پانداها برای دستکاری داده ها Pandas: Using Pandas for Data Manipulation
-
آشنایی با کتابخانه پانداها Introduction to Pandas Library
-
لینک فایل های پروژه پاندا Pandas Project Files Link
-
ایجاد یک سری پانداها با لیست Creating a Pandas Series with a List
-
ساخت سری پانداها با دیکشنری Creating a Pandas Series with a Dictionary
-
ایجاد سری پانداها با آرایه NumPy Creating Pandas Series with NumPy Array
-
انواع اشیاء در سری Object Types in Series
-
بررسی ویژگی های اولیه Pandas Seri Examining the Primary Features of the Pandas Seri
-
کاربردی ترین روش ها در سری پانداها Most Applied Methods on Pandas Series
-
نمایه سازی و برش سری پانداها Indexing and Slicing Pandas Series
-
ایجاد Pandas DataFrame با لیست Creating Pandas DataFrame with List
-
ایجاد Pandas DataFrame با NumPy Array Creating Pandas DataFrame with NumPy Array
-
ایجاد Pandas DataFrame با دیکشنری Creating Pandas DataFrame with Dictionary
-
بررسی خواص پانداهای دیتا فریم Examining the Properties of Pandas DataFrames
-
عملیات انتخاب عنصر در Pandas DataFrames: درس 1 Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 1
-
عملیات انتخاب عنصر در Pandas DataFrames: درس 2 Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 2
-
انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 1 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames:Lesson 1
-
انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 2 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames:Lesson 2
-
انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 3 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames:Lesson 3
-
انتخاب عنصر با عملیات مشروط در Element Selection with Conditional Operations in
-
اضافه کردن ستون به فریم های داده پاندا Adding Columns to Pandas Data Frames
-
حذف سطرها و ستون ها از فریم های داده پاندا Removing Rows and Columns from Pandas Data frames
-
مقادیر پوچ در فریم های داده پاندا Null Values in Pandas Dataframes
-
حذف مقادیر تهی: تابع Dropna(). Dropping Null Values: Dropna() Function
-
پر کردن مقادیر تهی: تابع Fillna(). Filling Null Values: Fillna() Function
-
تنظیم Index در Pandas DataFrames Setting Index in Pandas DataFrames
-
سلسله‌مراتب چند شاخص و شاخص در DataFrames پاندا Multi-Index and Index Hierarchy in Pandas DataFrames
-
انتخاب عنصر در DataFrames چند نمایه شده Element Selection in Multi-Indexed DataFrames
-
انتخاب عناصر با استفاده از تابع xs() در DataFrames چند نمایه شده Selecting Elements Using the xs() Function in Multi-Indexed DataFrames
-
پیوند داده پانداها: عملکرد Concat Concatenating Pandas Dataframes: Concat Function
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 1 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 1
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 2 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 2
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 3 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 3
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 4 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 4
-
Joining Pandas Dataframes: تابع Join(). Joining Pandas Dataframes: Join() Function
-
بارگیری یک مجموعه داده از کتابخانه Seaborn Loading a Dataset from the Seaborn Library
-
بررسی مجموعه داده 1 Examining the Data Set 1
-
توابع تجمع در DataFrames Pandas Aggregation Functions in Pandas DataFrames
-
بررسی مجموعه داده 2 Examining the Data Set 2
-
استفاده هماهنگ از توابع گروه بندی و تجمیع در فریم های داده پاندا Coordinated Use of Grouping and Aggregation Functions in Pandas Dataframes
-
توابع Advanced Aggregation: تابع Aggregate(). Advanced Aggregation Functions: Aggregate() Function
-
توابع تجمیع پیشرفته: تابع Filter(). Advanced Aggregation Functions: Filter() Function
-
توابع تجمیع پیشرفته: تابع Transform(). Advanced Aggregation Functions: Transform() Function
-
توابع Advanced Aggregation: تابع () Apply Advanced Aggregation Functions: Apply() Function
-
بررسی مجموعه داده 3 Examining the Data Set 3
-
جداول محوری در کتابخانه پانداها Pivot Tables in Pandas Library
-
دسترسی و در دسترس قرار دادن فایل ها Accessing and Making Files Available
-
ورود داده ها با فایل های Csv و Txt Data Entry with Csv and Txt Files
-
ورود اطلاعات با فایل های اکسل Data Entry with Excel Files
-
خروجی به عنوان یک پسوند CSV Outputting as an CSV Extension
-
خروجی به عنوان یک فایل اکسل Outputting as an Excel File
-
امتحان Quiz
(اختیاری) خلاصه، تمرینات و اطلاعات پاداش از کتابخانه پانداها (Optional) Recap, Exercises, and Bonus İnfo from the Pandas Library
-
پاندا چیست؟ What is Pandas?
-
سری ها و ویژگی های پانداها Series and Features in Pandas
-
ویژگی ها و روش های قاب داده در پانداس پایتون Data Frame Attributes and Methods in Pandas Python
-
ویژگی‌ها و روش‌های چارچوب داده بخش – دوم در Pandas Python Data Frame Attributes and Methods Part – II in Pandas Python
-
ویژگی‌ها و روش‌های چارچوب داده بخش - سوم در Pandas Python Data Frame Attributes and Methods Part – III in Pandas Python
-
چند ایندکس در پایتون پاندا Multi Index in Pandas Python
-
عملیات Groupby در Pandas Python Groupby Operations in Pandas Python
-
داده های از دست رفته و داده های Munging در Pandas Python Missing Data and Data Munging in Pandas Python
-
داده های از دست رفته و داده های Munging قسمت دوم در Pandas Python Missing Data and Data Munging Part II in Pandas Python
-
چگونه با داده های از دست رفته در Pandas Python برخورد کنیم؟ How We Deal with Missing Data in Pandas Python?
-
ترکیب فریم های داده در پانداهای پایتون Combining Data Frames in Pandas Python
-
ترکیب Data Frames Part – II در Pandas Python Combining Data Frames Part – II in Pandas Python
-
کار با Dataset Files در Pandas Python Work with Dataset Files in Pandas Python
Python For Data Science: Data Visualization Python For Data Science: Data Visualization
-
Matplotlib چیست؟ What is Matplotlib?
-
با استفاده از Matplotlib Using Matplotlib
-
Pyplot – Pylab – Matplotlib Pyplot – Pylab - Matplotlib
-
شکل، Subplot و Axes در Python Matplotlib Figure, Subplot and Axes in Python Matplotlib
-
سفارشی سازی شکل در Python Matplotlib Figure Customization in Python Matplotlib
-
سفارشی سازی پلات در پایتون Matplotlib Plot Customization in Python Matplotlib
-
امتحان Quiz
علم داده: پروژه های عملی Data Science: Hands-On Projects
-
تجزیه و تحلیل داده ها با مجموعه داده های مختلف: پروژه تایتانیک Analyse Data With Different Data Sets: Titanic Project
-
پاسخ های پروژه تایتانیک در تجزیه و تحلیل داده ها Titanic Project Answers in Data Analysis
-
پروژه دوم: به اشتراک گذاری دوچرخه در تجزیه و تحلیل داده ها Project II: Bike Sharing in Data Analysis
-
پاسخ پروژه به اشتراک گذاری دوچرخه در تجزیه و تحلیل داده ها Bike Sharing Project Answers in Data Analysis
-
پروژه سوم: فروش مسکن و املاک در تجزیه و تحلیل داده ها Project III: Housing and Property Sales in Data Analysis
-
جواب پروژه فروش مسکن و املاک در تحلیل داده ها Answer for Housing and Property Sales Project in Data Analysis
-
پروژه چهارم: لیگ برتر انگلیس در تجزیه و تحلیل داده ها Project IV: English Premier League in Data Analysis
-
پاسخ پروژه لیگ برتر انگلیس در تجزیه و تحلیل داده ها Answers for English Premier League Project in Data Analysis
نصب محیطی برای R Environment Installation for R
-
دانلود و نصب R & R Studio Downloading and Installing R & R Studio
-
کنسول R در مقابل R Studio R Console Versus R Studio
مدیریت داده در R Data Management in R
-
دریافت داده ها در R Getting Data into R
-
دستکاری داده ها در برنامه نویسی R Data Manipulation in R programming
-
نمودارها و نمودارها در برنامه نویسی R Graphs and Charts in R programming
-
امتحان Quiz
بررسی و مدیریت ساختارهای داده در R Examining and Managing Data Structures in R
-
مبانی برداری در برنامه نویسی R Vector Basics in R Programming
-
انواع بردار اتمی در برنامه نویسی R Atomic Vector Types in R Programming
-
تبدیل انواع داده بردارهای اتمی در برنامه نویسی R Converting Data Types of Atomic Vectors in R Programming
-
تست توابع در برنامه نویسی R Test Functions in R Programming
-
بازیافت برداری و تکرار در برنامه نویسی R Vector Recycling and Iterations in R Programming
-
نام گذاری بردارها در برنامه نویسی R Naming Vectors in R Programming
-
بردارهای زیر مجموعه در برنامه نویسی R Subsetting Vectors in R Programming
لیست ها در برنامه نویسی R Lists in R Programming
-
لیست ها در برنامه نویسی R Lists in R Programming
آرایه ها در برنامه نویسی پایتون R Arrays in Python R Programming
-
آرایه ها در برنامه نویسی پایتون R Arrays in Python R Programming
-
زیربخش های یک آرایه در برنامه نویسی پایتون R Subsections of an Array in Python R Programming
ماتریس ها در برنامه نویسی پایتون R Matrices in Python R Programming
-
ماتریس ها در برنامه نویسی پایتون R Matrices in Python R Programming
-
نامگذاری ردیف و ستون ماتریس در برنامه نویسی پایتون R Naming Matrix Row and Columns in Python R Programming
-
محاسبه با ماتریس در برنامه نویسی پایتون R Calculating With Matrices in Python R Programming
فریم های داده در برنامه نویسی پایتون R Data Frames in Python R Programming
-
مقدمه ای بر فریم های داده در برنامه نویسی پایتون R Introduction to Data Frames in Python R Programming
-
نامگذاری متغیرها و مشاهدات در DF در برنامه نویسی پایتون R Naming Variables and Observations in DF in Python R Programming
-
دستکاری مقادیر در DF Manipulating Values in DF
-
افزودن و حذف متغیرها در برنامه نویسی پایتون R Adding and Removing Variables in Python R Programming
-
تیبل ها در R Tibbles in R
عوامل در برنامه نویسی پایتون R Factors in Python R Programming
-
مقدمه ای بر عوامل Introduction to Factors
-
دستکاری داده های دسته بندی شده با Forcats Manipulating Categorical Data with Forcats
تبدیل داده در R Data Transformation in R
-
مقدمه ای بر تبدیل داده در R Introduction to Data Transformation in R
-
ستون ها را با تابع انتخاب در R انتخاب کنید Select Columns with Select Function in R
-
فیلتر کردن ردیف ها با عملکرد فیلتر در R Filtering Rows with Filter Function in R
-
ترتیب سطرها با تابع Arrange در R Arranging Rows with Arrange Function in R
-
اضافه کردن متغیرهای جدید با تابع Mutate در R Adding New Variables with Mutate Function in R
-
خلاصه های گروه بندی شده با تابع خلاصه در R Grouped Summaries with Summarize Function in R
اضافی Extra
-
پایتون و علم داده با R | برنامه نویسی پایتون و آر Python & Data Science with R | Python & R Programming
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/6143c3
آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP) در پایتون با 8 پروژه
Natural Language Processing (NLP) in Python with 8 Projects
کار بر روی 8 پروژه، یادگیری پردازش زبان طبیعی Python، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، SpaCy، NLTK، Sklearn، CNN
آموزش آمادگی آزمون DP-900 Azure Data Fundamentals در یک روز
DP-900 Azure Data Fundamentals Exam Prep In One Day
اصول اولیه خدمات پایگاه داده Azure را بیاموزید و با این دوره کامل DP-900 گواهینامه دریافت کنید!
آموزش علم داده و پایتون - ریاضیات، مدل‌ها، آمار و مطالعه موردی
Data Science & Python - Maths, models, Stats PLUS Case Study
یادگیری آمار، تست‌های استنباطی، یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، مشاغل علم داده به علاوه Python و کتابخانه‌ها
آموزش ChatGPT Masterclass: Pro ChatGPT Playbook برای حرفه ای ها!
ChatGPT Masterclass: Pro ChatGPT Playbook For Professionals!
یک مزیت رقابتی به دست آورید و پتانسیل کامل ChatGPT را باز کنید. از هوش مصنوعی برای افزایش بهره وری و عملکرد استفاده کنید
Oak Academy
زنده باد دانش فنی سلام در آنجا ، تا سال 2024 ، بیش از 1 میلیون شغل محاسباتی پر نشده وجود خواهد داشت و شکاف مهارت ها یک مشکل جهانی است. این نقطه شروع ما بود. در آکادمی OAK ، ما کارشناسان فناوری هستیم که سالها و سالها در این بخش بوده ایم. ما ریشه عمیق در دنیای فناوری داریم. ما صنعت فناوری را می شناسیم. و ما می دانیم که بزرگترین مشکل صنعت فناوری "شکاف مهارتهای فنی" است و راه حل ما این است. آکادمی OAK پل ارتباطی بین صنعت فناوری و افرادی خواهد بود -در حال برنامه ریزی یک حرفه جدید است فکر تحول شغلی است - می خواهید تغییر شغلی یا اختراع مجدد ، - تمایل به یادگیری سرگرمی های جدید با سرعت خود را داشته باشید
OAK Academy Team
مربی
Ali̇ CAVDAR
دانشمند داده و مدرس IT
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.