پایتون با Numpy، Pandas و Matplotlib برای علم داده

Python With Numpy, Pandas and Matplotlib for Data Science

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آموزش عمیق برنامه نویسی پایتون برای مبتدیان با مقدمه ای بر Numpy، Pandas و Matplotlib برای علوم داده استفاده از Python برای علم داده و یادگیری ماشین آموزش استفاده از NumPy برای داده های عددی آموزش استفاده از پانداها برای تجزیه و تحلیل داده آموزش استفاده از Matplotlib برای ترسیم پایتون تسلط بر اصول اولیه نحو در برنامه نویسی پایتون به انواع داده ها در برنامه نویسی پایتون تسلط داشته باشید. استفاده از OOP (برنامه نویسی شی گرا) پیش نیازها: برای این دوره نیازی به دانش اولیه برنامه نویسی کامپیوتر نیست شما باید سیستم کامپیوتری خوبی داشته باشید. یک کامپیوتر (ویندوز/مک/لینوکس) باید Anaconda را نصب کنید. ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه این کار را مرحله به مرحله انجام دهید

با دوره جامع ما، «آموزش عمیق در پایتون با علم داده برای مبتدیان مطلق»، قفل دنیای برنامه نویسی پایتون و علم داده را باز کنید. این دوره که به طور خاص برای مبتدیان طراحی شده است، شما را از مبانی پایتون به مبانی علم داده می برد. از طریق درس‌های دقیق، پروژه‌های عملی، و راهنمایی‌های متخصص، مهارت‌ها و اعتماد به نفس برای برتری در برنامه‌نویسی پایتون و تجزیه و تحلیل داده‌ها را به دست خواهید آورد.

آنچه یاد خواهید گرفت:

  1. شروع به کار با اصول برنامه نویسی پایتون: سفر خود را با پایه ای محکم در پایتون آغاز کنید، نحو، متغیرها و انواع داده های آن را درک کنید.

  2. نحوه ایجاد فایل‌های پروژه با سینتکس پایه پایتون: یاد بگیرید چگونه پروژه‌های پایتون خود را به طور موثر تنظیم و سازماندهی کنید و از یک گردش کار هموار اطمینان حاصل کنید.

  3. رشته‌ها در برنامه‌نویسی پایتون: داده‌های متنی را به‌طور مؤثر با روش‌های رشته‌ای قدرتمند پایتون دستکاری و مدیریت کنید.

  4. عملگرها در برنامه نویسی پایتون: بر عملگرهای مختلف، از جمله عملگرهای حسابی، رابطه ای و منطقی تسلط پیدا کنید تا عملیات پیچیده را در برنامه های خود انجام دهید.

  5. لیست در برنامه نویسی پایتون: برای ذخیره، دسترسی و دستکاری مجموعه داده ها با لیست ها کار کنید.

  6. برنامه نویسی تاپل در پایتون: در مورد تاپل ها و نحوه استفاده از آنها برای دنباله های تغییرناپذیر داده ها بیاموزید.

  7. تنظیم در برنامه نویسی پایتون: مجموعه ها و برنامه های کاربردی آنها را برای ذخیره عناصر منحصر به فرد کاوش کنید.

  8. دیکشنری در برنامه نویسی پایتون: فرهنگ لغت را برای ذخیره و بازیابی جفت کلید-مقدار درک کنید.

  9. بیانیه های تصمیم گیری در برنامه نویسی پایتون: برای کنترل جریان برنامه های خود، دستورات شرطی مانند if، else و elif را پیاده سازی کنید.

  10. سیستم های حلقه در برنامه نویسی پایتون: کارهای تکراری را با حلقه های for و while به صورت خودکار انجام دهید تا کارایی برنامه خود را افزایش دهید.

  11. توابع، لامبدا و آرایه‌ها: بلوک‌های کد قابل استفاده مجدد با توابع ایجاد کنید، از عبارات لامبدا برای توابع کوتاه استفاده کنید، و با آرایه‌ها برای ذخیره‌سازی کارآمد داده کار کنید.

  12. تکرار کننده ها در برنامه نویسی پایتون: یاد بگیرید که چگونه از تکرار کننده ها برای عبور از تمام عناصر یک مجموعه استفاده کنید.

  13. مدیریت فایل در برنامه نویسی پایتون: خواندن از فایل ها و نوشتن در آنها، امکان پایداری داده ها و مدیریت پیشرفته داده ها را فراهم می کند.

  14. مفاهیم برنامه نویسی پایتون: برای تقویت مهارت های برنامه نویسی خود به مفاهیم پیشرفته پایتون بپردازید.

  15. قالب بندی رشته ها: رشته ها را برای خوانایی و ارائه بهتر داده های خود قالب بندی کنید.

  16. برنامه نویسی شی گرا در پایتون (OOP): برای ایجاد کدهای ماژولار و قابل استفاده مجدد، عمیقاً در مفاهیم OOP مانند کلاس ها، اشیاء، وراثت، پلی مورفیسم و ​​کپسوله سازی غوطه ور شوید.

  17. مقدمه ای بر پایتون برای علم داده: انتقال به علم داده با مقدمه ای بر مفاهیم و برنامه های اصلی آن.

  18. کتابخانه‌های پایتون برای علم داده: کتابخانه‌های ضروری پایتون برای علم داده، از جمله NumPy، Pandas، و Matplotlib را کاوش کنید.

  19. کتابخانه NumPy : نحوه انجام عملیات عددی و مدیریت آرایه ها با NumPy را بیاموزید.

  20. کتابخانه پانداها: در دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از کتابخانه پانداها مسلط شوید.

  21. کتابخانه Matplotlib: با قابلیت‌های ترسیم قدرتمند Matplotlib، داده‌ها را به‌طور مؤثر تجسم کنید.

  22. نمونه‌برداری از داده‌ها در علم داده: اهمیت نمونه‌گیری و نحوه نمونه‌برداری از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل را درک کنید.

  23. نحوه خواندن داده ها : روش های مختلف برای خواندن داده ها از منابع مختلف را بیاموزید.

  24. نحوه نمونه‌گیری از داده‌ها: تکنیک‌های نمونه‌گیری را برای کار با زیرمجموعه‌های داده‌های خود پیاده‌سازی کنید.

  25. خواندن داده ها از فایل های خارجی: داده ها را از فایل های خارجی به برنامه های پایتون خود وارد کنید.

  26. داده‌ها به فرمت‌های CSV و TXT: برای اشتراک‌گذاری و تجزیه و تحلیل آسان، داده‌های خود را در قالب‌های CSV و TXT ذخیره و صادر کنید.

  27. تبدیل و خواندن داده ها در قالب CSV: داده های خود را به فرمت CSV تبدیل کنید و فایل های CSV را در پایتون بخوانید.

  28. تبدیل فایل TXT به جدول : برای تجزیه و تحلیل آسان تر، فایل های متنی را به داده های جدولی تبدیل کنید.

  29. آماده‌سازی داده‌ها در علم داده: داده‌های خود را با تمیز کردن، تبدیل، و سازمان‌دهی آن‌ها برای تجزیه و تحلیل آماده کنید.

  30. ساختار داده‌های سری: برای داده‌های برچسب‌گذاری‌شده یک‌بعدی با سری Pandas کار کنید.

  31. ساختار قاب داده : Master Pandas DataFrames برای ساختارهای داده با برچسب دو بعدی.

  32. و بسیاری موارد دیگر: به تقویت مهارت های خود با موضوعات و پروژه های اضافی که برای تقویت یادگیری شما طراحی شده اند و شما را برای چالش های دنیای واقعی آماده می کنند، ادامه دهید.

چرا در این دوره ثبت نام کنید؟

  • برنامه درسی جامع: پوشش همه موضوعات ضروری از مبانی پایتون تا علم داده، حصول اطمینان از درک کامل و مجموعه مهارت.

  • پروژه‌های عملی: با پروژه‌های دنیای واقعی که یادگیری شما را تقویت می‌کند، تجربه عملی کسب کنید.

  • مبتدی-دوستانه: بدون نیاز به تجربه قبلی در برنامه نویسی، این دوره برای همه قابل دسترسی است.

  • آموزش تخصصی: از مربیان با تجربه ای که توضیحات واضح و راهنمایی گام به گام ارائه می دهند، بیاموزید.

  • دسترسی مادام العمر : هر زمان که خواستید دوباره به مطالب دوره مراجعه کنید و با سرعت خود یاد بگیرید.

  • پشتیبانی انجمن : برای به اشتراک گذاشتن دانش، جستجوی کمک و همکاری در پروژه ها به جامعه ای از یادگیرندگان بپیوندید.

در پایان این دوره، شما اعتماد به نفس و مهارت‌هایی برای مقابله با چالش‌های برنامه‌نویسی پایتون و علم داده خواهید داشت و شما را برای موفقیت در صنعت قرار می‌دهد. اکنون ثبت نام کنید و سفر خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص برنامه نویسی و علوم داده پایتون آغاز کنید!

پایگاه دانش:

دوره برنامه نویسی پایتون، یادگیری برنامه نویسی پایتون، علم داده برای مبتدیان، اصول اولیه پایتون، ساختارهای داده پایتون، رشته های پایتون، عملگرهای پایتون، حلقه های پایتون، توابع پایتون، پایتون OOP، مدیریت فایل های پایتون، کتابخانه های علوم داده پایتون، NumPy، Pandas , Matplotlib, نمونه برداری داده ها, آماده سازی داده ها, تجزیه و تحلیل داده های پایتون, برنامه نویسی استاد پایتون, برنامه نویسی پایتون مبتدی تا پیشرفته.

پایتون یک زبان برنامه نویسی تفسیر شده، سطح بالا و همه منظوره است. فلسفه طراحی پایتون که توسط Guido van Rossum ایجاد شد و برای اولین بار در سال 1991 منتشر شد، بر خوانایی کد با استفاده قابل توجه از فضای سفید قابل توجه تأکید دارد. ساختارهای زبانی و رویکرد شی گرا آن به برنامه نویسان کمک می کند تا کدهای واضح و منطقی برای پروژه های کوچک و بزرگ بنویسند.

Python به صورت پویا تایپ شده و زباله جمع آوری می شود. از الگوهای برنامه نویسی متعدد، از جمله برنامه نویسی ساختاریافته (به ویژه رویه ای)، شی گرا و تابعی پشتیبانی می کند. Python به دلیل کتابخانه استاندارد جامع آن اغلب به عنوان یک زبان "با باتری ها" توصیف می شود.

پایتون در اواخر دهه 1980 به عنوان جانشین زبان ABC ایجاد شد. Python 2.0 که در سال 2000 منتشر شد، ویژگی هایی مانند درک لیست و سیستم جمع آوری زباله با شمارش مراجع را معرفی کرد.

Python 3.0 که در سال 2008 منتشر شد، یک ویرایش بزرگ از زبان بود که کاملاً با عقب‌نشینی سازگار نیست و بسیاری از کدهای Python 2 بدون تغییر روی Python 3 اجرا نمی‌شوند.

زبان Python 2 رسماً در سال 2020 متوقف شد (اولین بار برای سال 2015 برنامه ریزی شد) و "Python 2.7.18 آخرین نسخه Python 2.7 و بنابراین آخرین نسخه Python 2 است." هیچ وصله امنیتی یا پیشرفت دیگری برای آن منتشر نخواهد شد. با پایان عمر Python 2، فقط Python 3.6.x و نسخه های جدیدتر پشتیبانی می شود.


برخی از اصول برنامه نویسی پایتون که در این دوره مورد بررسی قرار گرفت به شرح زیر است:

1. نحو برنامه نویسی پایه پایتون

2. انواع داده

3. متغیرها

4. حلقه ها

5. اپراتورها

6. بیانیه تصمیم گیری

7. ورودی/خروجی فایل

8. نمونه پروژه ها

9. برنامه نویسی شی گرا

10. مدیریت خطا

11. توابع، لامبدا و آرایه ها


پیشرفت فناوری انفجاری در جمع آوری و استفاده از داده ها به همراه داشته است. بسیاری از صنایع برای توسعه محصولات نوآورانه تر و پیشرفته تر به علم داده تکیه می کنند. در دهه گذشته، حجم و تنوع داده‌های موجود به‌طور چشمگیری افزایش یافته است، که توسعه مهارت‌های جدید و ایجاد مشاغل کاملاً جدید را ضروری کرده است.

من حدس می‌زنم که شما هم پیاده‌روی را دیده‌اید و می‌خواهید در فضای شاداب فناوری وارد شوید. شما در انتظار یک رفتار بزرگ هستید. اما اگر ندانیم با چه چیزی سر و کار داریم، این مقدمه مقدمه نخواهد بود. به من اجازه دهید علم داده را معرفی کنم.

علوم داده ترکیبی از چندین زمینه در فناوری اطلاعات است که در آن از الگوریتم‌ها و فرآیندهای علمی برای استخراج حقایق از داده‌ها و استفاده از آنها برای ایجاد بینش استفاده می‌کنیم.

علم داده مستلزم استفاده از تکنیک های مختلف برای نتیجه گیری از داده های انباشته است. وظیفه یک دانشمند داده این است که یک موضوع تجاری پیچیده را بررسی کند، اطلاعات مربوطه را به داده ها تقطیر کند و آن داده ها را برای مشکل به کار گیرد. ممکن است تعجب کنید که این برای شخص شما چه معنایی دارد و از کجا شروع کنید.

تنها چیزی که مورد نیاز است، داشتن ایده‌ها و درک کامل از زیر و بم یک صنعت خاص است، که بدون شک هر دوی آنها را دارید. در علم داده، کلاهبرداری، به ویژه کلاهبرداری آنلاین، یک موضوع داغ است. دانشمندان داده تخصص خود را در این زمینه با توسعه الگوریتم هایی برای نظارت و جلوگیری از فعالیت های تقلبی به کار می گیرند. این دوره مبتدی علوم داده مکانی عالی برای شروع خواهد بود.

این راهنمای جامع همه چیزهایی را که برای شروع در علم داده نیاز دارید، از فرصت های شغلی مختلف در دسترس دانشمندان داده تا کاربردهای عملی علم داده را به شما آموزش می دهد. شما باید این آموزش علم داده را با مطالعه شرح شغل یک دانشمند داده شروع کنید.

بسیاری از مشاغل و افراد توجه خود را به داده های بزرگ و هوش مصنوعی معطوف کرده اند. تصور اینکه روزانه بیش از 2.5 اگزابایت داده توسط افراد و موسسات تولید و استخراج می شود، تکان دهنده است. از آن زمان، افزایش شهاب سنگی در کمیت داده ها وجود داشته است. بیشتر کسب‌وکارها برای تصمیم‌گیری به شدت به داده‌ها متکی هستند. در نتیجه، برخی از شرکت‌ها بخش‌های اختصاصی تجزیه و تحلیل داده‌ها را ایجاد کرده‌اند.

آماردانان تحلیل‌های کمی داده‌های تاریخی را انجام می‌دهند، که هنوز کافی نیست زیرا یافته‌های تجزیه و تحلیل محدود به زمان حال است. تجزیه و تحلیل قبلاً به صورت دستی انجام می شد، اما این کار عمدتاً با ظهور فرآیندهای محاسباتی قوی، فناوری ابری و ابزارهای تحلیلی خودکار شده است. آنها شروع به کار بر روی مدل های تجزیه و تحلیل داده ها کردند.

قبل از کاوش در بسیاری از جنبه های علم داده، بیایید درک کنیم که در واقع چیست. علم داده در ساده ترین تعریف خود، کاربرد ریاضیات و آمار در مجموعه داده های بزرگ برای نتیجه گیری معنادار در مورد الگوها و روابط درون داده ها است. با استفاده از برنامه نویسی، کسب و کار و مهارت های تحلیلی خود، می توانید مجموعه داده ها را مدیریت و پردازش کنید. باید اعتراف کنید، این به نظر چالش برانگیز است. اکثر مردم فاقد دانش و درک لازم برای کار موثر با علم داده و بهبود مهارت های خود در این زمینه هستند.



چرا باید این دوره را بگذرانم و چه فایده ای برای من به عنوان یک برنامه نویس پایتون دارد؟

این تنها دوره آموزشی در اینترنت است که به شما کمک می کند تا به یک برنامه نویس معتبر و موفق با دانش عمیق از کل جنبه برنامه نویسی پایتون تبدیل شوید و شما را با مهارت های لازم برای ساختن شما برای مواجهه با مصاحبه های شغلی آماده کنید. و به عنوان یک توسعه دهنده نرم افزار کامل مشغول به کار شوید.



سرفصل ها و درس ها

شروع با اصول برنامه نویسی پایتون Getting Started With The Fundamentals of Python Programming

  • کتاب کدنویسی رایگان پایتون خود را از اینجا دانلود کنید Download Your FREE Python Coding Book Here

  • دانلود و نصب Python IDE Download and installation of Python IDE

  • نحوه ایجاد فایل های پروژه با سینتکس پایه پایتون How to create project files with basic python syntax

  • نظرات Comments

  • متغیرها Variables

  • قوانین نامگذاری یک متغیر Rules of naming a variable

  • نحوه اختصاص چندین مقدار به متغیرها How to assign multiple values to variables

  • متغیر جهانی Global Variable

  • کلمه کلیدی جهانی Global Keyword

  • انواع داده ها Data Types

  • ریخته گری Casting

رشته ها در برنامه نویسی پایتون Strings In Python Programming

  • مقدمه ای بر رشته Introduction To String

  • آرایه های رشته ای String Arrays

  • قطعه رشته String Slice

  • اصلاح کننده های رشته String Modifiers

  • الحاق رشته String Concatenation

  • قالب رشته String Format

  • شخصیت فرار Escape Character

عملگرها در برنامه نویسی پایتون Operators In Python Programming

  • عملگرهای حسابی Arithmetic Operators

  • اپراتورهای واگذاری Assignment Operators

  • اپراتورهای مقایسه Comparison Operators

  • اپراتور منطقی Logical Operator

  • اپراتور هویت Identity Operator

لیست در برنامه نویسی پایتون List In Python Programming

  • مقدمه به لیست Introduction To List

  • دسترسی به موارد فهرست Access List Items

  • موارد فهرست را تغییر دهید Change List Items

  • افزودن موارد فهرست Add List Items

  • موارد فهرست را حذف کنید Remove List Items

  • حلقه لیست List Loop

  • درک لیست List Comprehension

  • مرتب سازی لیست List Sorting

تاپل در برنامه نویسی پایتون Tuple In Python Programming

  • مقدمه ای بر تاپل Introduction To Tuple

  • دسترسی به تاپل Access Tuple

  • آپدیت تاپل Tuple Update

  • تاپل ها را باز کنید Unpack Tuples

  • حلقه تاپل Tuple Loop

  • به تاپلز بپیوندید Join Tuples

تنظیم در برنامه نویسی پایتون Set In Python Programming

  • مقدمه برای تنظیم Introduction To Set

  • مجموعه دسترسی Access Set

  • افزودن مجموعه Add Set

  • حذف مجموعه Remove Set

  • به مجموعه ها بپیوندید Join Sets

دیکشنری در برنامه نویسی پایتون Dictionary In Python Programming

  • مقدمه ای بر فرهنگ لغت Introduction To Dictionary

  • دسترسی به موارد دیکشنری Access Dictionary Items

  • افزودن و به روز رسانی دیکشنری Add And Update A Dictionary

  • حذف آیتم های دیکشنری Remove Dictionary Items

  • حلقه آیتم های فرهنگ لغت Loop Dictionary Items

بیانیه های تصمیم گیری در برنامه نویسی پایتون Decision Making Statements In Python Programming

  • اگر بیانیه if statement

  • اظهارات الیف و دیگری Elif and Else statements

  • اپراتور سه تایی Ternary Operator

سیستم های حلقه در برنامه نویسی پایتون Loop Systems In Python Programming

  • در حالی که حلقه While Loop

  • برای حلقه For Loop

  • بیشتر برای حلقه More on for loop

توابع، لامبدا و آرایه ها Functions, Lambda and Arrays

  • مقدمه ای بر توابع Introduction To Functions

  • تابع، آرگومان و پارامتر Function, Argument and Parameter

  • برنامه نویسی لامبدا در پایتون Lambda In Python Programming

  • آرایه ها Arrays

تکرار کننده ها در برنامه نویسی پایتون Iterators In Python Programming

  • معرفی Iterators Introduction To Iterators

  • تکرار کننده حلقه Loop Iterator

  • Iterator را ایجاد کنید Create Iterator

مدیریت فایل در برنامه نویسی پایتون File Handlings In Python Programming

  • ایجاد و نوشتن فایل Create and Write File

  • فایل را بخوانید Read File

  • حذف و حذف فایل ها Remove and Delete Files

مفاهیم برنامه نویسی پایتون Python Programming Concepts

  • تاریخ و زمان Date and Time

  • توابع و ماژول های ریاضی Math Functions and Modules

  • نحوه پذیرش ورودی کاربر How To Accept User Input

  • امتحان کنید جز Try Except

قالب بندی رشته String Formatting

  • قالب بندی رشته String Formatting

  • ورودی کاربر با قالب بندی رشته ها User Input with strings formatting

برنامه نویسی شی گرا در پایتون (OOP) Object Oriented Programming In Python (OOP)

  • کلاس ها و اشیاء Classes and Objects

  • روش شی Object Method

  • ارث Inheritance

مقدمه ای بر پایتون برای علم داده Introduction to Python for Data Science

  • مقدمه ای بر علم داده Introduction to Data Science

  • دانشمند داده کیست؟ Who is a Data Scientist?

  • نصب نوت بوک Anaconda و Jupyter برای Data Science Installation of Anaconda and Jupyter NoteBook for Data Science

کتابخانه های پایتون برای علم داده Python Libraries for Data Science

  • کتابخانه Numpy Numpy Library

  • کتابخانه پانداها Pandas Library

  • کتابخانه Matplotlib Matplotlib Library

اپراتورها در برنامه نویسی پایتون Operators in Python Programming

  • عملگرهای حسابی Arithmetic Operators

  • اپراتورهای واگذاری Assignment Operators

  • اپراتورهای مقایسه Comparison Operators

  • اپراتورهای عضویت Membership Operators

رشته ها در برنامه نویسی پایتون Strings in Python Programming

  • رشته ها در پایتون Strings in Python

  • برش رشته در پایتون String Slicing in Python

بیانیه های تصمیم گیری در پایتون Decision Making Statements in Python

  • If Statement در پایتون If Statement in Python

  • عبارت Else If در پایتون Else If Statement in Python

  • بیانیه Elif در پایتون Elif Statement in Python

  • سوئیچ بیانیه در پایتون Switch Statement in Python

حلقه ها و توابع در پایتون Loops and Functions in Python

  • برای حلقه در برنامه نویسی پایتون For loop in Python programming

  • در حالی که در پایتون حلقه بزنید While Loop in python

  • نحوه ایجاد توابع سفارشی در پایتون How to create custom functions in Python

لیست، تاپل، مجموعه و دیکشنری در پایتون List, Tuple, Set and Dictionary in Python

  • لیست در پایتون List in Python

  • اطلاعات بیشتر در مورد لیست در پایتون More on List in Python

  • تاپل در پایتون Tuple in Python

  • در پایتون تنظیم شده است Set in Python

  • تقاطع و تفاوت متقارن Intersection and Symmetric Difference

  • دیکشنری در پایتون Dictionary in Python

  • بیشتر در دیکشنری More on Dictionary

نمونه گیری از داده ها در علم داده Sampling Data in Data Science

  • نحوه خواندن داده ها How to read data

  • نحوه نمونه برداری از داده ها How to sample data

  • خواندن داده ها از فایل خارجی Read data from external file

داده ها به فرمت های CSV و TXT Data to CSV and TXT Formats

  • تبدیل و خواندن داده ها در فرمت CSV Convert and read data in CSV format

  • تبدیل فایل txt به Table Convert txt file to Table

آماده سازی داده ها در علم داده Data Preparation in Data Science

  • ساختار داده های سری Series Data Structure

  • ساختار DataFrame DataFrame Structure

نمایش نظرات

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.

پایتون با Numpy، Pandas و Matplotlib برای علم داده
جزییات دوره
13 hours
105
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
35,652
3.7 از 5
دارد
دارد
دارد
Emenwa Global
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Emenwa Global Emenwa Global

توسعه دهندگان ارشد با انجام این کار خود از ابتدا بیاموزید ... از این پس پروژه های واقعی بسازید! مدرسان Emenwa Global متخصصان صنعت با سالها تجربه ساخت نرم افزار در دنیای واقعی در شرکت های پیشرو در صنعت هستند. آنها همه چیزهایی را که می دانند برای آموزش هزاران دانش آموز در سراسر جهان ، مانند شما ، بیشترین تقاضای مهارت های فنی و غیر فنی (که معمولاً نادیده گرفته می شوند) را با کارآمدترین روش به اشتراک می گذارند تا بتوانید زندگی خود را کنترل کنید. و فرصت های شغلی جدید و بی پایان هیجان انگیز در دنیای فناوری را باز کنید ، فارغ از سابقه یا تجربه شما. Emenwa Global یک شرکت توسعه دهنده نرم افزار حرفه ای است که خدمات جهانی را شامل برنامه نویسی رایانه ، توسعه وب سایت ، بازاریابی دیجیتال ، سئو ، تهیه محتوا ، توسعه برنامه های تلفن همراه ، شبکه و امنیت سایبری به طیف گسترده ای از افراد و شرکت ها در سراسر جهان ارائه می دهد. ما به شما کمک می کنیم تا در دنیای تجارت اینترنتی به آرزوی خود برسید و همیشه مشتریان خود را تا رضایت کامل همراهی می کنیم. تیم مهندسان ما 24/7 در خدمت شما هستند.