آموزش تسلط بر علم داده 2025: اکسل، پایتون و تبلئو - آخرین آپدیت

دانلود Data Science Mastery 2025: Excel, Python & Tableau

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

دوره آموزش علم داده برای مبتدیان: اکسل، پایتون، Tableau و آمار

دوره جامع علم داده برای افراد مبتدی که شامل آموزش اکسل، پایتون، Tableau و آمار با پروژه‌های عملی و واقعی است.

  • تجزیه و تحلیل و مصورسازی داده‌ها در اکسل با استفاده از جداول محوری و نمودارها.
  • نوشتن اسکریپت‌های پایتون برای دستکاری داده‌ها با استفاده از Pandas و NumPy.
  • انجام تحلیل‌های آماری و آزمون فرضیه‌ها به آسانی.
  • ساخت داشبوردهای تعاملی و مصورسازی در Tableau.
  • پاکسازی، سازماندهی و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌ها برای تحلیل.
  • درک مفاهیم کلیدی آماری برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده.
  • استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی.
  • ادغام اکسل، پایتون و Tableau برای گردش‌کارهای داده یکپارچه.
  • به کارگیری تکنیک‌های تحلیل داده واقعی در پروژه‌ها.
  • ایجاد اعتماد به نفس به عنوان یک متخصص علم داده از صفر.

پیش‌نیازها:

هیچ پیش‌زمینه‌ای در علم داده، برنامه‌نویسی یا آمار مورد نیاز نیست.

آشنایی با استفاده از کامپیوتر و پیمایش فایل‌ها مفید است.

دانشجویان باید بتوانند ابزارهایی مانند پایتون، Tableau Public و Microsoft Excel را نصب کنند.

یک لپ‌تاپ یا کامپیوتر رومیزی با دسترسی به اینترنت برای پیگیری دوره مورد نیاز است.

اشتیاق به کاوش در مفاهیم علم داده و انجام تمرین‌های عملی.

در دنیای امروز، داده‌ها کلید تصمیم‌گیری بهتر و دستیابی به موفقیت هستند. این دوره برای مبتدیان، راهنمای نهایی شما برای تسلط بر اکسل، پایتون، Tableau، آمار و مصورسازی داده‌ها است. چه تازه شروع کرده باشید و چه بخواهید مهارت‌های خود را ارتقا دهید، این دوره شما را از یک فرد مبتدی به یک متخصص علم داده با اعتماد به نفس تبدیل می‌کند.

شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌های خام را به بینش‌های قابل اجرا تبدیل کنید، تصاویر خیره‌کننده ایجاد کنید و مشکلات دنیای واقعی را حل کنید. تجربه قبلی ندارید؟ مشکلی نیست! ما گام به گام شما را راهنمایی خواهیم کرد.

در این دوره چه خواهید آموخت:

  • تسلط بر فرمول‌ها، توابع و جداول محوری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها.
  • ساخت نمودارها و داشبوردها برای ارائه موثر بینش‌ها.
  • پاکسازی و سازماندهی مجموعه‌داده‌ها برای تجزیه و تحلیل به آسانی.
  • یادگیری پایتون از صفر با کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Matplotlib.
  • خودکارسازی وظایف داده و دستکاری مجموعه‌داده‌ها بدون زحمت.
  • ایجاد مصورسازی با Seaborn و Matplotlib.
  • ساخت داشبوردهای خیره‌کننده برای به اشتراک گذاشتن داستان‌های مبتنی بر داده.
  • ایجاد مصورسازی‌هایی مانند نمودارهای میله‌ای، نمودارهای خطی، نقشه‌های حرارتی و موارد دیگر.
  • استفاده از Tableau Public و Desktop برای تمرین عملی.
  • درک مفاهیم کلیدی آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار.
  • انجام آزمون فرضیه برای اعتبارسنجی فرضیات.
  • به کارگیری آمار برای حل چالش‌های تجاری.
  • ترکیب اکسل، پایتون و Tableau برای یک گردش کار داده کامل.
  • تفسیر مجموعه‌داده‌ها و اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده.
  • کار بر روی پروژه‌های دنیای واقعی برای ایجاد اعتماد به نفس.

اولین قدم خود را در دنیای هیجان‌انگیز علم داده امروز بردارید.

همین حالا ثبت نام کنید و پتانسیل خود را آزاد کنید!


سرفصل ها و درس ها

اکسل Excel

  • کاربردهای اکسل Excel Applications

  • درک رابط کاربری اکسل Understanding the Excel Interface

  • مرتب‌سازی و فیلتر کردن Sorting and Filtering

  • فرمت‌بندی شرطی Conditional Formatting

  • آزمون در مورد مبانی اکسل Quiz on Excel Fundamentals

  • مقدمه‌ای بر توابع آماری Introductions to Statistical Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع ریاضی Introduction to Mathematical Functions

  • آزمون در مورد توابع آماری و ریاضی Quiz on Statistical and Mathematical Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع جستجو Introduction to Lookup Functions

  • مقدمه‌ای بر Index و Match Introduction to Index and Match

  • مقدمه‌ای بر Pivot Tables (جداول محوری) Introduction to Pivot Tables

  • مقدمه‌ای بر Pivot Charts (نمودارهای محوری) Introduction to Pivot Charts

  • آزمون در مورد توابع جستجو و Pivot Tables Quiz on Lookup Functions, and Pivot Tables

  • مقدمه‌ای بر توابع منطقی Introduction to Logical Function

  • فرمت‌بندی سلول‌ها بر اساس توابع منطقی Formatting Cells based on Logical Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع متنی Introduction to Text Functions

  • فرمت‌بندی سلول‌ها بر اساس توابع متنی Formatting cells based on Text Functions

  • آزمون در مورد توابع منطقی و متنی Quiz on Logical Functions, and Text Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع تاریخ و زمان Introduction to Date and Time Functions

  • مبانی پاکسازی داده‌ها در اکسل Basics of Data Cleaning in Excel

  • مبانی مهندسی ویژگی در اکسل Basics of Feature Engineering in Excel

  • مقدمه‌ای بر Power Query در اکسل Introduction to Power Query in Excel

  • آزمون در مورد پاکسازی داده‌ها و مهندسی ویژگی Quiz on Data Cleaning and Feature Engineering

  • Scenario Manager (مدیریت سناریو) Scenario Manager

  • Goal Seek (جستجوی هدف) Goal Seek

  • Data Tables (جداول داده) Data Tables

  • Solver Package (بسته حل‌کننده) Solver Package

  • آزمون در مورد تحلیل What If Quiz on What If analysis

  • بهترین شیوه‌های تجسم داده Data Visualization Best Practices

  • انواع نمودارها در اکسل Types of Charts in Excel

  • ایجاد و فرمت‌بندی نمودارها Creating and Formatting Charts

  • آزمون در مورد نمودارها و داشبوردها Quiz on Charts and Dashboards

  • مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی... Introduction to Linear Regression...

  • تجزیه و تحلیل پیش‌بینی مقدماتی.... Preliminary Forecasting Analysis....

Tableau Tableau

  • مقدمه‌ای بر Tableau Introduction to Tableau

  • چرا Tableau و اهمیت آن؟ Why Tableau and its Importance?

  • انواع مختلف نسخه‌های Tableau Different type of Tableau Versions

  • نصب نسخه Tableau Public Installation of Tableau Public Version

  • نصب نسخه Tableau Desktop Installation of Tableau Desktop Version

  • مقدمه‌ای بر ابعاد و معیارها Introduction to Dimensions and Measures

  • مقدمه‌ای بر نام‌ها و مقادیر معیار Introduction to Measure Names and Values

  • مقدمه‌ای بر فیلد گسسته و پیوسته Introduction to Discrete and Continuous field

  • مقدمه‌ای بر نوار ابزار Show Me Introduction to Show Me Toolbar

  • Text Chart (نمودار متنی) Text Chart

  • Highlight Tables (جداول برجسته) Highlight Tables

  • Bar chart (نمودار میله‌ای) Bar chart

  • Line chart (نمودار خطی) Line chart

  • Pie Chart (نمودار دایره‌ای) Pie Chart

  • Bubble Chart (نمودار حبابی) Bubble Chart

  • Histogram (هیستوگرام) Histogram

  • Heat Map (نقشه حرارتی) Heat Map

  • Tree Map (نمودار درختی) Tree Map

  • Area Chart (نمودار مساحتی) Area Chart

  • Dual Axis Chart (نمودار دو محوره) Dual Axis Chart

  • Scatter Plot (نمودار پراکنش) Scatter Plot

  • Bullet Chart (نمودار گلوله‌ای) Bullet Chart

  • Waterfall Chart (نمودار آبشاری) Waterfall Chart

  • Gantt Chart (نمودار گانت) Gantt Chart

Python Python

  • موارد استفاده واقعی از پایتون Real world use cases of Python

  • نصب Anaconda برای ویندوز و macOS Installation of Anaconda for Windows and macOS

  • مقدمه‌ای بر متغیرها Introduction to Variables

  • مقدمه‌ای بر انواع داده و Type Casting Introduction to Data Types and Type Casting

  • حوزه متغیرها Scope of Variables

  • مقدمه‌ای بر عملگرها Introduction to Operators

  • آزمون در مورد مبانی پایتون Quiz on Basics of Python

  • مقدمه‌ای بر لیست‌ها و تاپل‌ها Introduction to Lists and Tuples

  • مقدمه‌ای بر مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها Introduction to Sets and Dictionaries

  • مقدمه‌ای بر پشته‌ها و صف‌ها Introduction to Stacks and Queues

  • مقدمه‌ای بر پیچیدگی فضایی و زمانی Introduction to Space and Time Complexity

  • مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مرتب‌سازی Introduction to Sorting Algorithms

  • مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جستجو Introduction to Searching Algorithms

  • آزمون در مورد ساختارهای داده Quiz on Data Structures

  • مقدمه‌ای بر پارامترها و آرگومان‌ها Introduction to Parameters and Arguments

  • مقدمه‌ای بر ماژول‌های پایتون Introduction to Python Modules

  • مقدمه‌ای بر توابع Filter، Map و Zip Introduction to Filter, Map, and Zip Functions

  • مقدمه‌ای بر List، Set و Dictionary Comprehensions Introduction to List, Set and Dictionary Comprehensions

  • مقدمه‌ای بر توابع Lambda Introduction to Lambda Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع تحلیلی و تجمیعی Introduction to Analytical and Aggregate Functions

  • آزمون در مورد توابع در پایتون Quiz on Functions in Python

  • مقدمه‌ای بر رشته‌ها Introduction to Strings

  • مقدمه‌ای بر توابع مهم رشته‌ای Introduction to Important String Functions

  • مقدمه‌ای بر فرمت‌بندی رشته و ورودی کاربر Introduction to String Formatting and User Input

  • مقدمه‌ای بر Meta Characters Introduction to Meta Characters

  • مقدمه‌ای بر توابع Built-in برای عبارات با قاعده Introduction to Built-in Functions for Regular Expressions

  • کاراکترهای ویژه و مجموعه‌ها برای عبارات با قاعده Special Characters and Sets for Regular Expressions

  • آزمون در مورد رشته‌ها و عبارات با قاعده Quiz on Strings and Regular Expressions

  • مقدمه‌ای بر عبارات شرطی Introduction to Conditional Statements

  • مقدمه‌ای بر حلقه‌های For Introduction to For Loops

  • مقدمه‌ای بر حلقه‌های While Introduction to While Loops

  • مقدمه‌ای بر Break و Continue Introduction to Break and Continue

  • استفاده از عبارات شرطی در حلقه‌ها Using Conditional Statements in Loops

  • حلقه‌های تو در تو و عبارات شرطی Nested Loops and Conditional Statements

  • آزمون در مورد حلقه‌ها و شرط‌ها Quiz on Loops and Conditionals

  • مقدمه‌ای بر مفهوم OOPs Introduction to OOPs Concept

  • مقدمه‌ای بر وراثت Introduction to Inheritance

  • مقدمه‌ای بر Encapsulation Introduction to Encapsulation

  • مقدمه‌ای بر Polymorphism Introduction to Polymorphism

  • مقدمه‌ای بر کلاس Date و Time Introduction to Date and Time Class

  • مقدمه‌ای بر کلاس TimeDelta Introduction to TimeDelta Class

  • آزمون در مورد OOPs و Date-Time Quiz on OOPs and Date-Time

آمار Statistics

  • مقدمه‌ای بر آمار و اهمیت آن Introduction to Statistics and its importance

  • توضیح نقش آمار در تجزیه و تحلیل داده‌ها Explain the role of statistics in data analysis

  • مقدمه‌ای بر پایتون برای تجزیه و تحلیل آماری Introduction to Python for Statistical Analysis

  • آزمون در مورد مقدمه‌ای بر آمار Quiz on Introduction to Statistics

  • انواع داده Types of Data

  • معیارهای گرایش مرکزی Measures of Central Tendency

  • معیارهای پراکندگی Measures of Spread

  • معیارهای وابستگی Measures of Dependence

  • معیارهای شکل و موقعیت Measures of Shape and Position

  • معیارهای Standard Scores Measures of Standard Scores

  • آزمون در مورد آمار توصیفی Quiz on Descriptive Statistics

  • مقدمه‌ای بر احتمال پایه Introduction to Basic Probability

  • مقدمه‌ای بر نظریه مجموعه Introduction to Set Theory

  • مقدمه‌ای بر احتمال شرطی Introduction to Conditional Probability

  • مقدمه‌ای بر قضیه Bayes Introduction to Bayes Theorem

  • مقدمه‌ای بر جایگشت‌ها و ترکیب‌ها Introduction to Permutations and Combinations

  • مقدمه‌ای بر متغیرهای تصادفی Introduction to Random Variables

  • مقدمه‌ای بر توابع توزیع احتمال Introduction to Probability Distribution Functions

  • آزمون در مورد احتمال پایه و شرطی Quiz on Basic and Conditional Probability

  • مقدمه‌ای بر توزیع نرمال Introduction to Normal Distribution

  • مقدمه‌ای بر Skewness و Kurtosis Introduction to Skewness and Kurtosis

  • مقدمه‌ای بر Transformations آماری Introduction to Statistical Transformations

  • مقدمه‌ای بر میانگین نمونه و جمعیت Introduction to Sample and Population Mean

  • مقدمه‌ای بر قضیه حد مرکزی Introduction to Central Limit Theorem

  • مقدمه‌ای بر Bias و Variance Introduction to Bias and Variance

  • مقدمه‌ای بر Maximum Likelihood Estimation Introduction to Maximum Likelihood Estimation

  • مقدمه‌ای بر بازه‌های اطمینان Introduction to Confidence Intervals

  • مقدمه‌ای بر همبستگی‌ها Introduction to Correlations

  • مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری Introduction to Sampling Methods

  • آزمون در مورد آمار استنباطی Quiz on Inferential Statistics

  • مبانی آزمون فرضیه Fundamentals of Hypothesis Testing

  • مقدمه‌ای بر آزمون‌های T Introduction to T Tests

  • مقدمه‌ای بر آزمون‌های Z Introduction to Z Tests

  • مقدمه‌ای بر آزمون‌های Chi Squared Introduction to Chi Squared Tests

  • مقدمه‌ای بر آزمون‌های Anova Introduction to Anova Tests

  • آزمون در مورد آزمون فرضیه Quiz on Hypothesis Testing

تجزیه و تحلیل داده و تجسم داده Data Analysis and Data Visualization

  • مقدمه‌ای بر Numpy و Pandas Introduction to Numpy and Pandas

  • مقدمه‌ای بر عملیات Numpy Introduction to Numpy Operations

  • مقدمه‌ای بر Pandas Introduction to Pandas

  • مقدمه‌ای بر Series و DataFrames Introduction to Series and DataFrames

  • خواندن داده‌های CSV و JSON با استفاده از Pandas Reading CSV and JSON Data using Pandas

  • تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از Pandas Analyzing the Data using Pandas

  • آزمون در مورد مقدمه‌ای بر Numpy و Pandas Quiz on Introduction to Numpy and Pandas

  • ایندکس‌گذاری، انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها Indexing, Selecting, and Filtering Data

  • ادغام و الحاق با استفاده از Pandas Merging and Concatenation using Pandas

  • همبستگی و ترسیم با استفاده از Pandas Correlation and Plotting using Pandas

  • مقدمه‌ای بر توابع Lambda، Map و Apply Introduction to Lambda, Map and Apply Functions

  • مقدمه‌ای بر عملیات گروه‌بندی با استفاده از Pandas Introduction to Grouping Operations using Pandas

  • مقدمه‌ای بر Cross Tabulation با استفاده از Pandas Introduction to Cross Tabulation using Pandas

  • مقدمه‌ای بر عملیات فیلتر کردن با استفاده از Pandas Introduction to Filtering Operations using Pandas

  • گروه‌بندی تعاملی و عملیات فیلتر کردن Interactive Grouping and Filtering Operations

  • آزمون در مورد توابع پیشرفته در Pandas Quiz on Advanced Functions in Pandas

  • عوامل موثر در تجسم خوب داده Factors for good Data Visualization

  • مقدمه‌ای بر تجسم‌های داده تک متغیره Introduction to Univariate Data Visualizations

  • مقدمه‌ای بر تجسم‌های داده دو متغیره Introduction to Bivariate Data Visualizations

  • ترسیم دو متغیر دسته‌ای Plotting two Categorical Variables

  • مقدمه‌ای بر تجسم‌های داده چند متغیره Introduction to Multivariate Data Visualizations

  • مقدمه‌ای بر Heatmaps و Pairplots Introduction to Heatmaps and Pairplots

  • آزمون در مورد انواع نمودارها و تجسم‌ها Quiz on Types of Charts and Visualizations

  • Colorscales، Facet Grids و Sub plots Colorscales, Facet Grids, and Sub plots

  • مقدمه‌ای بر تجسم داده سه‌بعدی Introduction to 3D Data Visualization

  • مقدمه‌ای بر تجسم داده تعاملی Introduction to Interactive Data Visualization

  • مقدمه‌ای بر نقشه‌ها با استفاده از Plotly Introduction to Maps using Plotly

  • مقدمه‌ای بر نمودارهای Funnel و Gantt با استفاده از Plotly Introduction to Funnel and Gantt Charts using Plotly

  • مقدمه‌ای بر تجسم‌های داده متحرک با استفاده از Plotly Introduction to Animated Data Visualizations using Plotly

  • آزمون در مورد تجسم‌های داده پیشرفته Quiz on Advanced Data Visualizations

پاکسازی داده Data Cleaning

  • علل و تاثیر مقادیر گمشده Causes and Impact of Missing Values

  • انواع مقادیر گمشده Types of Missing Values

  • چه زمانی مقادیر گمشده را از داده‌ها حذف کنیم When to delete the Missing Values from Data

  • جایگزینی مقادیر گمشده با مقادیر آماری Imputing Missing Values with Statistical Values

  • جایگزینی مقادیر گمشده با منطق کسب و کار Imputing Missing Values with Business Logic

  • تاثیر پرت‌ها بر مدل‌های ML Impact of Outliers on ML Models

  • برخورد با پرت‌ها در یک مجموعه داده Dealing with Outliers in an dataset

مقدمه‌ای بر تکنیک‌های کدگذاری دسته‌بندی Introduction to Categorical Encoding Techniques

  • مقدمه‌ای بر کدگذاری Label و Ordinal Introduction to Label and Ordinal Encoding

  • مقدمه‌ای بر کدگذاری Binary و BaseN Introduction to Binary and BaseN Encoding

  • مقدمه‌ای بر کدگذاری Target Introduction Introduction to Target Introduction Encoding

مقدمه‌ای بر توابع دستکاری داده Introduction to Data Manipulation Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع reindex، set_index، reset_index و sort_index Introduction to reindex, set_index, reset_index, and sort_index Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع Replace و Droplevel Introduction to Replace and Droplevel Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع Split و Strip Introduction to Split and Strip Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع Stack و Unstack Introduction to Stack and Unstack Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع Melt، Explode و Squeeze Introduction to Melt, Explode, and Squeeze Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع at_time و between_time Introduction to at_time and between_time Functions

  • مقدمه‌ای بر توابع nlargest و nsmallest Introduction to nlargest and nsmallest Functions

مقدمه‌ای بر تکنیک‌های مهندسی ویژگی Introduction to Feature Engineering Techniques

  • تعیین نحوه حذف ستون‌های غیرضروری Determining how to drop unnecessary columns

  • تجزیه ویژگی‌های تاریخ و زمان Decomposing the Date and Time Features

  • تجزیه ویژگی‌های دسته‌بندی Decomposing the Categorical Features

  • Binning ویژگی‌های عددی Binning the Numerical Features

  • تجميع ویژگی‌ها Aggregation of Features

نمایش نظرات

آموزش تسلط بر علم داده 2025: اکسل، پایتون و تبلئو
جزییات دوره
21.5 hours
166
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
9,706
4.4 از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Meritshot Academy Meritshot Academy

ارائه بهترین دوره های آموزشی و ارتقای مهارت.