آموزش Python Numpy Data Analysis for Data Scientist | هوش مصنوعی | ML | DL
Python Numpy Data Analysis for Data Scientist | AI | ML | DL
مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های Numpy پایتون برای دانشمند داده | هوش مصنوعی | ML | DL
دوره آموزشی Python Numpy Data Analysis for Data Scientist برای تجهیز زبان آموزان به مهارت های لازم برای تجزیه و تحلیل داده ها در زمینه های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق طراحی شده است.
این دوره مجموعه‌ای از موضوعات مانند ایجاد/دسترسی به آرایه‌ها، نمایه‌سازی و برش دادن ابعاد آرایه و شیء ndarray را پوشش می‌دهد. همچنین به یادگیرندگان انواع داده، تبدیل و ویژگی های آرایه آموزش داده می شود.
این دوره بیشتر به عملیات پخش، دستکاری آرایه، پیوستن، تقسیم، و انتقال می پردازد.
فراگیران بینشی در مورد عملگرهای باینری Numpy، عملیات بیتی، جابجایی به چپ و راست، توابع رشته، توابع ریاضی، و توابع مثلثاتی به دست خواهند آورد.
به‌علاوه، این دوره شامل عملیات‌های حسابی، توابع آماری، و توابع شمارش می‌شود. مرتب‌سازی، مشاهده، کپی و تفاوت‌های بین همه روش‌های کپی نیز پوشش داده شده است.
در پایان دوره، زبان آموزان در استفاده از Python Numpy برای تجزیه و تحلیل داده ها مهارت خواهند داشت و آنها را برای مقابله با چالش های صنعت علم داده آماده می کند.
کارهایی که می توانید با Pandas Python انجام دهید
تجزیه و تحلیل داده ها: پانداها اغلب در تجزیه و تحلیل داده ها برای انجام کارهایی مانند تمیز کردن، دستکاری و کاوش داده ها استفاده می شوند.
تجسم داده ها: پانداها را می توان با کتابخانه های تجسمی مانند Matplotlib و Seaborn برای ایجاد تجسم از داده ها استفاده کرد.
یادگیری ماشین: پانداها اغلب در گردش‌های کاری یادگیری ماشین برای پیش پردازش داده‌ها قبل از آموزش مدل‌ها استفاده می‌شوند.
تحلیل مالی: پانداها در امور مالی برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده‌های مالی استفاده می‌شوند.
تحلیل رسانه های اجتماعی: پانداها را می توان برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده های رسانه های اجتماعی استفاده کرد.
محاسبات علمی: پانداها در محاسبات علمی برای دستکاری و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها استفاده می شوند.
هوش تجاری: پانداها را می توان در هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها برای تصمیم گیری استفاده کرد.
خراش دادن وب: پانداها را می توان در خراش دادن وب برای استخراج داده ها از صفحات وب و تجزیه و تحلیل آن استفاده کرد.
********** تجارب و تحصیلات مربیان: **********
فیصل ضمیر یک برنامه نویس با تجربه و متخصص در زمینه علوم کامپیوتر است. او دارای مدرک کارشناسی ارشد در رشته علوم کامپیوتر است و بیش از 7 سال سابقه کار در مدارس، کالج ها و دانشگاه ها را دارد. فیصل یک مربی بسیار ماهر است که علاقه زیادی به آموزش و راهنمایی دانشجویان در زمینه علوم کامپیوتر دارد.
فیصل به عنوان یک برنامه نویس، روی پروژه های مختلفی کار کرده است و در چندین زبان برنامه نویسی از جمله PHP، جاوا و پایتون تجربه دارد. او همچنین بر روی پروژه های مربوط به توسعه وب، مهندسی نرم افزار و مدیریت پایگاه داده کار کرده است. این طیف وسیع تجربه به فیصل اجازه داده است تا درک عمیقی از اصول برنامه نویسی و توانایی آموزش مفاهیم پیچیده به روشی آسان و قابل درک ایجاد کند.
به عنوان یک مربی، فیصل سابقه موفقیت آمیزی دارد. او به دانش‌آموزان در تمام سطوح، از مبتدی تا پیشرفته آموزش داده است و علاقه زیادی به کمک به دانش‌آموزان در رسیدن به اهدافشان دارد. فیصل یک سبک تدریس منحصر به فرد دارد که تئوری را با مثال های عملی ترکیب می کند، که به دانش آموزان اجازه می دهد آنچه را که آموخته اند در سناریوهای دنیای واقعی به کار ببرند.
به طور کلی، فیصل ضمیر یک برنامه نویس ماهر و یک مربی با استعداد است که به دانش آموزان کمک می کند تا به اهداف خود در زمینه علوم کامپیوتر دست یابند. با تجربه گسترده و سوابق موفقیت‌آمیز او، دانش‌آموزان می‌توانند اعتماد کنند که از یک متخصص در این زمینه یاد می‌گیرند.
آنچه در این دوره آموزشی خواهید آموخت Python Numpy Data Analysis for Data Scientist
اینها رئوس مطالب است، می توانید بخوانید که در این دوره پوشش داده خواهد شد:
فصل 01
مقدمه ای بر Numpy
تنظیم محیط Numpy
فصل 02
ایجاد/دسترسی به آرایه
برش نمایه سازی
ابعاد آرایه (1، 2، 3، ..N)
darray Object
انواع داده
تبدیل نوع داده
فصل 03
ویژگی های آرایه
ویژگی های شی ndarray آرایه
ایجاد آرایه به روش های مختلف
آرایه از داده های موجود
تابع آرایه از محدوده
فصل 04
پخش
تکرار آرایه
مقدار آرایه را به روز کنید
تکرار پخش
فصل 05
عملیات دستکاری آرایه
عملیات پیوستن به آرایه
عملیات انتقال آرایه
عملیات تقسیم آرایه
عملیات بیشتر آرایه
فصل 06
عملگرهای باینری Numpy – عملیات باینری
bitwise_and
bitwise_or
numpy.invert()
shift_left
right_shift
فصل 07
توابع رشته
توابع ریاضی
توابع مثلثاتی
فصل 08
عملیات حسابی
افزودن
تفریق
ضرب
تقسیم
floor_divide
قدرت
Mod
باقی
متقابل
منفی
abs
توابع آماری
توابع شمارش
فصل 09
مرتب سازی
مرتب ()
argsort()
lexsort()
جستجو مرتب شده()
پارتیشن()
argpartition()
فصل 10
مشاهده
کپی
"بدون کپی"
کپی کم عمق
کپی عمیق
تفاوت بین روش همه کپی ها
30 روز ضمانت بازگشت وجه برای Python Numpy Data Analysis for Data Scientists
عالی! داشتن ضمانت بازگشت وجه هنگام خرید، به ویژه برای دوره های آنلاین، همیشه اطمینان بخش است. با دوره "تجزیه و تحلیل داده های Python Numpy برای دانشمند داده | AI | ML | DL"، می توانید با دانستن اینکه 30 روز ضمانت بازگشت پول دارید، خیالتان راحت باشد.
این بدان معناست که اگر در 30 روز اول خرید از دوره راضی نبودید، می‌توانید درخواست بازپرداخت کامل کنید.
این نشان می‌دهد که ارائه‌دهنده دوره به کیفیت محتوای خود اطمینان دارد و این فرصت را به شما می‌دهد که دوره را بدون ریسک امتحان کنید.
بنابراین اگر به دنبال بهبود مهارت‌های خود در تجزیه و تحلیل داده‌های پایتون برای علم داده، هوش مصنوعی، ML یا DL هستید، این دوره قطعاً ارزش بررسی دارد.
متشکرم
فیصل ضمیر
Python Numpy Chapter 01 Python Numpy Chapter 01
-
01 Numpy فصل 01 مقدمه 01 Numpy Chapter 01 Introduction
-
02 مقدمه ای بر Numpy 02 Introduction to Numpy
-
03 راه اندازی محیط Numpy 03 Numpy Environment Setup
-
04 مثال برنامه نویسی Numpy 04 Numpy Programming Example
Python Numpy Chapter 02 Python Numpy Chapter 02
-
05 Numpy فصل 02 مقدمه 05 Numpy Chapter 02 Introduction
-
06 ایجاد آرایه در Numpy 06 Creating Array in Numpy
-
07 نمایه سازی و برش با آرایه 07 Indexing and Slicing with Array
-
08 ndarray Object در Numpy 08 ndarray Object in Numpy
-
09 انواع داده در Numpy قسمت 01 09 Data Types in Numpy Part 01
-
10 نوع داده در Numpy Part02 10 Data Types in Numpy Part02
-
۱۱ نوع داده تبدیل در Numpy 11 Data Types Conversion in Numpy
Python Numpy Chapter 03 Python Numpy Chapter 03
-
12 Numpy فصل 03 مقدمه 12 Numpy Chapter 03 Introduction
-
13 ویژگی آرایه 13 Array Attributes
-
14 آرایه در مقابل صفات ndarray 14 Array vs ndarray Attributes
-
15 روش آرایه 15 Array Methods
-
16 ایجاد آرایه خالی 16 Empty Array Creation
-
17 ایجاد آرایه صفر 17 Zeros Array Creation
-
18 Ones Creation Array 18 Ones Creation Array
-
19 روش Asarray در Numpy 19 Asarray Method in Numpy
https://donyad.com/d/0ed4a2
Faisal Zamir
من فیصل ضمیر هستم که دارای 5+ سال تجربه در زمینه آموزش طراحی وب ، توسعه وب ، زبان های برنامه نویسی و غیره در کالج ها ، آکادمی ها ، دانشگاه هستم. من می توانم از طریق آموزش های ویدئویی ، آموزش های وبلاگ ، PDF ، کلاس های آنلاین و غیره تدریس کنم. من مایل هستم که مباحث مرتبط با فناوری اطلاعات را به دانش آموزان مبتدی آموزش دهم که به آنها این امکان را می دهد که هرگونه مهارت را بیاموزند.
نمایش نظرات