کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش تبدیل JSON و اصلاح داده‌های زمانی - آخرین آپدیت

دانلود Transform JSON & Fix Time Data

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: مهارت‌های حیاتی تبدیل داده‌ها را بیاموزید تا داده‌های نامنظم دنیای واقعی را به فرمت‌های آماده برای تحلیل تبدیل کنید. این دوره به دو مورد از رایج‌ترین و چالش‌برانگیزترین مشکلات کیفیت داده‌ها می‌پردازد که تحلیلگران امروز با آن روبرو هستند: استخراج داده‌های ساختاریافته از JSONهای پیچیده و اصلاح ناهماهنگی‌های منطقه زمانی (Timezone) که باعث تخریب مجموعه‌داده‌ها می‌شوند. این دوره کوتاه برای کمک به متخصصان تحلیل داده طراحی شده است تا پیش‌پردازش داده‌های قابل اعتمادی را انجام دهند که تحلیل‌های دقیق در مراحل بعدی را ممکن سازد. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود با اعتماد به نفس کامل چالش‌های آماده‌سازی داده‌ها (Data Wrangling) را که باعث تاخیر و خطا در خط لوله‌های تحلیل تولیدی می‌شوند، مدیریت کنید. شما از کلنجار رفتن با ساختارهای داده‌ای تو در تو به پردازش بهینه JSONهای پیچیده با pandas، و از شناسایی دستی تفاوت‌های زمانی به اصلاح سیستماتیک آفست‌های منطقه زمانی که جلسات کاربر را تکه‌تکه می‌کنند، ارتقا خواهید یافت. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: تکنیک‌های اسکریپت‌نویسی را برای تبدیل داده‌های تو در تو JSON به ستون‌های رابطه‌ای (Relational) به کار ببرید. داده‌های مبتنی بر زمان را برای اصلاح ناهماهنگی‌های ناشی از آفست‌های منطقه زمانی تحلیل کنید. ویژگی منحصر به فرد این دوره این است که بر روی مسائل واقعی کیفیت داده‌های تولیدی، با استفاده از تبدیل‌های عملی پایتون تمرکز دارد که بازتاب‌دهنده سناریوهای واقعی محیط کار است، نه تمرینات تئوری. برای موفقیت در این پروژه، شما باید پیش‌زمینه‌ای در برنامه‌نویسی پایتون، عملیات پایه pandas و آشنایی با گردش کارهای تحلیل داده داشته باشید.
سرفصل ها و درس ها

مبانی تخت‌سازی داده‌های JSON JSON Data Flattening - Foundation

  • چرا مهارت‌های تبدیل JSON در تحلیل داده‌ها اهمیت دارد Why JSON Transformation Skills Matter in Data Analytics

  • درک ساختار JSON و مبانی تبدیل Understanding JSON Structure and Transformation Fundamentals

  • تخت‌سازی گام به گام JSON با استفاده از pandas json_normalize() Step-by-Step JSON Flattening with pandas json_normalize()

کاربرد اصلی: اصلاح آفست منطقه زمانی Module 2: Timezone Offset Correction - Core Application

  • درک مشکلات منطقه زمانی و استراتژی‌های شناسایی در داده‌های تحلیلی Understanding Timezone Issues and Detection Strategies in Analytics Data

  • گردش کار سیستماتیک اصلاح منطقه زمانی با استفاده از پایتون و پانداز Systematic Timezone Correction Workflow Using Python and Pandas

نمایش نظرات

آموزش تبدیل JSON و اصلاح داده‌های زمانی
جزییات دوره
1h 47m
5
(آخرین آپدیت)
36
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft

https://donyad.com/d/41724c

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده

Reconciliation Pandas (Python Package) Anomaly Detection Scripting Data Quality Extract Transform Load Data Analysis Data Mapping JSON Data Integrity Data Wrangling Data Maintenance Data Transformation Data Preprocessing تطبیق داده‌ها تشخیص ناهنجاری اسکریپت‌نویسی کیفیت داده‌ها Extract Transform Load تحلیل داده‌ها نگاشت داده‌ها یکپارچگی داده‌ها نگهداری داده‌ها تبدیل داده‌ها پیش‌پردازش داده‌ها