آموزش علم داده با R و پایتون | برنامه نویسی R - آخرین آپدیت

دانلود Data Science with R and Python | R Programming

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

یادگیری علم داده با پایتون و R: دوره جامع برنامه نویسی R

به دنیای علم داده با R و پایتون | برنامه نویسی R خوش آمدید! این دوره جامع به شما کمک می‌کند مهارت‌های لازم برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی‌های ارزشمند را کسب کنید.

برنامه نویسی پایتون و R! در این دوره همه چیز را در یک جا یاد بگیرید. NumPy، Pandas و موارد دیگر را خواهید آموخت.

چرا باید علم داده را با پایتون و R یاد بگیرید؟

علم داده در همه جا وجود دارد. روش‌های بهتر علم داده به شرکت‌ها کمک می‌کنند هزینه‌های غیرضروری را کاهش دهند، محاسبات را خودکار کنند و بازارها را تجزیه و تحلیل کنند. در اصل، علم داده کلید پیشرفت در یک فضای رقابتی جهانی است.

  • تقاضای بالا: بازار کار برای متخصصان علم داده در حال رشد است.
  • فرصت های شغلی متنوع: می‌توانید به عنوان مهندس داده، مدیر تجزیه و تحلیل، یا نقش‌های دیگر در حوزه علم داده مشغول به کار شوید.
  • درآمد بالا: مشاغل علم داده معمولاً حقوق خوبی دارند.

در این دوره چه چیزی یاد خواهید گرفت؟

در این دوره، هم پایتون و هم R را از ابتدا یاد خواهید گرفت. این دوره به شما کمک می‌کند تا:

  • مبانی پایتون: یادگیری مفاهیم اصلی پایتون برای استفاده مؤثر در علم داده.
  • دستکاری و تحلیل داده ها با Pandas: استفاده از Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ.
  • کار با داده های حجیم: یادگیری نحوه مدیریت داده های بزرگ با استفاده از R.
  • مصورسازی داده ها با Matplotlib: استفاده از کتابخانه Matplotlib برای ایجاد تجسم های جذاب و معنادار از داده ها.
  • آرایه های Numpy: استفاده از آرایه های نامپای برای عملیات محاسباتی سریعتر
  • چگونگی کار با DataFrame ها: یادگیری کار با DataFrame ها برای مرتب سازی و ایجاد متغیرهای جدید
  • داده های از دست رفته: نحوه برخورد موثر با داده های از دست رفته

محتوای دوره

  • نحوه استفاده از Anaconda و Jupyter notebook
  • انواع داده‌ها در پایتون
  • مفاهیم شرطی، عبارات if
  • حلقه‌ها و عبارات کنترلی
  • توابع و نحوه استفاده از آنها
  • نحوه استفاده از ماژول ها و ایجاد ماژول های خودتان
  • مبانی Numpy برای دستکاری داده ها
  • مفهوم شاخص گذاری سلسله مراتبی
  • عملیات Groupby
  • منطق Data Munging
  • ترکیب فریم های داده
  • نحوه کار با فایل های مجموعه داده
  • مفاهیم Pyplot، Pylab و Matplotlb
  • چارچوب های داده
  • تبدیل و دستکاری داده ها
  • Tidyverse و موارد دیگر

زبان های برنامه نویسی مورد استفاده برای علم داده

پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. این یک زبان جهانی است که کتابخانه های زیادی در دسترس دارد.

R نیز یک زبان محبوب است؛ با این حال، پیچیده تر است و برای تجزیه و تحلیل آماری طراحی شده است.

چه مهارت هایی یک متخصص علم داده باید بداند؟

یک متخصص علم داده به مهارت های بسیاری نیاز دارد. آنها به درک قوی از تجزیه و تحلیل آماری و ریاضیات، که ارکان اساسی علم داده هستند، نیاز دارند.

پیش نیازها

  • عدم نیاز به دانش قبلی پایتون و r
  • نرم افزارها و ابزارهای رایگان مورد استفاده در طول دوره
  • دانش پایه کامپیوتر
  • تمایل به یادگیری علم داده
  • کنجکاوی برای برنامه نویسی r
  • میل به یادگیری پایتون
  • تمایل به کار با r و پایتون
  • میل به یادگیری علم داده full stack با پایتون

پس منتظر چه هستید؟ همین امروز به ما بپیوندید و سفر خود را در دنیای هیجان انگیز علم داده آغاز کنید!

چرا آکادمی OAK را انتخاب کنید؟

ما مربیان مجرب و با تجربه ای داریم که به شما کمک می کنند تا در کمترین زمان ممکن حرفه ای شوید.

آیا برای شروع به کار در زمینه داده آماده اید؟

دوره آموزش علوم داده ما در آکادمی OAK به شما کمک می کند تا تمام مهارت های لازم را برای حرفه ای شدن در زمینه داده کسب کنید.


سرفصل ها و درس ها

Data Science: Python is Easy To Learn

  • Be Smart and Use Data But How: Answer is Data Science with Python-هوشمند باشید و از داده استفاده کنید اما چگونه: پاسخ علم داده با پایتون است Be Smart and Use Data But How: Answer is Data Science with Python

  • FAQ regarding Data Science-سوالات متداول در مورد علم داده FAQ regarding Data Science

  • Project Files and Course Documents for Data Science with Python and R-فایل های پروژه و اسناد دوره برای علم داده با پایتون و R Project Files and Course Documents for Data Science with Python and R

  • FAQ regarding Python and R programming-سوالات متداول در مورد برنامه نویسی پایتون و R FAQ regarding Python and R programming

Setting Up Python for Mac and Windows : Python, Data science, R programming-راه اندازی پایتون برای مک و ویندوز: پایتون، علم داده، برنامه نویسی R Setting Up Python for Mac and Windows : Python, Data science, R programming

  • Installing Anaconda for Windows - Python with R Programming, Python-نصب Anaconda برای ویندوز - پایتون با برنامه نویسی R، پایتون Installing Anaconda for Windows - Python with R Programming, Python

  • Installing Anaconda for Mac - Python R Programming-نصب Anaconda برای مک - برنامه نویسی R پایتون Installing Anaconda for Mac - Python R Programming

  • Let's Meet Jupyter Notebook for Windows - Python data science-بیایید با Jupyter Notebook برای ویندوز آشنا شویم - علم داده پایتون Let's Meet Jupyter Notebook for Windows - Python data science

  • Basics of Jupyter Notebook for Mac - python data science, r programming-مبانی Jupyter Notebook برای مک - علم داده پایتون، برنامه نویسی r Basics of Jupyter Notebook for Mac - python data science, r programming

Fundamentals of Python-مبانی پایتون Fundamentals of Python

  • Data Types in Python-انواع داده در پایتون Data Types in Python

  • Operators in Python-عملگرها در پایتون Operators in Python

  • Conditionals in Python-عبارات شرطی در پایتون Conditionals in Python

  • Loops in Python-حلقه ها در پایتون Loops in Python

  • Lists, Tuples, Dictionaries and Sets in Python-لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها و مجموعه ها در پایتون Lists, Tuples, Dictionaries and Sets in Python

  • Data Type Operators and Methods in Python-عملگرها و متدهای نوع داده در پایتون Data Type Operators and Methods in Python

  • Modules in Python-ماژول ها در پایتون Modules in Python

  • Functions in Python-توابع در پایتون Functions in Python

  • Exercise Analyse in Python Programming-تجزیه و تحلیل تمرین در برنامه نویسی پایتون Exercise Analyse in Python Programming

  • Exercise Solution in Python Programming-راه حل تمرین در برنامه نویسی پایتون Exercise Solution in Python Programming

  • Quiz-کوئیز Quiz

Python For Data Science: Data Science-پایتون برای علم داده: علم داده Python For Data Science: Data Science

  • What Is Data Science?-علم داده چیست؟ What Is Data Science?

  • Data Literacy in Python-سواد داده در پایتون Data Literacy in Python

  • Python Data Science Quiz-کوئیز علم داده پایتون Python Data Science Quiz

Using Numpy for Data Manipulation-استفاده از NumPy برای دستکاری داده ها Using Numpy for Data Manipulation

  • Introduction to NumPy Library-مقدمه ای بر کتابخانه NumPy Introduction to NumPy Library

  • Notebook Project Files Link regarding NumPy Python Programming Language Library-لینک فایل های پروژه نوت بوک مربوط به کتابخانه زبان برنامه نویسی NumPy پایتون Notebook Project Files Link regarding NumPy Python Programming Language Library

  • The Power of NumPy-قدرت NumPy The Power of NumPy

  • 6 Article Advice And Links about Numpy, Numpy Pyhon-6 توصیه و لینک مقاله در مورد Numpy، Numpy Pyhon 6 Article Advice And Links about Numpy, Numpy Pyhon

  • Creating NumPy Array with The Array() Function-ایجاد آرایه NumPy با تابع Array() Creating NumPy Array with The Array() Function

  • Creating NumPy Array with Zeros() Function-ایجاد آرایه NumPy با تابع Zeros() Creating NumPy Array with Zeros() Function

  • Creating NumPy Array with Ones() Function-ایجاد آرایه NumPy با تابع Ones() Creating NumPy Array with Ones() Function

  • Creating NumPy Array with Full() Function-ایجاد آرایه NumPy با تابع Full() Creating NumPy Array with Full() Function

  • Creating NumPy Array with Arange() Function-ایجاد آرایه NumPy با تابع Arange() Creating NumPy Array with Arange() Function

  • Creating NumPy Array with Eye() Function-ایجاد آرایه NumPy با تابع Eye() Creating NumPy Array with Eye() Function

  • Creating NumPy Array with Linspace() Function-ایجاد آرایه NumPy با تابع Linspace() Creating NumPy Array with Linspace() Function

  • Creating NumPy Array with Random() Function-ایجاد آرایه NumPy با تابع Random() Creating NumPy Array with Random() Function

  • Properties of NumPy Array-ویژگی های آرایه NumPy Properties of NumPy Array

  • Reshaping a NumPy Array: Reshape() Function-تغییر شکل آرایه NumPy: تابع Reshape() Reshaping a NumPy Array: Reshape() Function

  • Identifying the Largest Element of a Numpy Array-شناسایی بزرگترین عنصر یک آرایه Numpy Identifying the Largest Element of a Numpy Array

  • Detecting Least Element of Numpy Array: Min(), Ar-تشخیص کوچکترین عنصر آرایه Numpy: Min()، Ar Detecting Least Element of Numpy Array: Min(), Ar

  • Concatenating Numpy Arrays: Concatenate() Functio-الحاق آرایه های Numpy: تابع Concatenate() Concatenating Numpy Arrays: Concatenate() Functio

  • Splitting One-Dimensional Numpy Arrays: The Split-تقسیم آرایه های Numpy یک بعدی: Split Splitting One-Dimensional Numpy Arrays: The Split

  • Splitting Two-Dimensional Numpy Arrays: Split(),-تقسیم آرایه های Numpy دو بعدی: Split() Splitting Two-Dimensional Numpy Arrays: Split(),

  • Sorting Numpy Arrays: Sort() Function-مرتب سازی آرایه های Numpy: تابع Sort() Sorting Numpy Arrays: Sort() Function

  • Indexing Numpy Arrays-اندیس گذاری آرایه های Numpy Indexing Numpy Arrays

  • Slicing One-Dimensional Numpy Arrays-برش آرایه های Numpy یک بعدی Slicing One-Dimensional Numpy Arrays

  • Slicing Two-Dimensional Numpy Arrays-برش آرایه های Numpy دو بعدی Slicing Two-Dimensional Numpy Arrays

  • Assigning Value to One-Dimensional Arrays-مقداردهی به آرایه های یک بعدی Assigning Value to One-Dimensional Arrays

  • Assigning Value to Two-Dimensional Array-مقداردهی به آرایه های دو بعدی Assigning Value to Two-Dimensional Array

  • Fancy Indexing of One-Dimensional Arrrays-اندیس گذاری فانتزی آرایه های یک بعدی Fancy Indexing of One-Dimensional Arrrays

  • Fancy Indexing of Two-Dimensional Arrrays-اندیس گذاری فانتزی آرایه های دو بعدی Fancy Indexing of Two-Dimensional Arrrays

  • Combining Fancy Index with Normal Indexing-ترکیب اندیس فانتزی با اندیس گذاری عادی Combining Fancy Index with Normal Indexing

  • Combining Fancy Index with Normal Slicing-ترکیب اندیس فانتزی با برش عادی Combining Fancy Index with Normal Slicing

  • Operations with Comparison Operators-عملیات با عملگرهای مقایسه ای Operations with Comparison Operators

  • Arithmetic Operations in Numpy-عملیات حسابی در Numpy Arithmetic Operations in Numpy

  • Statistical Operations in Numpy-عملیات آماری در Numpy Statistical Operations in Numpy

  • Solving Second-Degree Equations with NumPy-حل معادلات درجه دوم با NumPy Solving Second-Degree Equations with NumPy

  • quiz-کوئیز quiz

(Optional) Recap, Exercises, and Bonus İnfo from the Numpy Library-(اختیاری) خلاصه، تمرین ها و اطلاعات جایزه از کتابخانه Numpy (Optional) Recap, Exercises, and Bonus İnfo from the Numpy Library

  • What is Numpy?-NumPy چیست؟ What is Numpy?

  • Array and Features in Python Numpy-آرایه و ویژگی ها در پایتون Numpy Array and Features in Python Numpy

  • Array Operators in Python Numpy-عملگرهای آرایه در پایتون Numpy Array Operators in Python Numpy

  • Indexing and Slicing in Python Numpy-اندیس گذاری و برش در پایتون Numpy Indexing and Slicing in Python Numpy

  • Numpy Exercises in Python Numpy-تمرین های Numpy در پایتون Numpy Numpy Exercises in Python Numpy

  • Quiz-کوئیز Quiz

Pandas: Using Pandas for Data Manipulation-Pandas: استفاده از Pandas برای دستکاری داده ها Pandas: Using Pandas for Data Manipulation

  • Introduction to Pandas Library-مقدمه ای بر کتابخانه Pandas Introduction to Pandas Library

  • Pandas Project Files Link-لینک فایل های پروژه Pandas Pandas Project Files Link

  • Creating a Pandas Series with a List-ایجاد یک Pandas Series با یک لیست Creating a Pandas Series with a List

  • Creating a Pandas Series with a Dictionary-ایجاد یک Pandas Series با یک دیکشنری Creating a Pandas Series with a Dictionary

  • Creating Pandas Series with NumPy Array-ایجاد Pandas Series با آرایه NumPy Creating Pandas Series with NumPy Array

  • Object Types in Series-انواع اشیاء در Series Object Types in Series

  • Examining the Primary Features of the Pandas Series-بررسی ویژگی های اصلی Pandas Series Examining the Primary Features of the Pandas Series

  • Most Applied Methods on Pandas Series-پرکاربردترین متدها در Pandas Series Most Applied Methods on Pandas Series

  • Indexing and Slicing Pandas Series-اندیس گذاری و برش Pandas Series Indexing and Slicing Pandas Series

  • Creating Pandas DataFrame with List-ایجاد Pandas DataFrame با لیست Creating Pandas DataFrame with List

  • Creating Pandas DataFrame with NumPy Array-ایجاد Pandas DataFrame با آرایه NumPy Creating Pandas DataFrame with NumPy Array

  • Creating Pandas DataFrame with Dictionary-ایجاد Pandas DataFrame با دیکشنری Creating Pandas DataFrame with Dictionary

  • Examining the Properties of Pandas DataFrames-بررسی ویژگی های Pandas DataFrames Examining the Properties of Pandas DataFrames

  • Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 1-عملیات انتخاب عنصر در Pandas DataFrames: درس 1 Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 1

  • Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 2-عملیات انتخاب عنصر در Pandas DataFrames: درس 2 Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 2

  • Top Level Element Selection in Pandas DataFrames: Lesson 1-انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 1 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames: Lesson 1

  • Top Level Element Selection in Pandas DataFrames: Lesson 2-انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 2 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames: Lesson 2

  • Top Level Element Selection in Pandas DataFrames: Lesson 3-انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 3 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames: Lesson 3

  • Element Selection with Conditional Operations in Pandas Data Frames-انتخاب عنصر با عملیات شرطی در Pandas Data Frames Element Selection with Conditional Operations in Pandas Data Frames

  • Adding Columns to Pandas Data Frames-اضافه کردن ستون ها به Pandas Data Frames Adding Columns to Pandas Data Frames

  • Removing Rows and Columns from Pandas Data frames-حذف ردیف ها و ستون ها از Pandas Data frames Removing Rows and Columns from Pandas Data frames

  • Null Values ​​in Pandas Dataframes-مقادیر Null در Pandas Dataframes Null Values ​​in Pandas Dataframes

  • Dropping Null Values: Dropna() Function-حذف مقادیر Null: تابع Dropna() Dropping Null Values: Dropna() Function

  • Filling Null Values: Fillna() Function-پر کردن مقادیر Null: تابع Fillna() Filling Null Values: Fillna() Function

  • Setting Index in Pandas DataFrames-تنظیم اندیس در Pandas DataFrames Setting Index in Pandas DataFrames

  • Multi-Index and Index Hierarchy in Pandas DataFrames-Multi-Index و سلسله مراتب اندیس در Pandas DataFrames Multi-Index and Index Hierarchy in Pandas DataFrames

  • Element Selection in Multi-Indexed DataFrames-انتخاب عنصر در DataFrames با Multi-Indexed Element Selection in Multi-Indexed DataFrames

  • Selecting Elements Using the xs() Function in Multi-Indexed DataFrames-انتخاب عناصر با استفاده از تابع xs() در DataFrames با Multi-Indexed Selecting Elements Using the xs() Function in Multi-Indexed DataFrames

  • Concatenating Pandas Dataframes: Concat () Function-الحاق Pandas Dataframes: تابع Concat() Concatenating Pandas Dataframes: Concat () Function

  • Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 1-ادغام Pandas Dataframes: تابع Merge(): درس 1 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 1

  • Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 2-ادغام Pandas Dataframes: تابع Merge(): درس 2 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 2

  • Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 3-ادغام Pandas Dataframes: تابع Merge(): درس 3 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 3

  • Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 4-ادغام Pandas Dataframes: تابع Merge(): درس 4 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 4

  • Joining Pandas Dataframes: Join() Function-پیوستن Pandas Dataframes: تابع Join() Joining Pandas Dataframes: Join() Function

  • Loading a Dataset from the Seaborn Library-بارگیری یک مجموعه داده از کتابخانه Seaborn Loading a Dataset from the Seaborn Library

  • Examining the Data Set 1-بررسی مجموعه داده 1 Examining the Data Set 1

  • Aggregation Functions in Pandas DataFrames-توابع Aggregation در Pandas DataFrames Aggregation Functions in Pandas DataFrames

  • Examining the Data Set 2-بررسی مجموعه داده 2 Examining the Data Set 2

  • Coordinated Use of Grouping and Aggregation Functions in Pandas Dataframes-استفاده هماهنگ از توابع Grouping و Aggregation در Pandas Dataframes Coordinated Use of Grouping and Aggregation Functions in Pandas Dataframes

  • Advanced Aggregation Functions: Aggregate() Function-توابع Aggregation پیشرفته: تابع Aggregate() Advanced Aggregation Functions: Aggregate() Function

  • Advanced Aggregation Functions: Filter() Function-توابع Aggregation پیشرفته: تابع Filter() Advanced Aggregation Functions: Filter() Function

  • Advanced Aggregation Functions: Transform() Function-توابع Aggregation پیشرفته: تابع Transform() Advanced Aggregation Functions: Transform() Function

  • Advanced Aggregation Functions: Apply() Function-توابع Aggregation پیشرفته: تابع Apply() Advanced Aggregation Functions: Apply() Function

  • Examining the Data Set 3-بررسی مجموعه داده 3 Examining the Data Set 3

  • Pivot Tables in Pandas Library-جداول Pivot در کتابخانه Pandas Pivot Tables in Pandas Library

  • Accessing and Making Files Available-دسترسی و در دسترس قرار دادن فایل ها Accessing and Making Files Available

  • Data Entry with Csv and Txt Files-ورودی داده با فایل های Csv و Txt Data Entry with Csv and Txt Files

  • Data Entry with Excel Files-ورودی داده با فایل های Excel Data Entry with Excel Files

  • Outputting as an CSV Extension-خروجی به عنوان پسوند CSV Outputting as an CSV Extension

  • Outputting as an Excel File-خروجی به عنوان یک فایل Excel Outputting as an Excel File

  • Pandas Quiz-کوئیز Pandas Pandas Quiz

(Optional) Recap, Exercises, and Bonus İnfo from the Pandas Library-(اختیاری) خلاصه، تمرین ها و اطلاعات جایزه از کتابخانه Pandas (Optional) Recap, Exercises, and Bonus İnfo from the Pandas Library

  • What is Pandas?-Pandas چیست؟ What is Pandas?

  • Series and Features in Pandas-سری ها و ویژگی ها در Pandas Series and Features in Pandas

  • Data Frame Attributes and Methods in Pandas Python-ویژگی ها و متدهای Data Frame در Pandas Python Data Frame Attributes and Methods in Pandas Python

  • Data Frame Attributes and Methods Part – II in Pandas Python-ویژگی ها و متدهای Data Frame قسمت – II در Pandas Python Data Frame Attributes and Methods Part – II in Pandas Python

  • Data Frame Attributes and Methods Part – III in Pandas Python-ویژگی ها و متدهای Data Frame قسمت – III در Pandas Python Data Frame Attributes and Methods Part – III in Pandas Python

  • Multi Index in Pandas Python-Multi Index در Pandas Python Multi Index in Pandas Python

  • Groupby Operations in Pandas Python-عملیات Groupby در Pandas Python Groupby Operations in Pandas Python

  • Missing Data and Data Munging in Pandas Python-داده های گمشده و پاکسازی داده ها در Pandas Python Missing Data and Data Munging in Pandas Python

  • Missing Data and Data Munging Part II in Pandas Python-داده های گمشده و پاکسازی داده ها قسمت II در Pandas Python Missing Data and Data Munging Part II in Pandas Python

  • How We Deal with Missing Data in Pandas Python?-چگونه با داده های گمشده در Pandas Python برخورد می کنیم؟ How We Deal with Missing Data in Pandas Python?

  • Combining Data Frames in Pandas Python-ترکیب Data Frames در Pandas Python Combining Data Frames in Pandas Python

  • Combining Data Frames Part – II in Pandas Python-ترکیب Data Frames قسمت – II در Pandas Python Combining Data Frames Part – II in Pandas Python

  • Work with Dataset Files in Pandas Python-کار با فایل های Dataset در Pandas Python Work with Dataset Files in Pandas Python

  • Quiz-کوئیز Quiz

  • Data Science ( Python and R ) Quiz-کوئیز علم داده (پایتون و R) Data Science ( Python and R ) Quiz

  • Data Science ( Python and R ) Quiz-کوئیز علم داده (پایتون و R) Data Science ( Python and R ) Quiz

Python For Data Science: Data Visualization-پایتون برای علم داده: مصورسازی داده Python For Data Science: Data Visualization

  • What is Matplotlib?-Matplotlib چیست؟ What is Matplotlib?

  • Using Matplotlib-استفاده از Matplotlib Using Matplotlib

  • Pyplot – Pylab - Matplotlib-Pyplot – Pylab - Matplotlib Pyplot – Pylab - Matplotlib

  • Figure, Subplot and Axes in Python Matplotlib-شکل، زیر نمودار و محورها در پایتون Matplotlib Figure, Subplot and Axes in Python Matplotlib

  • Figure Customization in Python Matplotlib-سفارشی سازی شکل در پایتون Matplotlib Figure Customization in Python Matplotlib

  • Plot Customization in Python Matplotlib-سفارشی سازی نمودار در پایتون Matplotlib Plot Customization in Python Matplotlib

  • Quiz-کوئیز Quiz

Data Science: Hands-On Projects-علم داده: پروژه های عملی Data Science: Hands-On Projects

  • Analyse Data With Different Data Sets: Titanic Project-تجزیه و تحلیل داده ها با مجموعه داده های مختلف: پروژه تایتانیک Analyse Data With Different Data Sets: Titanic Project

  • Titanic Project Answers in Data Analysis-پاسخ های پروژه تایتانیک در تجزیه و تحلیل داده ها Titanic Project Answers in Data Analysis

  • Project II: Bike Sharing in Data Analysis-پروژه II: اشتراک دوچرخه در تجزیه و تحلیل داده ها Project II: Bike Sharing in Data Analysis

  • Bike Sharing Project Answers in Data Analysis-پاسخ های پروژه اشتراک دوچرخه در تجزیه و تحلیل داده ها Bike Sharing Project Answers in Data Analysis

  • Project III: Housing and Property Sales in Data Analysis-پروژه III: فروش مسکن و املاک در تجزیه و تحلیل داده ها Project III: Housing and Property Sales in Data Analysis

  • Answer for Housing and Property Sales Project in Data Analysis-پاسخ پروژه فروش مسکن و املاک در تجزیه و تحلیل داده ها Answer for Housing and Property Sales Project in Data Analysis

  • Project IV: English Premier League in Data Analysis-پروژه IV: لیگ برتر انگلیس در تجزیه و تحلیل داده ها Project IV: English Premier League in Data Analysis

  • Answers for English Premier League Project in Data Analysis-پاسخ های پروژه لیگ برتر انگلیس در تجزیه و تحلیل داده ها Answers for English Premier League Project in Data Analysis

Environment Installation for R-نصب محیط برای R Environment Installation for R

  • Downloading and Installing R & R Studio-دانلود و نصب R & R Studio Downloading and Installing R & R Studio

  • R Console Versus R Studio-کنسول R در مقابل R Studio R Console Versus R Studio

Data Management in R-مدیریت داده در R Data Management in R

  • Getting Data into R-وارد کردن داده به R Getting Data into R

  • Data Manipulation in R programming-دستکاری داده در برنامه نویسی R Data Manipulation in R programming

  • Graphs and Charts in R programming-نمودارها و چارت ها در برنامه نویسی R Graphs and Charts in R programming

  • quiz-کوئیز quiz

Examining and Managing Data Structures in R-بررسی و مدیریت ساختارهای داده در R Examining and Managing Data Structures in R

  • Vector Basics in R Programming-مبانی بردار در برنامه نویسی R Vector Basics in R Programming

  • Atomic Vector Types in R Programming-انواع بردار اتمی در برنامه نویسی R Atomic Vector Types in R Programming

  • Converting Data Types of Atomic Vectors in R Programming-تبدیل انواع داده بردار اتمی در برنامه نویسی R Converting Data Types of Atomic Vectors in R Programming

  • Test Functions in R Programming-توابع تست در برنامه نویسی R Test Functions in R Programming

  • Vector Recycling and Iterations in R Programming-بازیافت و تکرار بردار در برنامه نویسی R Vector Recycling and Iterations in R Programming

  • Naming Vectors in R Programming-نامگذاری بردارها در برنامه نویسی R Naming Vectors in R Programming

  • Subsetting Vectors in R Programming-زیرمجموعه گیری بردارها در برنامه نویسی R Subsetting Vectors in R Programming

Lists in R Programming-لیست ها در برنامه نویسی R Lists in R Programming

  • Lists in R Programming-لیست ها در برنامه نویسی R Lists in R Programming

Arrays in Python R Programming-آرایه ها در برنامه نویسی R پایتون Arrays in Python R Programming

  • Arrays in Python R Programming-آرایه ها در برنامه نویسی R پایتون Arrays in Python R Programming

  • Subsections of an Array in Python R Programming-زیربخش های یک آرایه در برنامه نویسی R پایتون Subsections of an Array in Python R Programming

Matrices in Python R Programming-ماتریس ها در برنامه نویسی R پایتون Matrices in Python R Programming

  • Matrices in Python R Programming-ماتریس ها در برنامه نویسی R پایتون Matrices in Python R Programming

  • Naming Matrix Row and Columns in Python R Programming-نامگذاری سطر و ستون ماتریس در برنامه نویسی R پایتون Naming Matrix Row and Columns in Python R Programming

  • Calculating With Matrices in Python R Programming-محاسبه با ماتریس ها در برنامه نویسی R پایتون Calculating With Matrices in Python R Programming

Data Frames in Python R Programming-Data Frames در برنامه نویسی R پایتون Data Frames in Python R Programming

  • Introduction to Data Frames in Python R Programming-مقدمه ای بر Data Frames در برنامه نویسی R پایتون Introduction to Data Frames in Python R Programming

  • Naming Variables and Observations in DF in Python R Programming-نامگذاری متغیرها و مشاهدات در DF در برنامه نویسی R پایتون Naming Variables and Observations in DF in Python R Programming

  • Manipulating Values in DF-دستکاری مقادیر در DF Manipulating Values in DF

  • Adding and Removing Variables in Python R Programming-اضافه کردن و حذف متغیرها در برنامه نویسی R پایتون Adding and Removing Variables in Python R Programming

  • Tibbles in R-Tibbles در R Tibbles in R

Factors in Python R Programming-Factors در برنامه نویسی R پایتون Factors in Python R Programming

  • Introduction to Factors-مقدمه ای بر Factors Introduction to Factors

  • Manipulating Categorical Data with Forcats-دستکاری داده های طبقه بندی شده با Forcats Manipulating Categorical Data with Forcats

Data Transformation in R-تبدیل داده در R Data Transformation in R

  • Introduction to Data Transformation in R-مقدمه ای بر تبدیل داده در R Introduction to Data Transformation in R

  • Select Columns with Select Function in R-انتخاب ستون ها با تابع Select در R Select Columns with Select Function in R

  • Filtering Rows with Filter Function in R-فیلتر کردن ردیف ها با تابع Filter در R Filtering Rows with Filter Function in R

  • Arranging Rows with Arrange Function in R-مرتب کردن ردیف ها با تابع Arrange در R Arranging Rows with Arrange Function in R

  • Adding New Variables with Mutate Function in R-اضافه کردن متغیرهای جدید با تابع Mutate در R Adding New Variables with Mutate Function in R

  • Grouped Summaries with Summarize Function in R-خلاصه های گروه بندی شده با تابع Summarize در R Grouped Summaries with Summarize Function in R

Extra-اضافی Extra

  • Data Science with R and Python | R Programming-علم داده با R و پایتون | برنامه نویسی R Data Science with R and Python | R Programming

نمایش نظرات

آموزش علم داده با R و پایتون | برنامه نویسی R
جزییات دوره
23.5 hours
167
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
908
4.6 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

OAK Academy OAK Academy

کارآفرین

OAK Academy Team OAK Academy Team

مربی