Udemy – 10 Python Data Science Real World Projects for Data Analyst 2023-3

در تاریخ: 1404/05/04 9:46:32

توضیحات

دوره 10 Python Data Science Real World Projects for Data Analyst. این دوره آموزشی شامل ۱۰ پروژه عملی تحلیل داده با استفاده از پایتون و کتابخانه پانداس است که به تقویت مهارت‌های شرکت‌کنندگان در حوزه علم داده می‌پردازد. این پروژه‌ها برای افراد تازه‌وارد به علم داده یا کسانی که قصد انتقال به این حوزه را دارند، طراحی شده و بینش عملی و دانش لازم برای موفقیت را ارائه می‌دهند. علاوه بر این، محتوای دوره به گونه‌ای تنظیم شده که هم جنبه آموزشی دارد و هم به عنوان پروژه‌های دانشگاهی قابل ارائه است. کدهای منبع و مجموعه داده‌های هر پروژه در اختیار یادگیرندگان قرار می‌گیرد و توضیحات روشن، درک مطالب را برای تمام سطوح تسهیل می‌کند. پروژه‌های متنوع این دوره شامل تحلیل داده‌های آب‌وهوا، خودروها، پلیس، کووید، مسکن لندن، سرشماری، یودمی، نتفلیکس، فروش و اسپاتیفای و یوتیوب است. در طول دوره، از ابزارهای مهم پانداس مانند `groupby`، `drop_duplicates`، `to_datetime` و توابع تجزیه‌وتحلیل داده‌ها مانند `mean`، `describe` و `value_counts` استفاده می‌شود. همچنین، تکنیک‌های مصورسازی داده با کتابخانه‌هایی مانند `matplotlib` و `seaborn` آموزش داده می‌شود. این دوره برای تحلیلگران داده، دانشجویان و علاقه‌مندان به یادگیری تحلیل داده با پایتون طراحی شده و ابزارهای لازم برای ورود به بازار کار یا تکمیل پروژه‌های آکادمیک را فراهم می‌کند.

آنچه فرا خواهید گرفت

تسلط بر تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون.
کسب مهارت در انجام وظایف تحلیل داده با استفاده از پایتون.
کاربرد کتابخانه پانداس پایتون برای حل مسائل تحلیلی واقعی.
افزایش مهارت‌های تحلیلی از طریق پروژه‌های عملی.
کاوش مفاهیم اصلی زبان برنامه‌نویسی پایتون مرتبط با تحلیل داده.
کسب بینش در مورد روش‌ها و شیوه‌های پایه علم داده.
دسترسی به کدهای منبع و مجموعه داده‌های قابل دانلود برای تمامی پروژه‌ها.
استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند پانداس و مت‌پلات‌لیب برای انجام تحلیل داده پیشرفته.
درک تکنیک‌های اساسی دستکاری داده با استفاده از پانداس.
بصری‌سازی مؤثر داده‌ها با استفاده از مت‌پلات‌لیب.
یادگیری نحوه مدیریت کارآمد مجموعه‌های داده متنوع.
توسعه یک پایه محکم در پایتون برای اهداف تحلیل داده.
تجربه یک سفر یادگیری جذاب.
تحلیل مؤثر مجموعه داده‌های مختلف از جمله داده‌های آب و هوا، داده‌های نتفلیکس، داده‌های کووید-۱۹، داده‌های خودروها، داده‌های پلیس، داده‌های مسکن لندن، داده‌های سرشماری، و داده‌های یودمی.