Udemy – Python Data Science: Data Prep & EDA with Python 2026-6

توضیحات

دوره Python Data Science: Data Prep & EDA with Python به عنوان یک راهنمای عملی و پروژه محور طراحی شده است تا شما را در مسیر تسلط بر ارکان اساسی علم داده با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون یاری کند. در این سفر آموزشی، ما با پی‌ریزی یک درک قوی از مفاهیم بنیادین علم داده و یادگیری ماشین آغاز می‌کنیم. در این راستا، به تشریح تمایزات کلیدی میان رویکردهای یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت خواهیم پرداخت و همچنین، چارچوب گردش کار علم داده‌ای را که در سرتاسر این دوره آموزشی به عنوان نقشه راه ما عمل خواهد کرد، به دقت مورد بررسی قرار می‌دهیم.

پس از این مرحله‌ی مقدماتی، تمرکز اصلی ما به قلب فرآیند علم داده، یعنی مراحل آماده‌سازی داده (Data Preparation) و تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis – EDA) معطوف خواهد شد. در این بخش‌های حیاتی، شما با دیدگاه یک دانشمند داده آشنا خواهید شد و خواهید آموخت که چگونه یک پروژه علم داده را از نقطه‌ی صفر تا مراحل پایانی آن تصور و برنامه‌ریزی کنید. مهارت کار با کتابخانه قدرتمند Pandas در پایتون به شما این امکان را خواهد داد که داده‌ها را از منابع گوناگون گردآوری کرده و با چالش‌های رایج در زمینه پاکسازی داده‌ها به طور موثر مقابله نمایید. همچنین، تکنیک‌های پیشرفته EDA، شامل فیلتر کردن هوشمندانه داده‌ها، گروه‌بندی معنادار آن‌ها و مصورسازی داده‌ها با استفاده از ابزارهای بصری کارآمد را فرا خواهید گرفت تا بتوانید الگوها و بینش‌های نهفته در دل داده‌ها را آشکار سازید.

در این دوره چه چیزی را فرا می گیرید

• تسلط بر بلوک‌های سازنده اصلی پایتون که پیش‌نیاز ورود به دنیای علم داده و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند.
• توانایی تعریف و محدود کردن پروژه‌های علم داده با تعیین اهداف واضح، انتخاب تکنیک‌های مناسب و شناسایی منابع داده مورد نیاز برای انجام تحلیل‌های دقیق.
• مهارت کار با کتابخانه Pandas برای وارد کردن و صادر کردن داده‌ها از انواع منابع از جمله فایل‌های متنی ساده، صفحات گسترده Excel و جداول پایگاه داده SQL.
• توانایی پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها از طریق تبدیل انواع داده‌ها، مدیریت مسائل رایج مربوط به کیفیت داده‌ها و ایجاد ستون‌های جدید برای غنی‌سازی فرآیند تحلیل.
• تسلط بر تکنیک‌های تحلیل اکتشافی داده (EDA) شامل مرتب‌سازی، فیلتر کردن، گروه‌بندی و مصورسازی داده‌ها به منظور کشف الگوها، روندها و بینش‌های ارزشمند.
• مهارت آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین از طریق ادغام جداول مختلف، تنظیم سطح جزئیات داده‌ها و به‌کارگیری تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای استخراج اطلاعات مفید.

این دوره برای چه کسانی است

• دانشمندان داده‌ای که به دنبال یادگیری تکنیک‌های اساسی و بهترین شیوه‌ها در زمینه آماده‌سازی داده‌ها و تحلیل اکتشافی داده هستند.
• کاربران زبان برنامه‌نویسی پایتون که قصد دارند مهارت‌های پایه‌ای مورد نیاز برای ورود به حوزه هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین را کسب کنند.
• تحلیلگران داده یا متخصصان هوش تجاری (BI) که به دنبال تغییر مسیر شغلی و ورود به حوزه جذاب علم داده هستند.
• هر فرد علاقه‌مندی که تمایل دارد یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی متن‌باز در جهان، یعنی پایتون، را در زمینه علم داده بیاموزد.

مشخصات دوره Python Data Science: Data Prep & EDA with Python

• ناشر : Udemy
• مدرس : Maven Analytics • 1,500,000 Learners , Alice Zhao
• زبان: انگلیسی
• سطح آموزش : تمام سطوح
• تعداد دروس : 192 (Maven) | 180 (Udemy)
• مدت زمان آموزش : 8 ساعت و 38 دقیقه ( Mavem) | 8 ساعت و 41 دقیقه (Udemy)

سرفصل های دوره

پیشنیازهای دوره Python Data Science: Data Prep & EDA with Python

• Jupyter Notebooks (free download, we’ll walk through the install)
• Familiarity with base Python and Pandas is recommended, but not required

تصاویر دوره

نمونه فیلم دوره

نسخه 2025/6 نسبت به 2025/4 به تعداد 12 درس کاهش و مدت زمان 3 دقیقه افزایش داشته است.

نسخه 2026/6 نسبت به 2025/6 تغییری در تعداد دروس و مدت زمان دوره نداشته ولی حجم تعدادی از فیلم ها تغییراتی داشته است.

لینک دانلود

Udemy

دانلود بخش 1 – 1 گیگابایت

دانلود بخش 2 – 1 گیگابایت

دانلود بخش 3 – 989 مگابایت

Maven Analytics

دانلود بخش 1 – 1 گیگابایت

دانلود بخش 2 – 359 مگابایت

گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir

حجم فایل

2.98 / 1.35  گیگابایت