LinkedIn – Exploratory Data Analysis with Python. 2026-8

در تاریخ: 1405/06/14 12:27:50

توضیحات

Exploratory Data Analysis with Python. دوره آموزشی نحوه بررسی، درک، پاک‌سازی و تحلیل مجموعه‌داده‌ها با استفاده از پایتون می باشد که توسط آکادمی آنلاین LinkedIn منتشر شده است. این دوره مناسب افراد مشتاق به تحلیل داده، دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان پایتون و دانشجویان است و روی کشف الگوها، روابط، روندها، ناهنجاری‌ها و مشکلات کیفیت داده پیش از به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته آماری یا یادگیری ماشین تمرکز دارد و بررسی را به‌عنوان یک گام اول منظم، نه چیزی که باید با عجله رد شد، در نظر می‌گیرد. فراگیران در سراسر دوره با کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Seaborn کار می‌کنند و با نحوه بررسی سیستماتیک یک مجموعه‌داده جدید شروع می‌کنند، درک شکل، ساختار و انواع داده‌ای که شامل می‌شود پیش از هرگونه نتیجه‌گیری. این مرحله بررسی اولیه به‌عنوان زمینه‌سازی ضروری در نظر گرفته می‌شود و به فراگیران کمک می‌کند از اشتباه رایج پرداختن مستقیم به تحلیل بدون درک اینکه واقعاً با چه چیزی کار می‌کنند اجتناب کنند. سپس دوره به تحلیل توصیفی و آماری می‌پردازد و به فراگیران می‌آموزد چگونه مجموعه‌داده‌ها را به‌صورت عددی خلاصه کنند و ویژگی‌های کلیدی مانند گرایش مرکزی، پراکندگی و شکل توزیع را شناسایی کنند.

فراگیران سپس متغیرهای فردی را به‌طور عمیق بررسی می‌کنند، رفتار ستون‌های منفرد را به‌تنهایی مطالعه می‌کنند، پیش از گسترش به تحلیل چندمتغیره که چگونگی تعامل و تأثیر چندین متغیر بر یکدیگر را بررسی می‌کند. تحلیل همبستگی بخش قابل‌توجهی از دوره را تشکیل می‌دهد و به فراگیران کمک می‌کند درک کنند کدام متغیرها با هم حرکت می‌کنند، کدام روابط ممکن است معنادار باشند و کدام می‌توانند تصادفی یا گمراه‌کننده باشند. در طول این مراحل، فراگیران پیوسته آموزش می‌بینند مراقب ناهنجاری‌ها و مشکلات کیفیت داده باشند، زیرا مشکلات شناسایی‌نشده در این مرحله تمایل دارند هر تحلیل بعدی را مخدوش کنند. بصری‌سازی در سراسر دوره تنیده شده است نه اینکه به‌عنوان یک افزونه نهایی در نظر گرفته شود، و فراگیران از Matplotlib و Seaborn برای ساخت نمودارهای معناداری استفاده می‌کنند که الگوهایی را آشکار می‌کنند که همیشه از اعداد خام به‌تنهایی آشکار نیستند. در پایان دوره، فراگیران پایه‌ای محکم و عملی در تحلیل اکتشافی داده خواهند داشت که آن‌ها را برای پیشرفت مطمئن به سمت کار آماری یا یادگیری ماشین پیشرفته‌تر آماده می‌کند.