Udemy – Pandas & Numpy for Data Science – The Right Way 2024 2024-1

در تاریخ: 1403/04/28 1:27:56

توضیحات

دوره Pandas & Numpy for Data Science – The Right Way 2024. این دوره به شما آموزش می‌دهد که چگونه از کتابخانه‌های قدرتمند NumPy و Pandas برای دستکاری و تحلیل داده استفاده کنید. شما با مفاهیم پایه و پیشرفته این کتابخانه‌ها آشنا خواهید شد و قادر خواهید بود داده‌ها را از منابع مختلف بارگذاری، تمیزکاری، پردازش و تجزیه و تحلیل کنید.

این دوره فراتر از کتاب‌های درسی و دانشگاه‌ها می‌رود و شما را عمیق‌تر به دنیای علوم داده با NumPy می‌برد. با ادغام مثال‌های عملی، اطمینان حاصل می‌کنیم که می‌توانید NumPy را به طور موثر در سناریوهای دنیای واقعی اعمال کنید. یاد بگیرید چگونه آرایه‌ها را دستکاری کنید، محاسبات پیچیده انجام دهید و از قابلیت‌های پخش قدرتمند NumPy استفاده کنید. دوره برای حداکثر کارایی طراحی شده است و به شما امکان می‌دهد در زمان کمتر، اطلاعات بیشتری در مورد NumPy کسب کنید. با پیشرفت، خواهید دید که هر موضوع NumPy به هم مرتبط است و یک تجربه یادگیری منسجم فراهم می‌کند. به دنیای NumPy وارد شوید و در دستکاری و تحلیل داده مهارت پیدا کنید و از NumPy به عنوان یک ابزار ضروری برای پروژه‌های علوم داده خود استفاده کنید. NumPy ستون فقرات محاسبات علمی در پایتون است و دوره ما تضمین می‌کند که شما در استفاده از NumPy برای تمام نیازهای داده خود ماهر خواهید شد. تسلط بر NumPy برای هر دانشمند داده‌ای حیاتی است و دوره ما تضمین می‌کند که شما در پایان به مهارت در NumPy خواهید رسید.

آنچه فرا خواهید گرفت

درک ساختارهای داده NumPy و Pandas
بارگذاری داده از منابع مختلف مانند فایل‌های CSV، Excel، پایگاه داده و غیره
تکنیک‌های پاکسازی و پیش پردازش داده شامل برخورد با داده‌های گم شده، مقابله با داده‌های پرت و حذف داده‌های تکراری
انجام عملیات فیلتر کردن، مرتب‌سازی، گروه بندی و تجمیع داده برای استخراج بینش
کار با داده‌های تاریخ و زمان شامل تجزیه رشته‌های تاریخ، تبدیل انواع داده و انجام محاسبات مبتنی بر تاریخ

این دوره مناسب افرادیست که

تحلیلگران داده: متخصصانی که با داده کار می‌کنند تا بینش‌ها را استخراج کرده و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده انجام دهند از این دوره بهره‌مند خواهند شد. آن‌ها می‌توانند یاد بگیرند که چگونه از Pandas، که یک ابزار قدرتمند در جعبه ابزار تحلیل داده است، برای دستکاری و تحلیل کارآمد داده‌ها استفاده کنند.
دانشجویان علوم داده و یادگیری ماشین