دوره آموزشی پروژه محور تحلیل داده ها در پایتون

مقدمه

کتابخانه های Pandas، NumPy و Matplotlib جزو مهم ترین کتابخانه های حوزه علوم داده و یادگیری ماشین هستند که تسلط بر آن ها برای همه لازمه. به کمک این کتابخانه ها می توان داده ها را از منابع مختلف وارد محیط پایتون کرد یا آن ها را در فرمت های مختلفی ذخیره کرد، داده ها را پردازش، پیش پردازش، پاک سازی و بصری سازی کرد. بدون یادگیری و تسلط کافی بر این سه کتابخانه، نمی توان وارد حوزه علوم داده یا دیتاساینس شد چون در حوزه علوم داده همواره باید داده ها را پردازش و آن ها را برای الگوریتم های یادگیری ماشین آماده و پاک سازی کرد. در این دوره که عنوانش “آنالیز داده ها در پایتون با کتابخانه های Pandas، NumPy و Matplotlib می باشد، شما برای ورود به حوزه علوم داده یا دیتاساینس آماده می شوید و با درک داده ها و آنالیز آن ها، می توانید یک گام از بقیه جلوتر باشید.

پیش نیاز شرکت در این دوره

آشنایی مختصری با زبان برنامه نویسی پایتون می باشد که در فصل اول این دوره، تمام مباحثی که از پایتون نیاز داشته باشید رو بررسی کردیم. پس حتی اگر هیج دیدی هم به برنامه نویسی ندارید، توی فصل اول یاد میگیرید.

بعد از به اتمام رساندن این دوره و ما حصل آن به شرح زیر است:

• یادگیری بخش های مهم زبان برنامه نویسی پایتون.
• آشنایی با آرایه ها، ماتریس ها، پردازش داده ها و مباحث مهم ریاضیات
• درک و فهم داده ها، پردازش آن ها، پاک سازی و آماده سازی برای الگوریتم های یادگیری ماشین.
• بصری سازی هر نوع داده ای با هر نوع ابزار استانداری که در پایتون وجود دارد.
• بعد از اتمام این دوره به این مهم دست خواهید یافت که دانش شما در زمینه تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها افزایش زیادی یافته است و می توانید هر نوع داده ای را از سورس های مختلف وارد پایتون کنید، ذخیره کنید و آنالیز های مختلفی روی آن ها داشته باشید.
• در انتهای این دوره و فصل آخر نیز وب سایت ها، مراجع، منابع و ابزارهایی بسیار مفید و رایگان معرفی شده است تا دانش شما صرفا به همین دوره محدود نباشد و بتوانید بدون نیاز به هیج دوره دیگری، به بالاترین سطح دانش و توانایی در حوزه آنالیز داده دست یابید.

دوره ای که پیش روی شماست یعنی دوره آموزشی آنالیز داده ها در پایتون با کتابخانه های pandas، numpy، matplotlib متشکل از مباحث مهمی است ازجمله: مباحث مهم برنامه نویسی، تکنیک های پردازش داده و آنالیز آن ها، تحلیل داده ها از دید آماری، بصری سازی جهت فهم بهتر داده ها، معرفی وب سایت ها، ابزارها و سایت های رایگان جهت ارتقا دانش و …
تمرکز اصلی ما بر روی سه کتابخانه مهم pandas، numpy و matplotlib است پس در این دوره سعی شده است تا حد بسیار خوبی این کتابخانه ها پوشش داده شود و نکات ریز و درشت و تکنیک های آن گفته شود. این سه کتابخانه از مهم ترین کتابخانه ها و ابزارها جهت آنالیز داده ها می باشند و قبل از ورود به حوزه علم داده یا دیتاساینس، حتما باید این سه کتابخانه رو خوب یاد گرفت. توی این دوره شما برای ورود به حوزه دیتاساینس آماده میشید و بعد از اتمام دوره اعتماد بنفس خوبی در شما شکل میگیرد که می توانید خیلی سریع تر و بدون مشکلی، به دنیای جذاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وارد بشید. خلاصه ای از کل دوره را در زیر میتونید ببینید:

فصل اول : مروری بر زبان پایتون:
بدون شک زبان پایتون محبوب ترین و معروف ترین زبان برنامه نویسی در حوزه هوش مصنوعی، دیتاساینس و آنالیز داده است. در این فصل یک مروری مفید روی این زبان داریم، بخش های مهم اون رو بررسی و هر چیزی که جهت ادامه دوره لازم داشته باشید رو میگیم.

فصل دوم : آموزش کتابخانه NumPy
در این فصل کتابخانه NumPyرو بررسی میکنیم که هر فردی در هر حوزه ای که کار میکند، باید به این کتابخونه مسلط باشد. به کمک NumPyمی توانیم آرایه های چند بعدی رو ایجاد کنیم، با ماتریس ها و جبر خطی کار کنیم.

فصل سوم : آموزش کتابخانه Pandas
پای ثابت تمام پروژه های دیتاساینس، کتابخانه Pandas است که به کمک Pandas می توان هر بلایی رو سر داده ها آورد، آن ها را پردازش، پیش پردازش و آماده برای الگوریتم های یادگیری ماشین کرد. تقریبا 70 الی 80 درصد زمان در پروژه های دیتاساینس، صرف کار با داده ها و کتابخانه pandas می شود. از این رو تسلط کافی بر کتابخانه pandas، تاثیر خیلی خیلی زیادی در پیشرفت شما در حوزه علوم داده و هوش مصنوعی دارد. توی این فصل تقریبا تمام چیزهایی که لازم داشته باشید رو بررسی می کنیم.

فصل چهارم : بصری سازی داده ها (Data Visualization)
توی اکثر اوقات ما نیاز داریم که یک دیدی بصری نسبت به داده ها داشته باشیم تا بهتر داده ها و پدیده ها رو بفهمیم. توی این فصل هم از کتابخونه pandas و هم از کتابخونه matplotlib جهت بصری سازی داده ها استفاده شده است و شما به راحتی می توانید داده های خودتون رو در قالب شکل و نمودارهای استاندارد بصری سازی کنید.

فصل پنجم : ++Data
نه در این دوره و نه در هیج دوره دیگری در دنیا، به صورت کامل و دقیق تمام این کتابخانه ها با جزییاتشون بررسی نشده است چون هر کدوم از آن ها دارای بخش های بسیار زیادی هستند و نمی توان همه را در یک دوره آموزشی بررسی کرد حالا تکلیف چیست؟ بعد از این که چهار فصل قبل رو تماشا کردید، توی این فصل منابع، مراجع، وب سایت ها و ابزارهای بسیار مفید و رایگانی معرفی شده است که به کمک آن ها می توانید به بالاترین سطح از دانش در این حوزه برسید. پس دیگر لازم نیست که دوره آموزشی دیگری تهیه کنید بلکه فقط کافیه که به این وب سایت ها وصل بشید تا همه چیز رو خیلی رایگان یاد بگیرید و نمونه کدها و پروژه ها دیگران رو نیز ببینید.