Visualization and Exploration 2024-12 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of data-path-to-node. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.
Throughout the lessons you will build genuine confidence with data-path-to-node and pandas, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.
Course Description
دوره Data Analysis, Simulation, Visualization and Exploration. این دوره یک آموزش کامل و عملی است که مهارتهای تحلیل داده، شبیهسازی، بصریسازی و کاوش داده را با استفاده از کتابخانههای اصلی پایتون شامل NumPy، Pandas، Matplotlib و Seaborn آموزش میدهد. دوره با تمرکز بر یادگیری کاربردی از طریق حل تمرین و انجام پروژه طراحی شده و شرکتکنندگان را برای تبدیل شدن به متخصص در این حوزهها آماده میکند. این آموزش دانش عملی مورد نیاز را ارائه میدهد و طیف وسیعی از مفاهیم کلیدی مانند شبیهسازی مونت کارلو، تحلیل سریهای زمانی و پردازش تصویر را پوشش میدهد. هدف نهایی این دوره تقویت مهارتهای برنامهنویسی پایتون و کاربرد موثر آن در حوزههای مهندسی، آمار، علوم کامپیوتر و تحلیل کسبوکار است.
What You Will Learn
- آشنایی با پایتون و NumPy:
- تسلط بر انواع دادههای پایتون و کتابخانه NumPy.
- یادگیری مبانی و اصول پایتون.
- تحلیل داده با Pandas:
- کسب تخصص عمیق در کتابخانه Pandas برای یادگیری تکنیکهای تحلیل داده.
- یادگیری Pandas Series، Pandas Data Frames، متد groupby، pivot table، فیلترینگ شرطی با Pandas، ترکیب Data Frames و سایر تکنیکهای تحلیل داده پیشرفته.
- بصریسازی داده با Matplotlib:
- تسلط بر Matplotlib، قدرتمندترین کتابخانه پایتون برای ترسیم نمودار و بصریسازی داده.
- یادگیری نحوه سفارشیسازی اشکال و نمودارها از تکبعدی تا سهبعدی.
- یادگیری سفارشیسازی پیشرفته مانند subplote، استایلدهی و برنامهنویسی شیگرا با Matplotlib.
- بصریسازی و استنتاج با Seaborn:
- کسب تخصص عمیق در Seaborn، کتابخانهای برای بصریسازی و استنتاج داده.
- یادگیری Scatterplots، نمودارهای دستهبندی، نمودارهای توزیع، نمودارهای مقایسهای، Seaborn Grids، نمودارهای دایرهای و نمودارهای ماتریسی.
- ارائه نمودارها، چارتها و بصریسازیها به شکلی که علاوه بر بصریسازی، میتوان اطلاعات آماری مانند توزیع داده، میانگین، میانه و بازه میان چارکی را استنباط کرد.
- پروژه تحلیل بصری و داده:
- یادگیری تحلیل داده و تحلیل بصری با تکمیل یک پروژه که دانش کسب شده از Pandas، Matplotlib و Seaborn را به کار میگیرد.
- شبیهسازی مونت کارلو و بصریسازی:
- یادگیری شبیهسازی مونت کارلو و بصریسازی با تعداد زیادی آزمایش و تمرین.
- انجام آزمایشهای متعددی از شبیهسازی مونت کارلو.
- ایجاد و بصریسازی سریهای زمانی:
- یادگیری ایجاد و بصریسازی انواع مختلف دادههای سری زمانی مانند ایمپالس، مربعی، مثلثی، سینوسی و سریهای زمانی ترکیبی برای شبیهسازی دادههای دنیای واقعی.
- ایجاد و بصریسازی تصاویر:
- یادگیری نحوه ایجاد تصاویر رنگی و سیاه و سفید خود.
- یادگیری نحوه ترسیم خطوط، لبهها، گوشهها، حلقهها و دایرهها بر روی تصاویر.
- یادگیری نحوه ایجاد مجموعه دادههای تصویری سفارشی خود.
Who This Course Is For
- دانشمندان داده (Data Scientists) که میخواهند ابزارهای تحلیل داده و بصریسازی را یاد بگیرند.
- هر فردی که میخواهد نحوه شبیهسازی و بصریسازی داده را بیاموزد.
- هر فردی که میخواهد مهارتهای برنامهنویسی پایتون خود را بهبود بخشد.
- مهندسان.
- آمارگیران.
- دانشمندان کامپیوتر.
- تحلیلگران کسب و کار (Business Analysts).
Course Features & Specifications
- ناشر: Udemy
- مدرس: Zeeshan Ahmad
- سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
- مدت زمان آموزش: 17 ساعت و 12 دقیقه
- تعداد دروس: 119
Prerequisites
- High school mathematics is recommended but not necessary
Preview
راهنمای نصب
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: ندارد
کیفیت: 720p
Installation Guide
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: ندارد
کیفیت: 720p
