موسسه دات لرن با همکاری انجمن علمی-دانشجویی فیزیک دانشگاه شیراز برگزار میکند:

دوره جامع آنالیز داده با پایتون

آنالیز داده با پایتون به فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون اشاره دارد. پایتون به دلیل سادگی، قابلیت‌های گسترده و وجود کتابخانه‌های متنوع، یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها برای تحلیل داده‌ها و علم داده (Data Science) است.

کد خبر: ۱۳۱۸۸۸۲

تاریخ: ۲۶ اسفند ۱۴۰۳ - ۰۷:۴۹

به گزارش پایگاه خبری دانا  موسسه دات لرن با همکاری انجمن علمی-دانشجویی فیزیک دانشگاه شیراز برگزار میکند:

دوره ی جامع آنالیز داده با پایتون
آنالیز داده با پایتون به فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون اشاره دارد. پایتون به دلیل سادگی، قابلیت‌های گسترده و وجود کتابخانه‌های متنوع، یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها برای تحلیل داده‌ها و علم داده (Data Science) است. در ادامه، برخی از جنبه‌های کلیدی آنالیز داده با پایتون را بررسی می‌کنیم:

کتابخانه‌های اصلی

پایتون دارای چندین کتابخانه قدرتمند برای آنالیز داده است، از جمله:

کتابخانه Panda: برای کار با داده‌های جدولی و انجام عملیات مختلف مانند فیلتر کردن، گروه‌بندی و تجزیه و تحلیل داده‌ها.

کتابخانه NumPy: برای انجام محاسبات عددی و کار با آرایه‌ها و ماتریس‌ها.

کتابخانه Matplotlib و Seaborn: برای مصورسازی داده‌ها و ایجاد نمودارهای مختلف.
کتابخانه SciPy: برای انجام محاسبات علمی و ریاضی پیشرفته.

کتابخانه Scikit-learn: برای یادگیری ماشین و الگوریتم‌های تحلیل پیشرفته.

جمع‌آوری داده

قبل از آنالیز، اولین مرحله جمع‌آوری داده‌ها است. داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند فایل‌های CSV، پایگاه‌های داده، وب‌سایت‌ها (با استفاده از وب‌اسکرپینگ) یا APIها جمع‌آوری شوند.

پیش‌پردازش داده

داده‌ها معمولاً نیاز به پاک‌سازی و پیش‌پردازش دارند. این مرحله شامل موارد زیر است:

حذف یا پر کردن مقادیر گمشده

تبدیل نوع داده‌ها

حذف داده‌های تکراری

نرمال‌سازی یا استانداردسازی داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده

پس از پیش‌پردازش، می‌توان به تجزیه و تحلیل داده‌ها پرداخت. این شامل:

تحلیل توصیفی (مانند میانگین، میانه، انحراف معیار)

تحلیل تطبیقی (مقایسه ویژگی‌های مختلف)

شناسایی الگوها و روندها

مصورسازی داده

مصورسازی یکی از مراحل کلیدی در آنالیز داده است که به کمک آن می‌توان نتایج را به شکل بصری نمایش داد. این کار کمک می‌کند تا الگوها و روابط موجود در داده‌ها بهتر درک شوند.

یادگیری ماشین

در صورت نیاز، می‌توان از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی یا دسته‌بندی داده‌ها استفاده کرد. این مرحله شامل انتخاب مدل، آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی و ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از داده‌های تست است.

نتیجه‌گیری و گزارش‌دهی

در نهایت، نتایج آنالیز باید به صورت مستندات یا گزارش‌ها ارائه شوند. این گزارش‌ها می‌توانند شامل یافته‌های کلیدی، نمودارها و پیشنهادات برای اقدامات بعدی باشند.

آنالیز داده با پایتون یک فرآیند چند مرحله‌ای است که شامل جمع‌آوری، پیش‌پردازش، تجزیه و تحلیل، مصورسازی و گزارش‌دهی است. با توجه به قابلیت‌های بالای پایتون و کتابخانه‌های آن، این زبان به ابزاری قدرتمند برای تحلیلگران داده تبدیل شده است.

برگزاری به صورت مجازی

سرفصل های دوره :

Intro to Python
Numpy and Vectorization
Pandas from Beginner to Advanced
Data Visualization
Machine Learning and Modeling

۴۰ ساعت ‌کلاس آموزشی
۶۰ ساعت پروژه و پشتیبانی

با پشتیبانی دائم

به همراه ارائه مدرک معتبر از دانشگاه شیراز

برای ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر، به آیدی تلگرامی زیر مراجعه نمایید

@ShirazUPhysics