تجزیه و تحلیل بازاریابی خود را با پایتون به سطح بعدی ببرید. ویژگی هایی که پایتون را برای دانشمندان داده بسیار مفید می کند، همان ویژگی هایی است که بازاریابان می توانند برای درک بهتر مشتریان، عملکرد محصول، رقابت و بازار خود از آنها استفاده کنند. در این دوره آموزشی Madecraft، می توانید یاد بگیرید که چگونه از پایتون برای بهبود بازاریابی در کسب و کار خود استفاده کنید. نحوه وارد کردن و پاکسازی داده‌ها از منابعی مانند Google Analytics و Facebook، ادغام مجموعه داده‌ها، ایجاد تجسم‌های دقیق، تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی، و ایجاد معیارها و هشدارهای سفارشی برای فعالیت‌های بازاریابی خود را کشف کنید. مربی نیک دادی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان این تکنیک‌ها و کتابخانه‌های مفید پایتون مانند پانداها و سیبورن را برای انجام تجزیه و تحلیل بازار، پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده، ارزیابی رقابت، نظارت بر روندهای بازار و موارد دیگر ترکیب کرد.

nn ما خوشحالیم که این محتوا را در کتابخانه خود میزبانی می کنیم.

 

پیش‌بینی عملی سری‌های زمانی را با Python با استفاده از مجموعه داده‌های دنیای واقعی از انرژی (EIA - اداره اطلاعات انرژی ایالات متحده) و اقتصاد (FRED - داده‌های اقتصادی فدرال رزرو) بیاموزید.

مهارت‌ها را گام به گام ایجاد کنید، از بارگیری و پیش پردازش داده‌های سری زمانی گرفته تا تجزیه روندها و فصلی، تجسم الگوها با Plotly، و استفاده از مدل‌های پیش‌بینی مانند ARIMA، SARIMA، هموارسازی نمایی، و پیامبر. ارزیابی عملکرد مدل را با استفاده از معیارهای خطا و تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع مانند اعتبار سنجی قدم به جلو یاد بگیرید.

این دوره بر تمرین‌های عملی در محیط GitHub Codespace تأکید دارد، بنابراین می‌توانید فوراً آنچه را که یاد می‌گیرید در مجموعه داده‌های خود اعمال کنید. فرقی نمی‌کند با داده‌های فروش، انرژی یا مالی کار می‌کنید، مهارت‌هایی را برای ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق و قابل تفسیر به دست خواهید آورد که تصمیم‌گیری در دنیای واقعی را هدایت می‌کند.

 

از آنجایی که داده ها و مشاغل مرتبط با داده در دهه گذشته رشد کرده اند، تقاضا برای مهارت های داده نیز افزایش یافته است. اگر حرفه ای در زمینه داده ها هستید، این یک خبر عالی است! با این حال، ادامه سازگاری با تقاضاهای در حال تغییر بازار، که شامل استفاده از ابزارهایی مانند پایتون برای نزدیک شدن به چالش های کلان داده است، مهم است. در این دوره، سارا نوروی یک آزمون عملی و پروژه محور پایتون را به اشتراک می‌گذارد که مهارت‌های مورد نیاز برای کمک به شما را در میان سایرین در بازار رقابتی برجسته می‌کند. سارا یک تجزیه و تحلیل سرتاسر پایتون را انجام می‌دهد، نمونه‌ای از آنچه در کار با آن مواجه می‌شوید – از بیان مسئله شروع می‌کند و شما را تا تحویل بینش می‌برد. سارا به شما کمک می کند تا مشکل را حل کنید، انتظارات خود را تعیین کنید و بهترین روش ها را در مورد پاکسازی داده ها، تجسم داده ها و داستان سرایی پوشش می دهد. در نهایت، او همچنین مشکلات مشترک و مهارت‌های مهم تجاری و نرم را به اشتراک می‌گذارد که به شما کمک می‌کند برجسته شوید.

این دوره با GitHub Codespaces یکپارچه شده است، یک محیط توسعه دهنده ابر فوری که تمام عملکردهای IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه راه اندازی ماشین محلی ارائه می دهد. با GitHub Codespaces، می‌توانید در هر زمان و در هر زمانی از هر ماشینی تمرین عملی داشته باشید—همه با استفاده از ابزاری که احتمالاً در محل کار با آن مواجه خواهید شد.

 هیچ زمانی برای یادگیری پایتون بهتر از دوران جوانی نیست. پایتون یک زبان قدرتمند برای اتوماسیون، توسعه بازی و برنامه نویسی وب است و اگر تازه شروع به یادگیری نحوه نوشتن کد کرده اید، یک انتخاب عالی است. مهارت هایی که در پایتون یاد می گیرید می تواند C++، Ruby و JavaScript را ترجمه کند. در این دوره - که به طور خاص برای دانش آموزان دبیرستانی و کالج طراحی شده است - می توانید نحوه استفاده از پایتون را در سطح مقدماتی بیاموزید. متغیرها و توابع، محاسبات، دستورات if-else، حلقه‌ها و لیست‌ها را کاوش کنید و سپس یک پروژه کامل پایتون بسازید. به علاوه، برای کسب اطلاعات بیشتر و نحوه پیوستن به انجمن پایتون، بیابید به کجا بروید.nn ما خوشحالیم که این محتوا را در کتابخانه خود میزبانی می کنیم.

 

اگر شما یک حرفه ای کار هستید که می خواهید از داده های تجاری برای تصمیم گیری های بهبود یافته از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده کنید ، این دوره می تواند به شما کمک کند. لیلیان پیرسون-مهندس ، مدیرعامل و رئیس محصول در Data-Mania-شما را از طریق ترکیبی قوی از تجربه کدگذاری علوم داده های اساسی ، تظاهرات ، چالش ها ، راه حل ها و تمریناتی که می توانید به سرعت در تجزیه و تحلیل داده های سفارشی و پروژه های تحلیلی اعمال کنید ، هدایت می کند. بهترین روشها را برای تمیز کردن داده ها ، تجسم داده ها ، تجزیه و تحلیل داده ها و برنامه نویسی پایتون بیاموزید.

تا پایان دوره ، شما قادر خواهید بود از پایتون استفاده کنید:

• تمیز ، تغییر شکل ، اصلاح مجدد و توصیف داده ها
• تجسم داده ها را برای ارائه داده ها و تجزیه و تحلیل اکتشافی بصری ایجاد کنید
• دور افتاده را شناسایی و حذف کنید
• تجزیه و تحلیل داده های ساده را انجام دهید
• منبع ، کلاهبرداری و تجزیه و تحلیل داده ها از اینترنت
• دارایی های تجزیه و تحلیل مشترک با استفاده از plot.ly

تولید کنید

 آیا می دانستید که یادگیری پایتون یکی از ساده ترین راه ها برای یادگیری کدنویسی است؟ درسته. و در این دوره می توانید از اصطلاحات اصطلاحی اجتناب کنید و یادگیری نحوه کدنویسی را بسیار سرگرم کننده تر کنید. لازم نیست که یک تکنسین متخصص نیز باشید. به مربی نیک والتر بپیوندید و بدانید که برای شروع به چه چیزهایی نیاز دارید.

در این دوره، نیک اصول پایتون را به شما آموزش می دهد: یک غیر برنامه نویس، یک کاربر با تجربه کمی یا بدون تجربه برنامه نویسی. در مورد اینکه پایتون چیست و چه کاربردی دارد و چه کاربردی ندارد بیشتر بیاموزید. نحوه کار پایتون با اعداد و نحوه تعامل با برنامه های ساده مانند یک بازی ساده حدس اعداد را بررسی کنید. با ساختن یک تابع قابل استفاده مجدد برای شمارش کلمات در یک بلوک متن، نحوه کار با متن در پایتون را بیاموزید. و در طول مسیر، با چالش‌های سریع و بازی‌های دیگری مقابله کنید که به شما امکان می‌دهد مهارت‌های جدید خود را آزمایش کنید.

 قبل از پیشرفت به موضوعات پیشرفته تر مخصوص مهندسی داده، با اصول اولیه پایتون آشنا شوید و اجرا کنید. در این دوره عملی و تعاملی، به مربی دیپاک گویال بپیوندید تا انجام طیف گسترده ای از وظایف مهندسی داده در پایتون را تمرین کنید تا دانش فنی خود را تقویت کنید، برای مصاحبه آماده شوید یا نقش جدیدی را به دست آورید. این دوره شامل چالش های کد است که توسط CoderPad طراحی شده است. چالش‌های کد، تمرین‌های کدنویسی تعاملی با بازخورد بلادرنگ هستند، بنابراین می‌توانید برای پیشبرد مهارت‌های کدنویسی خود تمرین کدنویسی را انجام دهید. دیپک به شما کمک می کند تا مهارت های خود را به عنوان یک برنامه نویس پایتون با شش چالش برنامه نویسی خاص تقویت کنید. اصول زبان، مجموعه‌های پایتون، مدیریت فایل، پانداها، NumPy، OOP و ابزارهای پیشرفته مهندسی داده‌ای که از پایتون استفاده می‌کنند را کاوش کنید. این دوره با یک پروژه اصلی متمرکز بر تجزیه و تحلیل خرده فروشی به پایان می رسد.

 تقاضا برای تصمیم گیری مبتنی بر داده و ادغام سریع Python در Excel و ML در بخش های تجاری در حال افزایش است. در این دوره، کریستین مارتینز، مدیر ارشد تحول مالی، آموزش های به موقعی را ارائه می دهد که به شما این امکان را می دهد تا به طور کارآمد از حجم وسیعی از داده ها برای مزیت رقابتی، همسو با نیازهای فعلی بازار استفاده کنید.

 آیا به دنبال افزایش سرعت با مهارت های کدنویسی پیشرفته در پایتون هستید؟ این دوره برای شما ساخته شده است. به مربی جو مارینی در این دوره آموزشی عملی، تعاملی و مهارت آموزی که برای توسعه دهندگان پایتون در سطح پیشرفته طراحی شده است، بپیوندید. مهارت های مهم کدنویسی پایتون را برای تقویت دانش فنی خود کاوش کنید یا برای یک مصاحبه آماده شوید تا نقشی جدید داشته باشید. این دوره شامل چالش‌های کد ارائه شده توسط CoderPad است: تمرین‌های کدگذاری تعاملی با بازخورد در زمان واقعی، بنابراین می‌توانید برای پیشرفت مهارت‌های کدنویسی خود تمرین کدنویسی را انجام دهید. جو به شما کمک می کند تا مهارت های خود را به عنوان یک برنامه نویس پایتون با پنج چالش برنامه نویسی خاص و متمرکز بر داده توسعه دهید. تجزیه و کاوش داده ها، کار با مجموعه ها، ریاضیات و آمار و موارد دیگر را تمرین کنید.

 برای ایجاد برنامه های کاربردی و مفید پایتون، به یک پایگاه داده نیاز دارید. پایگاه های داده به شما این امکان را می دهند که داده های جلسات کاربر را ذخیره کنید، موجودی را ردیابی کنید، توصیه هایی ارائه دهید و موارد دیگر. با این حال، پایتون با بسیاری از گزینه ها سازگار است: SQLite، MySQL، و PostgreSQL، در میان سایر موارد. انتخاب پایگاه داده مناسب مهارتی است که انتظار می رود توسعه دهندگان پیشرفته بر آن مسلط باشند. این دوره یک پرایمر عالی را ارائه می دهد و انواع مختلف پایگاه های داده را که می توان از طریق API پایگاه داده پایتون متصل کرد، مقایسه می کند. مربی کاترین هاج تفاوت های بین SQLite، MySQL و PostgreSQL را آموزش می دهد و نحوه استفاده از ابزار ORM SQLAlchemy را برای پرس و جو از پایگاه داده را آموزش می دهد. فصل‌های پایانی دانش شما را در دو پروژه عملی به کار می‌برند: توسعه یک برنامه کامل پشته با Python، PostgreSQL، و Flask و ایجاد یک برنامه تجزیه و تحلیل داده‌ها با پانداها و Jupyter Notebook. در پایان، باید احساس راحتی در ایجاد و استفاده از پایگاه داده داشته باشید و بتوانید تصمیم بگیرید که کدام پایگاه داده پایتون برای شما مناسب است.

 

به دنبال یک فرصت عملی برای ارتقای مهارت های پایتون خود به سطح بعدی هستید؟ در این دوره آموزشی، مربی کاترین هاج شما را از طریق یک سری مثال های کاربردی پایگاه داده برای کمک به ارتقای سطح برنامه های کاربردی پایتون راهنمایی می کند.

یاد بگیرید که چگونه یک API ایجاد کنید که داده ها را از یک پایگاه داده با استفاده از FastAPI، Flask، MySQL، ارائه دهد. Postman، SQLAlchemy، نقاط پایانی و موارد دیگر. نکات اثبات شده ای در مورد چگونگی توسعه برنامه های تحلیل با پانداها، کتابخانه پایتون با کارایی بالا که دارای ساختارهای داده داخلی قوی و یکپارچه است، دریافت کنید. در حین انجام چالش های تمرینی در پایان هر بخش، مهارت های کدنویسی جدید خود را امتحان کنید. در پایان این دوره، شما آماده خواهید بود که با Flask شروع به ساخت برنامه های لیست وظایف تمام پشته کنید، یک میکروفریمورک منحصر به فرد برای پایتون طراحی شده است که به شما امکان می دهد داده ها را از پایگاه داده مستقیماً با یک برنامه ادغام کنید.

 

Python به زبان انتخابی بسیاری از توسعه دهندگان برای ساخت انواع برنامه ها در طیف گسترده ای از صنایع تبدیل شده است، اما برای استفاده کامل از قدرت و انعطاف پذیری آن، باید بر تمام عملکردهای پیشرفته آن تسلط داشته باشید. پایتون یک زبان انعطاف‌پذیر و قابل تنظیم است که ویژگی‌هایی را ارائه می‌کند که زبان‌های دیگر فقط از طریق کتابخانه‌های شخص ثالث پشتیبانی می‌کنند یا نیاز دارند که خودتان بسازید. در این دوره، جو مارینی شما را با برخی از ویژگی های پیشرفته تر زبان پایتون آشنا می کند. جو به شما نشان می‌دهد که چگونه کدی بنویسید که خواندن و نگهداری آن آسان‌تر باشد، کلاس‌هایی بسازید که درست مانند کلاس‌های بومی زبان کار کنند، و با برخی از جدیدترین ویژگی‌های خود زبان، مانند تطبیق الگوی ساختاری، کار کنید. اگر می‌خواهید مهارت‌های پایتون خود را به سطح بعدی ارتقا دهید، به جو در این دوره بپیوندید.

این دوره با GitHub Codespaces یکپارچه شده است، یک محیط توسعه دهنده ابر فوری که تمام عملکردهای IDE مورد علاقه شما را ارائه می‌کند. بدون نیاز به هیچ گونه راه اندازی ماشین محلی. با GitHub Codespaces، می‌توانید در هر زمان و در هر زمانی از هر ماشینی تمرین عملی داشته باشید، در حالی که از ابزاری استفاده می‌کنید که احتمالاً در محل کار با آن مواجه خواهید شد. برای یادگیری نحوه شروع، ویدیوی «استفاده از فضاهای کد GitHub با این دوره» را بررسی کنید.

 اگر با داده ها کار می کنید، می دانید که اکسل یکی از محبوب ترین و قدرتمندترین ابزارهایی است که در اختیار دارید. بسته به صنعت یا رشته خود، می‌توانید از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی، اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و موارد دیگر استفاده کنید. برای بسیاری از افرادی که با داده‌ها سروکار دارند، استفاده از هر دو ابزار در یک گردش کار معمول است و انتقال داده‌های شما بین این دو می‌تواند دردسرساز باشد. خبر خوب! در پیش‌نمایش عمومی جدید اکسل، اکنون می‌توانید مستقیماً از پایتون در اکسل استفاده کنید و نیازی به جابجایی داده‌های خود بین ابزارها را از بین ببرید. در این دوره، اسکات سیمپسون ویژگی‌های پایتون را که در پیش‌نمایش عمومی راه‌اندازی شده‌اند را بررسی می‌کند و به شما نشان می‌دهد که چگونه کل گردش کار داده‌های خود را مستقیماً در یک کاربرگ اکسل مدیریت کنید. به اسکات بپیوندید تا در مورد ویژگی های هیجان انگیز و قدرتمند بیاموزید - ارجاع به مقادیر اکسل در پایتون، استفاده از پانداها برای تجزیه و تحلیل داده ها در یک کاربرگ اکسل، استفاده از ماژول های ترسیم پایتون و موارد دیگر - و ببینید که چگونه می توانید از قدرت پایتون در برگه های اکسل خود برای به دست آوردن استفاده کنید. بینش از داده های شما

 اکنون که مایکروسافت از ادغام پایتون در اکسل خبر داد ، متخصصان دارایی باید یاد بگیرند که چگونه این ادغام را برای تجزیه و تحلیل داده ها ، اتوماسیون و راه های بهبود کار خود استفاده کنند. در این دوره ، کریستین مارتینز ، مدیر تحلیلی مالی ، شما را از طریق روش های استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای تقویت توانایی های تحلیلی و مدل سازی شما راهنمایی می کند.

 آیا به دنبال این هستید که یک شیرجه عمیق تر را به ویژگی ها و عملکردهای اصلی پایتون در اکسل برسانید؟ این دوره دستی اصول کار با داده ها را با استفاده از پایتون در اکسل از جمله ساختار داده ها ، داده های داده ها ، توابع و موارد دیگر پوشش می دهد. به مربی و متخصص صنعت جو مارینی بپیوندید ، زیرا او شما را با استفاده از نقاط قوت مربوطه خود در کنار هم ، از این دو فناوری پیشرو بیشتر می کند. در طول راه ، مهارت های جدید و دانش فنی خود را در چالش های تمرینی در پایان هر بخش آزمایش کنید. در طول دوره ، جو تعداد انگشت شماری از نمونه های عملی پایتون درسل را مانند تعیین تاریخ با DateUtil ، ایجاد یک دنباله تصادفی ، ایجاد یک طرح پراکندگی با Seaborn ، ایجاد نمودار گانت و استخراج داده ها با استفاده از عبارات منظم برجسته می کند.

 پایتون و اکسل هر دو از محبوب‌ترین «زبان‌های برنامه‌نویسی» هستند، به‌ویژه برای تجزیه و تحلیل داده/علم داده. با هم، آنها حتی قدرتمندتر هستند. در این دوره آموزشی، نویسنده و متخصص اکسل Felix Zumstein نحوه کار با پانداها DataFrames در اکسل را توضیح می دهد. Pandas DataFrames ستون فقرات هر تجزیه و تحلیل داده مبتنی بر پایتون در اکسل است. آشنایی کامل با DataFrames داشته باشید. بیاموزید که چگونه منابع مختلف - مانند محدوده اکسل، جدول اکسل یا Power Query - را به DataFrame تبدیل کنید. دریابید که چرا و چه زمانی استفاده از DataFrame منطقی است، برخلاف ویژگی‌های اصلی Excel مانند Power Query، Pivot Tables یا فرمول‌های VLOOKUP. از یک مجموعه داده کاربردی برای کشف اصول کار با DataFrames استفاده کنید، از جمله فهرست، هدر، فیلتر کردن داده ها، حذف موارد تکراری، افزودن یک ستون جدید، ترکیب دو DataFrame و فهرست بندی مجدد. به علاوه، نگاهی سریع به سری های زمانی و تجسم ها بیندازید.

 اگر در امور مالی کار می کنید یا علاقه ای به سرمایه گذاری و تجارت دارید ، می دانید که هر لحظه گنجی از داده های مالی در دسترس شما است. اما چگونه می توانید از تمام این اطلاعات به نفع خود استفاده کنید؟ تجارت الگوریتمی با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین می تواند به شما در تصمیم گیری های تجاری بر اساس داده ها کمک کند. در این دوره ، عیسی لوپز در مورد پیش پردازش داده ها ، مهندسی ویژگی و نحوه استفاده از مدل های یادگیری ماشین پیشرفته برای ارتقاء استراتژی های معاملاتی خود به شما می آموزد. او به شما نشان می دهد که چگونه می توانید داده های بورس سهام را از Yahoo Finance بارگیری کنید تا در مدل های یادگیری ماشین که می توانند پیش بینی کنند ، آموزش داده و چگونه می توانند بر اساس این پیش بینی ها تصمیمات سرمایه گذاری ایجاد کنند. بیاموزید که چگونه استراتژی های خود را بهینه کنید ، تکنیک های پشتی را درک کنید و گزارش های عملکرد را با اعتماد به نفس تفسیر کنید.

 آیا آماده هستید تا مهارت های پایتون خود را به سطح بعدی ببرید؟ به مربی نیک والتر در این دوره سطح متوسط ​​بپیوندید، قسمت دوم دوره قبلی او Python برای غیر برنامه نویسان، که به طور خاص برای زبان آموزانی طراحی شده است که تجربه کمی یا بدون برنامه نویسی دارند. مجموعه مهارت‌های خود را با مفاهیم پیشرفته‌تر و چالش‌های کدنویسی با تکمیل سه پروژه تمرینی، از جمله پیش‌بینی آب‌وهوا، اسکراپر وب و فهرست کارها، تقویت کنید. درباره کلاس های برنامه نویسی شی گرا و همچنین ابزارهای برنامه نویسی کاربردی و نحوه ایجاد، ویرایش و حذف فایل ها بیشتر بیاموزید. نکاتی را برای اجرای پایتون مانند یک حرفه ای، کدنویسی آن از هر کجا و در هر نوع سیستم عامل دریافت کنید. در پایان این دوره، جعبه ابزار خود را به عنوان یک توسعه دهنده ارتقا داده اید و با کدنویسی پایتون احساس راحتی بیشتری خواهید کرد.

 اگر یک برنامه نویس هستید، احتمالاً مشغله زیادی دارید، پس چرا در زمان خود صرفه جویی نکنید و با استفاده مجدد از راه حل های طراحی به خوبی اثبات شده - الگوهای طراحی نرم افزار - برای بهبود کیفیت کد خود، از اختراع مجدد چرخ خودداری کنید؟ الگوهای طراحی کارایی برنامه نویسی و استفاده مجدد از کد را تشویق می کنند. در این دوره، Jungwoo Ryoo نگاهی به الگوهای طراحی سنتی که در پایتون اعمال می شود می اندازد. Jungwoo Ryoo 15 الگوی اساسی خلقی، ساختاری و رفتاری را پوشش می‌دهد تا به شما در حل چالش‌های رایج کدنویسی کمک کند، در حالی که بهترین روش‌ها را معرفی می‌کند که می‌تواند به ثابت، کامل و صحیح راه‌حل‌های شما کمک کند.

 فکر می کنید به پایتون تسلط دارید؟ به دنبال راه هایی برای بهبود مهارت های برنامه نویسی خود هستید؟ یکی از بهترین راه ها این است که مهارت های خود را عملی کنید و چیزی واقعی بسازید. در این دوره به جو مارینی بپیوندید، زیرا او به شما نحوه استفاده از پایتون برای ساختن یک برنامه مسابقه را آموزش می دهد، و نحوه ساخت و آزمایش هر ویژگی را در حین پیشبرد توضیح می دهد. جو با طراحی ویژگی های اساسی شروع می کند و با یک برنامه تکمیل شده که یک رابط منو محور به کاربر ارائه می دهد، آزمون ها را مدیریت می کند و نتایج را در یک فایل ذخیره می کند، به پایان می رساند. هنگامی که برنامه ساخته شد، او راه هایی را برای بهبود برنامه و افزودن ویژگی های جدید نشان می دهد، مانند ارائه سوالات به ترتیب تصادفی و اندازه گیری مدت زمانی که کاربر برای تکمیل مسابقه نیاز دارد. اگر می خواهید مطالعه و تئوری برنامه نویسی را کنار بگذارید و از طریق ساختن چیزی واقعی یاد بگیرید، برای این دوره عملی به جو بپیوندید.