Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 1-6 of 6 items.

coursera تجزیه و تحلیل داده های پایتون (Mitalearn-329015)

  • 6 hours 17 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Victor Geislinger
درباره این دوره:

این دوره استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون را برای دستکاری مجموعه داده ها به عنوان جایگزینی برای صفحات گسترده معرفی می کند. شما از چارچوب OSEMN تجزیه و تحلیل داده ها پیروی می کنید تا داده ها را بکشید، تمیز کنید، دستکاری کنید و تفسیر کنید و در عین حال اصول برنامه نویسی اساسی و توابع پایه پایتون را یاد بگیرید. شما با کتابخانه پایتون، پانداها و نحوه استفاده از آن برای به دست آوردن، تمیز کردن، کاوش و تجسم داده ها آشنا خواهید شد. در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: • از پایتون برای ساخت حلقه ها و ساختارهای داده اولیه استفاده کنید • مرتب سازی، پرس و جو و ساختار داده ها در پانداها، کتابخانه پایتون • تجسم داده ها را با کتابخانه های پایتون ایجاد کنید • مدل سازی و تفسیر داده ها با استفاده از پایتون این دوره برای افرادی طراحی شده است که می خواهند اصول استفاده از پایتون را برای مرتب سازی و ساختار داده ها برای تجزیه و تحلیل داده ها یاد بگیرند. شما نیازی به تجربه بازاریابی یا تجزیه و تحلیل داده ندارید، اما باید مهارت های ناوبری اینترنتی اولیه را داشته باشید و مشتاق مشارکت باشید.

coursera تجسم داده ها با پایتون [coursera] (Mitalearn-330018)

  • 2 hours 6 minutes
  • متوسط
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Saishruthi Swaminathan,Dr. Pooja
درباره این دوره:

یکی از مهم‌ترین مهارت‌های دانشمندان داده و تحلیلگران داده موفق، توانایی بیان یک داستان متقاعدکننده با تجسم داده‌ها و یافته‌ها به روشی قابل دسترس و محرک است. در این دوره راه های زیادی را برای تجسم موثر داده های کوچک و بزرگ یاد خواهید گرفت. شما قادر خواهید بود داده هایی را که در نگاه اول معنی کمی دارند بردارید و آن داده ها را به شکلی ارائه دهید که بینش را منتقل کند. این دوره به شما آموزش می دهد که با بسیاری از ابزارها و تکنیک های تجسم داده کار کنید. شما یاد خواهید گرفت که انواع مختلف نمودارها و نمودارهای اساسی و پیشرفته مانند: نمودارهای وافل، نمودارهای منطقه، هیستوگرام، نمودار میله ای، نمودار دایره ای، نمودار پراکندگی، ابرهای ورد، نقشه های کروپلث، و بسیاری موارد دیگر را ایجاد کنید! همچنین داشبوردهای تعاملی ایجاد خواهید کرد که به افرادی که هیچ تجربه ای در علم داده ندارند نیز اجازه می دهد تا داده ها را بهتر درک کنند و تصمیمات مؤثرتر و آگاهانه تری بگیرند. با تکمیل آزمایشگاه های متعدد و یک پروژه نهایی برای تمرین و به کارگیری بسیاری از جنبه ها و تکنیک های تجسم داده ها با استفاده از نوت بوک های Jupyter و یک IDE مبتنی بر ابر، به طور عملی یاد خواهید گرفت. شما از چندین کتابخانه تجسم داده در پایتون استفاده خواهید کرد، از جمله Matplotlib، Seaborn، Folium، Plotly و Dash.

coursera تجسم داده ها و ارتباط نتایج در R با RStudio (Mitalearn-327689)

  • مبتدی
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Anh Le
درباره این دوره:

کدنویسی کنید و اولین برنامه R خود را در عرض چند دقیقه بدون نصب چیزی اجرا کنید! این دوره برای زبان آموزانی طراحی شده است که تجربه کدنویسی محدودی دارند و دانش پایه ای از تجسم داده ها و R Markdown ارائه می دهند. ماژول های این دوره انواع مختلفی از مدل های تجسم مانند نمودار میله ای، هیستوگرام، و نقشه های حرارتی و همچنین R Markdown را پوشش می دهند. گذراندن دوره قبلی (تحلیل داده ها در R با RStudio & Tidyverse) در این تخصص یا تجربه مشابه توصیه می شود. برای اینکه امکان یک تجربه یادگیری واقعی و خودآگاه را فراهم کنید، این دوره بدون ویدیو است. تکالیف حاوی توضیحات کوتاه با تصاویر و نمونه‌های کد قابل اجرا با ویرایش‌های پیشنهادی برای بررسی بیشتر نمونه‌های کد، ایجاد درک عمیق‌تر با انجام دادن هستند. شما از بازخورد فوری از انواع آیتم های ارزیابی در طول مسیر بهره مند خواهید شد، به آرامی از بررسی های درک سریع (چند انتخابی، پر کردن جای خالی و عدم درهم آمیختن بلوک های کد) تا تمرین های کدگذاری کوچک و قابل دسترس که به جای اینکه چند دقیقه طول می کشد، پیشرفت کنید. ساعت در نهایت، یک آزمایشگاه انباشته در پایان دوره به شما فرصتی می دهد تا همه مفاهیم آموخته شده را در یک زمینه دنیای واقعی به کار ببرید.

coursera تجسم داده ها و داشبورد با Excel و Cognos (Mitalearn-327995)

  • 1 hours 27 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Sandip Saha Joy,Kevin McFaul,Steve Ryan
درباره این دوره:

با نحوه ایجاد تجسم داده ها و داشبورد با استفاده از صفحات گسترده و ابزارهای تجزیه و تحلیل آشنا شوید. این دوره برخی از اولین گام ها را برای بیان یک داستان قانع کننده با داده های شما با استفاده از انواع مختلف نمودارها و نمودارها پوشش می دهد. شما اصول تجسم داده ها را با Excel و IBM Cognos Analytics بدون نیاز به نوشتن کد یاد خواهید گرفت. شما با ایجاد نمودارهای ساده در اکسل مانند نمودارهای خطی، دایره ای و میله ای شروع می کنید. سپس تجسم های پیشرفته تری را با Treemaps، نمودارهای پراکنده، هیستوگرام ها، نمودارهای نقشه پر شده و Sparklines ایجاد خواهید کرد. در مرحله بعد با ویژگی Excel PivotChart نیز کار خواهید کرد و همچنین چندین تصویرسازی را در داشبورد اکسل جمع آوری خواهید کرد. این دوره همچنین به شما می آموزد که چگونه از ابزارهای هوش تجاری (BI) مانند Cognos Analytics برای ایجاد داشبوردهای تعاملی استفاده کنید. در پایان دوره، شما از نقش کلیدی که تجسم داده ها در انتقال یافته های تجزیه و تحلیل داده های شما ایفا می کند و توانایی ایجاد موثر آنها را قدردانی خواهید کرد. در طول این دوره، آزمایشگاه های عملی متعددی وجود خواهد داشت که به شما کمک می کند تا تجربه عملی را برای کار با Excel و Cognos ایجاد کنید. همچنین یک پروژه نهایی وجود دارد که در آن مجموعه ای از تجسم داده ها و یک داشبورد تعاملی برای اضافه کردن به مجموعه خود ایجاد می کنید، که می توانید آن را با همتایان، جوامع حرفه ای یا کارفرمایان آینده به اشتراک بگذارید.

coursera تجسم و برقراری ارتباط نتایج در پایتون با Jupyter (Mitalearn-327587)

  • مبتدی
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Kevin Noelsaint,Anh Le
درباره این دوره:

کدنویسی کنید و اولین برنامه پایتون خود را در چند دقیقه بدون نصب چیزی اجرا کنید! این دوره برای زبان آموزان با تجربه محدود در کدنویسی طراحی شده است و پایه ای برای ارائه داده ها با استفاده از ابزارهای تجسم در Jupyter Notebook فراهم می کند. این دوره به زبان آموزان کمک می کند تا توصیف و استنباط از داده ها داشته باشند و بهتر ارتباط برقرار کنند و داده ها را ارائه دهند. ماژول های این دوره طیف گسترده ای از تجسم ها را پوشش می دهند که به شما امکان می دهد ترکیب مجموعه داده را نشان داده و مقایسه کنید، توزیع مجموعه داده را تعیین کنید، و داده های پیچیده مانند داده های مبتنی بر جغرافیا را تجسم کنید. تکمیل تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون با پانداها و matplotlib در Spyder قبل از گذراندن این دوره توصیه می شود. برای اینکه امکان یک تجربه یادگیری واقعی و خودآگاه را فراهم کنید، این دوره بدون ویدیو است. تکالیف حاوی توضیحات کوتاه با تصاویر و نمونه‌های کد قابل اجرا با ویرایش‌های پیشنهادی برای بررسی بیشتر نمونه‌های کد، ایجاد درک عمیق‌تر با انجام دادن هستند. شما از بازخورد فوری از انواع آیتم های ارزیابی در طول مسیر بهره مند خواهید شد، به آرامی از بررسی های درک سریع (چند انتخابی، پر کردن جای خالی و عدم درهم آمیختن بلوک های کد) تا تمرین های کدگذاری کوچک و قابل دسترس که به جای اینکه چند دقیقه طول می کشد، پیشرفت کنید. ساعت در نهایت، یک آزمایشگاه انباشته در پایان دوره به شما فرصتی می دهد تا همه مفاهیم آموخته شده را در یک زمینه دنیای واقعی به کار ببرید.

coursera مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از اکسل (Mitalearn-213194)

  • 3 hours 18 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Sharad Borle
درباره این دوره:

استفاده از اکسل در صنعت بسیار گسترده است. این یک ابزار تجزیه و تحلیل داده بسیار قدرتمند است و تقریباً همه مشاغل بزرگ و کوچک از Excel در عملکرد روزمره خود استفاده می کنند. این یک دوره مقدماتی در استفاده از اکسل است و طراحی شده است تا دانش کاری اکسل را به شما بدهد تا بعداً از آن برای موضوعات پیشرفته تر در آمار کسب و کار استفاده کنید. این دوره با در نظر گرفتن دو نوع یادگیرنده طراحی شده است - کسانی که دانش عملکردی بسیار کمی از اکسل دارند و کسانی که به طور منظم اما در سطح پیرامونی از اکسل استفاده می کنند و می خواهند مهارت های خود را افزایش دهند. این دوره شما را از عملیات اساسی مانند خواندن داده ها به اکسل با استفاده از فرمت های مختلف داده، سازماندهی و دستکاری داده ها تا برخی از عملکردهای پیشرفته تر اکسل می برد. در طول این مدت، عملکرد اکسل با استفاده از مثال‌های قابل فهم معرفی می‌شود که به گونه‌ای نشان داده می‌شوند که زبان‌آموزان بتوانند در درک و استفاده از آنها راحت باشند. برای انجام موفقیت آمیز تکالیف دوره، دانش آموزان باید به نسخه ویندوز Microsoft Excel 2010 یا جدیدتر دسترسی داشته باشند. _____________________________________ هفته 1 ماژول 1: مقدمه ای بر صفحات گسترده در این ماژول با استفاده از صفحات گسترده اکسل و توابع مختلف داده پایه اکسل آشنا می شوید. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • خواندن داده ها در اکسل با استفاده از فرمت های مختلف • توابع اساسی در اکسل، حسابی و همچنین توابع مختلف منطقی • قالب بندی سطرها و ستون ها • استفاده از فرمول ها در اکسل و کپی و پیست آنها با استفاده از ارجاع مطلق و نسبی _____________________________________ هفته 2 ماژول 2: توابع صفحه گسترده برای سازماندهی داده ها این ماژول توابع مختلف اکسل را برای سازماندهی و جستجوی داده ها معرفی می کند. زبان آموزان با توابع IF، تو در تو، VLOOKUP و HLOOKUP اکسل آشنا می شوند. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • IF و توابع IF تو در تو • VLOOKUP و HLOOKUP • تابع RANDBETWEEN _____________________________________ هفته 3 ماژول 3: مقدمه ای بر فیلتر کردن، جداول محوری و نمودارها این ماژول قابلیت های مختلف فیلتر داده اکسل را معرفی می کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه فیلترهایی را در داده ها برای دسترسی انتخابی به داده ها تنظیم کنید. ابزار جمع بندی داده های بسیار قدرتمند، Pivot Table نیز توضیح داده شده است و ما شروع به معرفی ویژگی نمودار اکسل می کنیم. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • VLOOKUP در صفحات کاری • فیلتر کردن داده ها در اکسل • استفاده از جداول محوری با داده های دسته بندی و همچنین عددی • آشنایی با قابلیت نمودار نویسی اکسل _____________________________________ هفته 4 ماژول 4: نمودار و نمودارهای پیشرفته این ماژول به بررسی تکنیک های مختلف نمودار و نمودارهای پیشرفته موجود در اکسل می پردازد. با شروع با نمودارهای مختلف خطی، میله ای و دایره ای، نمودارهای محوری، نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام ها را معرفی می کنیم. شما می توانید این نمودارهای مختلف را درک کنید و خودتان آنها را بسازید. موضوعات تحت پوشش شامل • نمودارهای خط، میله و دایره • نمودارهای محوری • نمودارهای پراکنده • هیستوگرام ها

Suggestions