استاد پایتون برای علم داده با پروژه های عملی. پانداها، آمار و تجسم را برای حل مشکلات تجارت در دنیای واقعی بیاموزید. ایجاد مهارت‌های آماده برای کار در بحث و گفتگوی داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) و ترسیم نمودار با matplotlib/seaborn—بدون نیاز به تجربه قبلی. این دوره آموزشی مبتدی شما را از طریق پاکسازی داده های نامرتب، استفاده از آمار توصیفی و استنباطی و تهیه مجموعه داده ها برای یادگیری ماشین راهنمایی می کند. شما تجزیه و تحلیل هایی را طراحی خواهید کرد که به سؤالات تجاری پاسخ می دهند، بینش ها را با تصاویر متقاعد کننده ارتباط برقرار می کنند و ارزیابی های چالش برانگیز را کامل می کنند که با سناریوهای محل کار هماهنگ هستند. در پایان، با اطمینان داده‌ها را در پانداها دستکاری می‌کنید، گردش کار را خودکار می‌کنید و داشبوردهایی می‌سازید که ذینفعان آن را درک کنند. سفر مبتنی بر داده خود را شروع کنید و داده های خام را به تصمیم گیری تبدیل کنید.

سفر پایتون خود را با این دوره مبتدی و خودگام که توسط یک متخصص آموزش داده شده است، شروع کنید. پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی است و تقاضا برای افرادی که مهارت های پایتون دارند همچنان در حال افزایش است. این دوره شما را در عرض چند ساعت از صفر به برنامه نویسی در پایتون می رساند—هیچ تجربه قبلی برنامه نویسی لازم نیست! شما با اصول اولیه پایتون، از جمله انواع داده، عبارات، متغیرها و عملیات رشته شروع خواهید کرد. شما ساختارهای داده ضروری مانند لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها و مجموعه ها را بررسی خواهید کرد و نحوه ایجاد، دسترسی و دستکاری آنها را یاد خواهید گرفت. در مرحله بعد، مفاهیم منطقی مانند شرایط و انشعاب، یادگیری نحوه استفاده از حلقه ها و توابع، همراه با اصول مهم برنامه نویسی مانند مدیریت استثنا و برنامه نویسی شی گرا را بررسی خواهید کرد. با پیشرفت، تجربه عملی در خواندن و نوشتن روی فایل ها و کار با فرمت های رایج فایل به دست خواهید آورد. همچنین از کتابخانه های قدرتمند پایتون مانند NumPy و Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده خواهید کرد. این دوره همچنین APIها و وب اسکرپینگ را پوشش می دهد و به شما یاد می دهد که چگونه با استفاده از کتابخانه هایی مانند درخواست ها با REST API تعامل کنید و داده ها را از وب سایت ها با استفاده از BeautifulSoup استخراج کنید. شما آنچه را که از طریق آزمایشگاه های عملی با استفاده از نوت بوک های Jupyter می آموزید، تمرین کرده و به کار خواهید برد. در پایان این دوره، ایجاد برنامه های اساسی، کار با داده ها و خودکارسازی کارهای دنیای واقعی با استفاده از پایتون احساس راحتی خواهید کرد. این دوره برای افرادی که علاقه مند به دنبال کردن مشاغل در علوم داده، تجزیه و تحلیل داده، توسعه نرم افزار، مهندسی داده، هوش مصنوعی و DevOps و انواع دیگر نقش های مرتبط با فناوری هستند مناسب است.

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.

این دوره بر توسعه مهارت های پایتون برای جمع آوری داده های تجاری تمرکز دارد. برخی از مطالب مشابه از مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های حسابداری و تجسم را پوشش می دهد، اما در یک محیط برنامه نویسی با هدف کلی تر (ژوپیتر نوت بوک برای پایتون)، به جای اکسل و ویرایشگر ویژوال بیسیک. این مفاهیم در چارچوب یک یا چند حوزه داده حسابداری (به عنوان مثال، داده های صورت های مالی از EDGAR، داده های سهام، داده های وام، داده های محل فروش) آموزش داده می شوند. نیمه اول دوره از جایی شروع می شود که مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های حسابداری و تجسم متوقف شد: استفاده در یک محیط توسعه یکپارچه برای خودکارسازی وظایف تجزیه و تحلیل داده ها. ما در مورد نحوه مدیریت کد و اشتراک‌گذاری نتایج در Jupyter Notebook، یک محیط توسعه محبوب برای نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند Python و R بحث می‌کنیم. سپس برخی از مهارت‌های برنامه‌نویسی اساسی، مانند عملگرهای ریاضی، توابع، عبارات شرطی و حلقه‌ها را با استفاده از نرم‌افزار پایتون مرور می‌کنیم. نیمه دوم دوره بر روی جمع آوری داده ها برای اهداف یادگیری ماشین تمرکز دارد. ما دانش آموزان را با قالب های داده پاندا و Numpy برای ساختاردهی و دستکاری داده ها آشنا می کنیم. سپس داده ها را با استفاده از تجسم و رگرسیون خطی تجزیه و تحلیل می کنیم. در نهایت نحوه استفاده از پایتون برای تعامل با داده های SQL را توضیح می دهیم.