توضیحات

آموزش تجزیه و تحلیل داده در پایتون با 5 پروژه واقعی

نام دوره : Data Analytics Real-World Projects in Python

پیش نیاز:

• شما باید Anaconda را نصب کنید. ما در یکی از اولین سخنرانی های دوره به شما نشان خواهیم داد که چگونه این کار را انجام دهید

توضیحات:

این اولین دوره ای است که پروژه های تجزیه و تحلیل داده را با استفاده از پایتون ارائه می دهد.

یک سوال متداول از مبتدیان پایتون این است: “آیا قبل از شروع کار روی پروژه های تجزیه و تحلیل داده ها، باید در کدنویسی پایتون متخصص شوم؟”

پاسخ روشن این است: «نه!

شما فقط به برخی از اصول اولیه پایتون مانند انواع داده، عملیات/عملگرهای ساده، لیست‌ها و آرایه‌های خالی نیاز دارید .

به عنوان خلاصه، اگر در درجه اول می خواهید از Python برای علم داده/تحلیل داده یا به عنوان جایگزینی برای اکسل استفاده کنید، این دوره کاملاً مطابقت دارد!

چرا باید دوره  آموزش تجزیه و تحلیل داده در پایتون با 5 پروژه واقعی  را بگذرانید؟

پروژه‌های مربوط به داده‌های واقعی و مسائل علم داده/تحلیل داده‌های دنیای واقعی را توضیح می‌دهد.

بدون اطلاعات اسباب بازی! این ساده ترین و بهترین راه برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده/دانشمند داده است

داده‌های کامل دنیای واقعی را نشان می‌دهد و توضیح می‌دهد.

شروع با وارد کردن داده های آشفته، پاک کردن داده ها، ادغام و الحاق داده ها، گروه بندی و تجمیع داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی تا آماده سازی و پردازش داده ها برای آمار، تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و ارائه داده ها.

این به شما فرصت های زیادی برای تمرین و کدنویسی به تنهایی می دهد. یاد گرفتن از طریق انجام دادن.

در پروژه های تحلیل داده های دنیای واقعی، کدنویسی و جنبه تجاری چیزها به یک اندازه مهم هستند.

این احتمالاً تنها دوره ای است که هر دو را آموزش می دهد: کدنویسی عمیق پایتون و تفکر تصویر بزرگ مانند اینکه چگونه می توانید با استفاده از تجسم داده های مختلف به نتیجه برسید.

دوره آموزش تجزیه و تحلیل داده در پایتون با 5 پروژه واقعی برای چه کسانی است:

• همه کسانی که می خواهند وارد علم داده / تجزیه و تحلیل داده ها شوند.
• هر کسی که علاقه مند به دنیای به سرعت در حال گسترش تجزیه و تحلیل داده ها / علم داده است
• همه کسانی که می‌خواهند پروژه‌های داده را از اکسل به پایتون تغییر دهند (به عنوان مثال در تحقیقات/علم)
• دانشمندان داده/تحلیلگر داده که می‌خواهند مهارت‌های مدیریت/دستکاری/تحلیل داده خود را بهبود بخشند.
• تحلیلگران داده و تحلیلگران کسب و کار
• کاربران اکسل به دنبال یادگیری نرم افزار قدرتمندتری برای تجزیه و تحلیل داده ها هستند

بخشی از دوره :