آموزش مصورسازی داده (Data visualization) در پایتون

توضیحات "آموزش مصورسازی داده (Data visualization) در پایتون" :

در این دوره، به معرفی و آموزش استفاده از کتابخانه های مصورسازی داده ها (Data Visualization) در پایتون خواهیم پرداخت.

در این آموزش کوتاه و کاربردی به معرفی و آموزش کتابخانه های قدرتمند مصورسازی داده در پایتون می پردازیم. با استفاده از کتابخانه های Plotly، Seaborn، Matplotlib Matplotlib-venn، Bokeh و Altair یاد میگیرید که چگونه داده ها را به شکل بصری نمایش دهید. این دوره مناسب افرادی است که به تحلیل داده ها علاقه مند هستند و می خواهند به سرعت از پایتون برای تجسم داده ها استفاده کنند.

برای آموزش کتابخانه های Data Visualization در پایتون ابتدا باید با مبانی پایتون، مخصوصا کار با داده ها و کتابخانه هایی مثل pandas آشنا باشید. سپس باید مفاهیم ابتدایی آمار را یاد بگیرید تا بتوانید انواع نمودارها (مانند هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار دایره‌ای) را به درستی انتخاب کنید. سپس با استفاده از آن ها به راحتی داده ها را به صورت بصری نمایش داده و تحلیل های مختلفی روی آن ها انجام دهید. این کتابخانه ها ابزاری برای تجسم داده ها و شبیه سازی نتایج آماری فراهم می کنند که کمک می کند داده ها را برای دیگران مصورسازی کنید.

آنچه در آموزش مصورسازی داده (Data visualization) در پایتون می آموزید:

• کتابخانه matplotlib 
• کتابخانه altair 
• کتابخانه bokeh 
• کتابخانه seaborn 
• کتابخانه plotty 
• کتابخانه matplot-venn

پیش نیاز این دوره آموزشی چیست؟

مبانی پایتون:
- آشنایی با سینتکس پایتون
- کار با انواع داده ها مثل لیست ها، دیکشنری ها، رشته ها و اعداد در پایتون
- آشنایی با توابع و کتابخانه ها در پایتون
- آشنایی با کار با داده ها و حلقه ها

پایگاه‌های داده و pandas:
- آشنایی با کتابخانه pandas برای کار با داده های جدولی (DataFrames) و عملیات بر روی داده ها مثل مرتب سازی، فیلتر کردن و گروه بندی 
- آشنایی با نحوه وارد کردن داده ها از فایل های CSV یا Excel

آشنایی با مفاهیم ابتدایی آمار: 
- آشنایی با مفاهیمی مثل میانگین، میانه، واریانس، انحراف معیار و توزیع های داده ای
- مفاهیم ابتدایی نمودارهای آماری مانند هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار دایره ای و غیره

اهداف آموزش مصورسازی داده (Data visualization) در پایتون چیست؟

هدف از این دوره آموزش تصویری‌سازی داده‌ها در پایتون است تا شما بتوانید با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمندی مانند Matplotlib، Seaborn، Plotly، Bokeh، Altair و Matplotlib-Venn، داده‌های خود را به شکلی زیبا، دقیق و قابل فهم نمایش دهید. این مهارت به شما کمک می‌کند الگوها، روندها و نتایج پنهان در داده‌ها را بهتر ببینید، تحلیل کنید و گزارش‌های حرفه‌ای بسازید.

این دوره برای چه کسانی مفید است؟

- دانشجویان و دانش آموزان علاقه مند به داده کاوی، آمار و یادگیری ماشین
- تحلیل گران داده (Data Analysts) که می خواهند گزارش های دیداری حرفه ای تهیه کنند.
- محققان و پژوهشگران که نیاز به نمایش نتایج به شکل گرافیکی دارند.
- برنامه نویسان پایتون که به دنبال ارتقای مهارت های تصویری سازی داده هستند.
- مدرس ها و تولیدکنندگان محتوا که به دنبال نمودارهای جذاب و آموزشی می گردند.

از چه ابزار ها و نرم افزار هایی در این دوره استفاده می شود؟

- پایتون (Python) – نسخه ۳.۶ به بالا
- Jupyter Notebook یا Google Colab – برای اجرای کدها به صورت تعاملی

چگونه کیفیت آموزش تضمین می شود؟

قبل از شرکت در دوره آموزشی شما می توانید پیش نمایش و ۱ قسمت آموزشی از ۵ قسمت را رایگان مشاهده کنید.(آموزش هایی که در سمت راست آن ها قفل باز است قبل از خرید و ورود در آموزش قابل مشاهده است)

با اطمینان دوره آموزشی "آموزش مصورسازی داده (Data visualization) در پایتون" را بخرید در صورتی که این آموزش مطابق با اطلاعات آن نبود و شما از خرید راضی نبودید، بازگشت وجه به طور انجام می شود.

امکان سوال از مدرس وجود دارد؟

امکان سوال از مدرس در بخش گفتگو ها مهیا است همچنین در صفحه پروفایل مدرسین شبکه های اجتماعی آنها جهت تعامل قرار دارد.

نحوه دسترسی به آموزش چگونه است؟

امکان دانلود و پخش آنلاین دوره وجود دارد و شما به طور دائم به آن دسترسی دارید.