دانلود کتاب آموزشی Python for Data Analysis جلد اول

دوره آموزشی Python for Data Analysis معمولاً شامل مباحث زیر است که به تحلیل داده‌ها با استفاده از پایتون پرداخته و شما را با ابزارهای مختلف برای تجزیه و تحلیل داده‌ها آشنا می‌کند:

1. مقدمه‌ای بر Python برای تجزیه و تحلیل داده‌ها

• معرفی زبان پایتون و نصب ابزارهای مورد نیاز
• محیط‌های توسعه (IDE) مانند Jupyter Notebooks
• معرفی اصول پایه‌ای پایتون (متغیرها، نوع داده‌ها، لیست‌ها، دیکشنری‌ها و حلقه‌ها)

2. کتابخانه‌های اصلی پایتون برای تحلیل داده‌ها

• NumPy: کار با آرایه‌ها و محاسبات عددی
  • آرایه‌ها و ماتریس‌ها
  • انجام محاسبات ریاضی و آماری با استفاده از NumPy
  • استفاده از توابع درون‌ساختی NumPy برای کار با داده‌ها
• pandas: پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • ساختارهای داده‌ای pandas: Series و DataFrame
  • خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف (CSV، Excel، SQL)
  • پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • فیلتر کردن، گروه‌بندی و تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • تغییر و دستکاری داده‌ها با pandas

3. آشنایی با داده‌ها و تحلیل‌های آماری

• تحلیل داده‌ها با استفاده از pandas
  • توضیح داده‌های عددی و دسته‌ای
  • تجزیه و تحلیل توزیع داده‌ها (میانگین، واریانس، انحراف معیار)
  • تحلیل داده‌ها با استفاده از گروه‌بندی‌ها و اعمال توابع مختلف

4. تصویربرداری داده‌ها (Data Visualization)

• Matplotlib: رسم نمودارهای مختلف (نمودارهای خطی، میله‌ای، هیستوگرام‌ها و…)
• Seaborn: استفاده از توابع تجسمی پیشرفته برای بهبود و زیباتر کردن نمودارها
• تحلیل و نمایش داده‌ها به صورت بصری برای فهم بهتر از الگوها و روابط

5. کار با داده‌های زمانی (Time Series Data)

• تحلیل داده‌های زمانی با pandas
• مدیریت داده‌های تاریخ و زمان
• محاسبه روندها، فصلی‌ها و نوسانات داده‌های زمانی
• پیش‌بینی داده‌های زمانی

6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها

• شناسایی و حذف داده‌های گمشده
• تغییر و اصلاح فرمت‌های داده‌ها
• یافتن و حذف داده‌های پرت (Outliers)
• هماهنگ‌سازی داده‌ها از منابع مختلف

7. تحلیل داده‌های پیچیده‌تر

• تحلیل داده‌ها با استفاده از pivot tables
• گروه‌بندی و جمع‌بندی داده‌ها
• تجزیه و تحلیل روابط پیچیده میان داده‌ها
• استفاده از داده‌های چندبعدی برای تحلیل

8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Optional)

• استفاده از داده‌ها برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی
• آشنایی با الگوریتم‌های پایه‌ای یادگیری ماشین (مانند رگرسیون خطی)

این سرفصل‌ها می‌توانند کمی بسته به پلتفرم یا مدرس متفاوت باشند، اما معمولاً این موارد جزء اصلی دوره Python for Data Analysis هستند.