آموزش رایگان و پروژه‌ محور کتابخانه پانداس (Pandas)

مقدمه

در دنیای امروز، داده‌ها قلب هر تصمیم‌گیری هوشمند هستند. اما داده‌های خام به‌تنهایی مفید نیستند؛ بلکه باید آن‌ها را تمیز، ساختاردهی و تحلیل کرد.
اینجاست که Pandas وارد عمل می‌شود.

با یادگیری این کتابخانه شما می‌توانید:

داده‌ها را از فایل‌های CSV، Excel، JSON و SQL وارد کنید.

داده‌های ناقص را پاک‌سازی و اصلاح نمایید.

آمار توصیفی، فیلتر، گروه‌بندی و مرتب‌سازی انجام دهید.

داده‌ها را ترکیب کرده و خروجی نهایی برای گزارش‌گیری بسازید.

سرفصل‌های دوره

فصل ۱: آشنایی با Pandas و ساختار داده‌ها

معرفی Pandas و نحوه نصب آن

معرفی ساختارهای داده‌ای Series و DataFrame

ایجاد DataFrame از لیست، دیکشنری و فایل

آشنایی با ستون‌ها، ردیف‌ها و ایندکس‌ها

فصل ۲: خواندن و ذخیره‌سازی داده‌ها

خواندن داده از فایل‌های CSV، Excel، JSON 

اتصال به دیتابیس و خواندن داده از فایل SQL  

ذخیره‌سازی داده‌ها در فرمت‌های مختلف

فصل ۳: پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها

شناسایی داده‌های ناقص (NaN)

حذف یا جایگزینی مقادیر گمشده

اصلاح نوع داده‌ها (Data Types)

حذف ستون‌ها و ردیف‌های غیرضروری

فصل ۴: فیلتر، مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها

فیلتر کردن داده‌ها با شرط‌ها (Conditional Filtering)

مرتب‌سازی بر اساس ستون‌ها

گروه‌بندی داده‌ها با groupby

محاسبات آماری (میانگین، جمع، بیشینه و کمینه)

فصل ۵: ترکیب و ادغام داده‌ها

ادغام DataFrameها با merge

اتصال داده‌ها با concat

ترکیب داده‌های مشابه با join

فصل ۶: پروژه عملی – تحلیل داده فروش

در این فصل، تمام مباحث قبلی را در قالب یک پروژه واقعی تحلیل داده‌های فروش فروشگاه پیاده‌سازی می‌کنیم.

در این پروژه یاد می‌گیرید:

داده‌ها را از CSV بخوانید

آن‌ها را پاک‌سازی و استاندارد کنید

تحلیل‌های آماری انجام دهید

خروجی نهایی و گزارش تحلیلی تولید کنید

چرا این دوره؟

آموزش پروژه‌محور و کاربردی با مثال‌های واقعی

کاملاً رایگان و مناسب برای شروع علم داده

آموزش از مفاهیم پایه تا پروژه عملی

مناسب برای رزومه و ورود به دنیای Data Science

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

دانشجویان علوم داده، هوش مصنوعی، IT و مهندسی کامپیوتر

برنامه‌نویسانی که می‌خواهند وارد دنیای تحلیل داده شوند

افراد فعال در حوزه کسب‌وکار یا مارکتینگ

تحلیل‌گرانی که نیاز به گزارش‌سازی با Python دارند

پیش‌نیازهای دوره

آشنایی مقدماتی با Python (Python Basics)

دوره‌های پیشنهادی بعد از این دوره

یادگیری ماشین نظارت‌نشده از تئوری تا پیاده‌سازی

یادگیری ماشین نظارت‌شده از تئوری تا پیاده‌سازی

جمع‌بندی

پس از پایان این دوره، شما می‌توانید:

داده‌ها را از منابع مختلف بخوانید و پردازش کنید

داده‌های ناقص یا ناهماهنگ را پاک‌سازی کنید

تحلیل‌های آماری انجام دهید

داده‌ها را ترکیب، گروه‌بندی و برای مدل‌های یادگیری ماشین آماده کنید

این دوره نقطه‌ی شروعی فوق‌العاده برای ورود به دنیای تحلیل داده و Data Science است — کاملاً رایگان و پروژه‌محور.