اگر می‌خواهید Pandas در پایتون را به‌صورت عملی یاد بگیرید و مهارت خود را در کار با داده‌های جدولی تقویت کنید، دوره آموزش پانداس در پایتون با 500 تمرین می‌تواند مسیر مناسبی برای تمرین و تسلط بیشتر بر این کتابخانه باشد. این دوره با تمرکز بر حل تمرین‌های متنوع، موضوعاتی مانند پاک‌سازی داده، دستکاری و فیلترینگ داده‌ها، کار با DataFrame، ادغام دیتافریم‌ها، تحلیل داده و مصورسازی را پوشش می‌دهد.
بخش قابل‌توجهی از تمرین‌های دوره بر اساس تجربه مدرس در کار با مجموعه‌داده‌های واقعی طراحی شده‌اند. بنابراین، محتوای دوره فقط به معرفی دستورات و توابع محدود نمی‌شود و شما در طول مسیر با مسائل مختلف مربوط به داده‌های جدولی و روش کار با آن‌ها در Pandas مواجه خواهید شد.
در این دوره همچنین با Jupyter Notebook کار می‌کنید و می‌توانید تمرین‌ها و Notebookهای آموزشی را هم‌زمان با مدرس دنبال کنید. در پایان دوره نیز حداقل 500 تمرین را پشت سر گذاشته‌اید و دید کاربردی‌تری نسبت به استفاده از Pandas برای کار با داده‌ها خواهید داشت.
دوره آموزش پانداس در پایتون در قالب 24 جلسه 8 ساعت ارائه شده است و شامل دسترسی دائمی است.
دوره آموزش پانداس در پایتون از مباحث پایه شروع می‌شود و به‌صورت مرحله‌ای سراغ کار با DataFrame، پاک‌سازی و دستکاری داده، فیلترینگ، ترکیب داده‌ها، تحلیل و مصورسازی می‌رود.
ساختار دوره به شکلی طراحی شده است که هر درس روی یک وظیفه مشخص تمرکز داشته باشد. برای مثال، در بخش‌های مختلف با نحوه خواندن داده‌ها، بررسی DataFrame، کار با انواع داده، عملیات روی ستون‌ها، مدیریت مقادیر گمشده، فیلتر کردن داده‌ها و ترکیب چند DataFrame آشنا می‌شوید.
مهم‌ترین مباحث این دوره عبارت‌اند از:
loc و ilocتوجه: بخش زیادی از یادگیری این دوره بر پایه تمرین و کار عملی با داده‌ها انجام می‌شود. برای استفاده بهتر از محتوای دوره، داشتن دانش اولیه Python و آشنایی با محیط Jupyter Notebook یا Google Colab توصیه می‌شود.
دوره 500 Exercises to Master Python Pandas از Udemy با تدریس Soner Yıldırım، یک دوره تمرین‌محور برای یادگیری و تقویت مهارت کار با کتابخانه Pandas در Python است.
محتوای دوره برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند به‌جای یادگیری صرفاً تئوری، با حل تعداد زیادی تمرین مختلف، مهارت خود را در کار با داده‌های جدولی افزایش دهند. تمرین‌ها موضوعات مختلفی از Data Cleaning و Data Manipulation تا Data Analysis و Data Visualization را شامل می‌شوند.
در طول دوره با استفاده از Jupyter Notebook تمرین‌ها بررسی می‌شوند و ساختار درس‌ها به شکلی است که می‌توانید Notebookهای مرتبط را همراه با آموزش دنبال کنید.
این دوره در مجموع شامل 24 درس و حدود 8 ساعت آموزش است و مسیر آن از مباحث مقدماتی کار با Pandas تا تمرین‌های کاربردی‌تر روی مجموعه‌داده‌های واقعی ادامه پیدا می‌کند.
اگر بخواهیم محتوای دوره را در چند محور اصلی خلاصه کنیم، مسیر آموزشی آن شامل موارد زیر است:
loc و iloc و فیلتر کردن DataFrameها.Pandas یکی از کتابخانه‌های مهم Python برای کار با داده‌های ساختاریافته و جدولی است. در این دوره، کار با Pandas از مفاهیم اولیه آغاز می‌شود تا بتوانید داده‌ها را بخوانید، بررسی کنید و عملیات مختلفی روی آن‌ها انجام دهید.
یکی از ساختارهای اصلی مورد استفاده در Pandas، DataFrame است. بخش قابل‌توجهی از دوره به کار با DataFrame و روش‌های مختلف بررسی، تغییر و تحلیل داده‌های موجود در آن اختصاص دارد.
در ابتدای دوره با نحوه خواندن داده‌ها و بررسی ساختار آن‌ها آشنا می‌شوید. سپس در درس‌های بعدی نحوه بررسی یک DataFrame و شناخت انواع داده موجود در آن دنبال می‌شود.
این مرحله برای افرادی که تازه کار با Pandas را شروع کرده‌اند اهمیت زیادی دارد؛ زیرا قبل از انجام عملیات تحلیلی، باید بتوانند ساختار داده و محتوای DataFrame را به‌درستی بررسی کنند.
یکی از بخش‌های اصلی دوره به Data Manipulation اختصاص دارد. در این بخش با عملیات مختلف روی ستون‌ها، داده‌های تاریخ، رشته‌ها و داده‌های دسته‌ای کار خواهید کرد.
این تمرین‌ها به شما کمک می‌کنند نحوه تغییر و آماده‌سازی داده‌ها را در Pandas بهتر درک کنید و برای مراحل بعدی تحلیل داده آماده شوید.
در کار با داده‌های واقعی، وجود مقادیر گمشده و نیاز به انتخاب بخش خاصی از داده‌ها موضوعی رایج است. به همین دلیل بخشی از دوره به Missing Values و روش‌های کار با آن‌ها اختصاص داده شده است.
همچنین در این بخش با متدهای loc و iloc و روش‌های مختلف فیلتر کردن DataFrameها آشنا می‌شوید.
در پروژه‌های واقعی ممکن است اطلاعات موردنیاز در چند DataFrame مختلف قرار داشته باشند. در این دوره روش‌های ترکیب و ادغام DataFrameها بررسی می‌شوند.
همچنین موضوع تغییر شکل DataFrameها مطرح می‌شود تا بتوانید ساختار داده را متناسب با نیازهای تحلیل تغییر دهید.
پس از یادگیری عملیات مختلف روی داده، دوره وارد بخش Data Analysis and Visualization می‌شود. در این قسمت با تحلیل داده و استخراج اطلاعات قابل استفاده از مجموعه‌داده‌ها کار خواهید کرد.
مصورسازی داده نیز بخشی از این مسیر است و در کنار تحلیل داده، کمک می‌کند الگوها و اطلاعات موجود در داده‌ها بهتر بررسی شوند. همچنین تحلیل سری‌های زمانی با Pandas در یکی از درس‌های این بخش آموزش داده می‌شود.
یکی از بخش‌های کاربردی دوره، تمرین روی مجموعه‌داده‌های واقعی است. در این بخش نمونه‌هایی از پاک‌سازی و تحلیل داده با مجموعه‌داده چاقی و مجموعه‌داده ریزش مشتری بررسی می‌شوند.
این تمرین‌ها به شما اجازه می‌دهند مفاهیمی را که در بخش‌های قبلی یاد گرفته‌اید در سناریوهای واقعی‌تر به کار بگیرید.
در بخش پایانی دوره، چند موضوع تکمیلی نیز بررسی می‌شود؛ از جمله استفاده از Python Dictionaries با Pandas، ساخت Pipelineهای چندمرحله‌ای، استایل‌دهی به DataFrameها و آشنایی با توابعی که در کار با Pandas نباید فراموش شوند.
این مباحث می‌توانند به شما کمک کنند از قابلیت‌های Pandas به شکل انعطاف‌پذیرتری در پروژه‌های داده‌ای استفاده کنید.
این دوره می‌تواند برای افراد زیر مناسب باشد:
اگر با Python در حد مقدماتی آشنا هستید و می‌خواهید کار با Pandas را از طریق تمرین‌های متعدد یاد بگیرید، این دوره می‌تواند انتخاب مناسبی باشد.
ساختار آموزش بیشتر بر پایه حل مسئله و تمرین است و بخش زیادی از محتوای دوره با استفاده از Jupyter Notebook ارائه می‌شود. بنابراین اگر هدف شما یادگیری صرفاً تئوری Pandas نیست و می‌خواهید با مسائل مختلف مربوط به داده‌های جدولی کار کنید، ساختار این دوره می‌تواند برای شما مفید باشد.
برای افرادی که قصد ورود به Data Science، Data Analysis یا Data Engineering را دارند نیز یادگیری Pandas می‌تواند بخشی از مسیر کار با داده در Python باشد.
پیشنیاز اصلی دوره، داشتن دانش اولیه Python است. آشنایی مقدماتی با مفاهیم برنامه‌نویسی Python باعث می‌شود بتوانید تمرین‌های Pandas را راحت‌تر دنبال کنید.
همچنین برای همراهی با تمرین‌های دوره باید امکان استفاده از Jupyter Notebook را روی کامپیوتر خود داشته باشید. گزینه دیگر استفاده از Google Colab برای اجرای Notebookها در مرورگر است.
مجموعه‌داده‌های مرتبط با تمرین‌ها نیز باید در کنار Notebookهای دوره در اختیار شما باشند تا بتوانید تمرین‌ها را همراه با آموزش انجام دهید.
پس از پایان این دوره، با طیف گسترده‌ای از عملیات مورد استفاده در Pandas آشنا خواهید شد، از جمله:
loc و ilocاین دوره یک مسیر تمرین‌محور برای یادگیری و تقویت مهارت کار با Python Pandas ارائه می‌کند. آموزش با نصب و آماده‌سازی محیط شروع می‌شود و سپس به خواندن داده‌ها و بررسی DataFrame می‌رسد.
در ادامه، عملیات مختلف مربوط به دستکاری داده، کار با ستون‌ها، تاریخ و رشته‌ها آموزش داده می‌شوند. سپس مباحثی مانند Missing Values، فیلترینگ DataFrame، loc و iloc و ترکیب و ادغام داده‌ها مطرح می‌شوند.
در بخش‌های پیشرفته‌تر دوره، تحلیل داده، مصورسازی و تحلیل سری‌های زمانی دنبال می‌شود و سپس چند تمرین کاربردی با مجموعه‌داده‌های واقعی انجام می‌گیرد.
در نهایت نیز مباحث تکمیلی مانند دیکشنری‌های Python، Pipelineهای Pandas، استایل‌دهی DataFrameها و توابع کاربردی بررسی می‌شوند.
آموزش پانداس در پایتون با 500 تمرین دوره‌ای تمرین‌محور برای افرادی است که می‌خواهند مهارت خود را در کار با داده‌های جدولی و کتابخانه Pandas افزایش دهند.
تمرکز اصلی دوره روی حل تمرین و کار با داده است و موضوعاتی مانند DataFrame، Data Cleaning، Data Manipulation، Data Filtering، Data Analysis و Data Visualization را پوشش می‌دهد.
اگر دانش اولیه Python دارید و قصد دارید در مسیر تحلیل داده، علم داده یا مهندسی داده مهارت بیشتری در کار با Pandas به دست آورید، این دوره می‌تواند مجموعه متنوعی از تمرین‌ها و سناریوهای داده‌ای را در اختیار شما قرار دهد.
پس از انتخاب دوره آموزش پانداس در پایتون با 500 تمرین در لرن فایلز، می‌توانید یادگیری را از بخش مقدمه شروع کنید و به‌ترتیب درس‌ها پیش بروید.
برای استفاده بهتر از دوره، پیشنهاد می‌شود فقط به مشاهده ویدیوها اکتفا نکنید و تمرین‌های ارائه‌شده را در Jupyter Notebook یا محیط مناسب خود اجرا کنید. کار عملی با DataFrameها و مجموعه‌داده‌ها باعث می‌شود مفاهیم Pandas بهتر در ذهن شما تثبیت شوند.
ما در آکادمی لرن فایلز آموزش پانداس در پایتون را به گونه‌ای تدریس و تولید کرده‌ایم که این دوره برای تمام افراد اعم از مبتدی و متخصص کاربرد لازم خود را داشته باشد، اما شما برای شروع این دوره نیاز به آموزش نیاز به آموزش:
اگر به دنبال نقشه راه بعد از دوره آموزش پانداس در پایتون هستید همراه ما باشید.
بعد از آموزش پانداس در پایتون اگر تمایل دارید به مسیر آموزشی خود ادامه دهید، به ترتیب زیر حرکت کنید:
این آموزش تاکنون نیاز به آپدیت نداشته است و کاملاً بروز می باشد!
چنانچه احساس می‌کنید این آموزش نیاز به آپدیت و بروزرسانی دارد لطفاً این موضوع را با ما در میان بگذارید.
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.