در این دوره با تکنیک‌های ضروری پیش پردازش داده‌ها آشنا شده و به صورت کاربردی یاد می‌گیرید چگونه دادههای خام را پاکسازی، استانداردسازی، و تبدیل کنید تا برای تحلیل‌های پیچیده‌تر و مدل‌های یادگیری ماشین آماده شوند.
پاکسازی (Data Cleaning) و پیش پردازش داده‌ها (Data pre-processing) یک امر ضرورى در علم داده است زیرا بدون داده‌هاى تمیز شده، نتایج هر مدل تحلیل داده یا یادگیری ماشین ممكن است نادرست باشد.
در این دوره آموزشی، با تکنیک‌های ضروری پیش پردازش داده‌ها آشنا شده و نحوه شناسایى، تشخیص و اصلاح انواع مشكلات مربوط به پاکسازی داده‌ها را در پایتون، از ساده تا پیشرفته را یاد خواهید گرفت.
این دوره برای تمامی علاقه‌مندان به علوم داده، تحلیلگران داده، برنامه‌نویسان، و هر کسی که قصد دارد درک بهتری از فرآیندهای پیش پردازش داده‌ها پیدا کند، مناسب است.
دانش پایه‌ای از برنامه‌نویسی با پایتون، آشنایی با مفاهیم اولیه داده‌ها و کتابخانه پانداس برای یادگیری این دوره لازم است.
در این دوره از کتابخانه‌های رایج و ابزارهای متن‌باز مانند Python، Pandas، NumPy، و Scikit-learn استفاده می‌شود.
بله، در پایان دوره یک پروژه عملی ارائه می‌شود که شما باید با استفاده از تمامی مهارت‌های آموخته شده، داده‌ها را پیش‌پردازش و تحلیل کنید.
شما به عنوان کاربر میهمان در سایت سکان آکادمی حضور دارید لطفاً برای ارسال دیدگاه ابتدا وارد حساب خود شوید.