تحلیل داده با پایتون

تحلیل داده یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها در عصر حاضر است و پایتون به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در این حوزه شناخته می‌شود. قدرت پایتون در تحلیل داده به دلیل وجود کتابخانه‌های قدرتمند و ابزارهای متعدد است که فرآیند آماده‌سازی، پردازش، تحلیل و مصورسازی داده‌ها را تسهیل می‌کند.

در این راستا رایپیتک سرویسی جدید و خاص را در زمینه تحلیل داده با پایتون ارائه کرده است در این سرویس که به صورت بخش بندی شده و مرتب و سناریو محور در اختیار تحلیلگران داده قرار می گیرد وهمچنین نکته حائز اهمیت این است که ما با نحوه نصب پایتون ، اضافه کردن کتابخانه ها شروع می کنیم و بعد از مطالعه تمام مقاله ها (در هر مقاله مثال های کامل و تست شده را دریافت خواهید کرد ) شما یک فرد حرفه ای و تحلیلگر داده و تصمیم ساز در سازمان خود خواهید شد .


اما آموزش های ما چگونه است ؟

  • کتابخانه Pandas

 پانداس (Pandas) یکی از کتابخانه‌های قدرتمند و محبوب در زبان برنامه‌نویسی پایتون است که به منظور تحلیل و دستکاری داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کتابخانه برای کار با داده‌های ساختاریافته مانند جداول و داده‌های سری‌های زمانی طراحی شده و قابلیت‌های متنوعی را برای پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد. پانداس یکی از ابزارهای اصلی در علم داده و تحلیل داده‌ها است و توسط تحلیل‌گران، دانشمندان داده و مهندسان به کار گرفته می‌شود.

ما در ابتدا با کتابخانه پانداس شروع خواهیم کرد و داده های مختلف را از منابع مختلف واکشی می کنیم و طبیعتا در همین راستا نیاز به تمیز کردن اطلاعات Data Cleansing خواهیم پرداخت.
در این سری آموزش ها ما یاد می گیریم چگونه داده های پرت را از مجموعه داده شناسایی کنیم ، داده ها را گروه بندی کنیم ، تابع تعریف کنیم و…

  • کتابخانه Requests
    نوشتن APIها در سایت‌ها کاربردهای متعددی دارد و به تعامل سایت با دیگر برنامه‌ها و خدمات کمک می‌کند. APIها (رابط برنامه‌نویسی کاربردی) امکاناتی را فراهم می‌کنند که از طریق آن‌ها سایت‌ها می‌توانند داده‌ها و قابلیت‌های خود را در اختیار توسعه‌دهندگان دیگر قرار دهند. این امکان منجر به افزایش کارایی و انعطاف‌پذیری سایت‌ها می‌شود.گاهی اوقات نیاز هست داده ها را از طریق API  ها واکشی کنیم کتابخانه Requests در این زمینه امکانات خوبی را در اختیار ما قرار خواهد داد .

در این سری آموزش ها ما یاد می گیریم  داده ها را از سایت هایی همچون بورس ، دیجیکالا و… واکشی می کنیم.

  • کتابخانه BeautifulSoup 

BeautifulSoup در پایتون ابزاری قدرتمند برای پردازش و استخراج داده‌ها از ساختار HTML و XML است. با استفاده از BeautifulSoup، می‌توان به تگ‌های مختلف HTML دسترسی پیدا کرد، داده‌ها را از عناصر خاص استخراج کرد و به سرعت به اطلاعات در صفحات وب دست یافت. این کتابخانه به ویژه زمانی مفید است که داده‌ها به طور ساختاریافته در صفحات وب قرار گرفته‌اند و دسترسی به API رسمی برای آن داده‌ها وجود ندارد.
در این سری آموزش ها ما یاد می گیریم داده هایی همچون سایت دیوار ، ورزش ۳ و … را واکشی کنیم.

  • کتابخانه Selenium
    کتابخانه Selenium یکی از محبوب‌ترین ابزارهای اتوماسیون مرورگر برای تست وب و جمع‌آوری داده است که به زبان‌های مختلفی از جمله پایتون ارائه شده است. این کتابخانه به توسعه‌دهندگان و تست‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا با مرورگرهای وب (مانند Chrome، Firefox، Safari و Edge) به‌صورت خودکار تعامل داشته باشند، اقدام به کلیک، پیمایش، وارد کردن متن، خواندن داده‌ها و بسیاری کارهای دیگر کنند. Selenium به‌ویژه برای تست اپلیکیشن‌های وب و اتوماسیون وب‌سایت‌ها کاربرد دارد.
    در این سری آموزش های ما یاد خواهیم گرفت سایت هایی که نیاز به اسکرول کردن برای واکشی اطلاعات دارند ، نیاز به فیلتر کردن اطلاعات دارند ، یا جزییات هر لینک در صفحات دیگر قرار دارند و … را واکشی کنیم در این سری آموزش ها ما داده هایی را از سایت هایی همچون بورس کالا که نیاز به فیلتر کردن دارد ، داده ها به صورت صفحه بندی است ، سایت دیوار و …. خواهیم پرداخت

  • کتابخانه Matplotlib

کتابخانه  Matplotlib یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین کتابخانه‌ها در زبان برنامه‌نویسی پایتون برای مصورسازی داده‌ها است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا داده‌ها را به صورت گرافیکی و بصری نمایش دهید و نمودارهای مختلفی از جمله خطی، میله‌ای، پراکندگی، هیستوگرام و دیگر انواع نمودارها را تولید کنید.

در این سری آموزش ها ما نمودارهای مختلفی را ترسیم می کنیم ، نمودارها را از داده های مختلف و واقعی واکشی می کنیم و نمودارهایی همچون Line Plot,Scatter plot,Bar Plot,Surface Plot  و… را ترسیم می کنیم .

  • کتابخانه های Machine Learning

یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است که در سال‌های اخیر به طور گسترده مورد استفاده قرار گرفته است. زبان برنامه‌نویسی پایتون، با کتابخانه‌های متنوع و قدرتمند خود، یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای توسعه و پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین است.

در این سری آموزش ها ما با کتابخانه های Scikit-Learn،TensorFlow و … کار خواهیم کرد و به پیاده سازی مدل هایی همچون RFM,VRFM,LRFM,ABC Classification  و… خواهیم پرداخت

برای تهیه اشتراک می توانید از لینک زیر استفاده کنید