امتیاز و نظرات کاربران
از مجموع 3 امتیاز
3 نظر🔍 معرفی دوره:در دنیای امروز که حجم دادهها بهطور بیسابقهای در حال افزایش است، توانایی درک، تحلیل و انتقال مفاهیم پنهان در دادهها به یک مهارت ضروری تبدیل شده است. یکی از مؤثرترین راهها برای ... بیشتر
مهدی زارع
بهروزرسانی: ۱۴۰۴/۰۵/۰۸
ساخت و شخصیسازی انواع نمودارهای حرفهای با Matplotlib و Seaborn
نمایش و تحلیل بصری دادههای آماری، علمی و چندمتغیره
کنترل کامل بر رنگ، فونت، عنوان، سبک خطوط و ساختار نمودار
تبدیل دادههای خام به نمودارهای گویا برای گزارشها، مقالات و ارائهها
🛠️ پیشنیازها:
آشنایی مقدماتی با زبان برنامهنویسی Python
شناخت اولیه از Pandas و ساختار DataFrame
(در ابتدای دوره یک مرور کوتاه در قالب ویدیو ارائه میشود.)
🔍 معرفی دوره:
در دنیای امروز که حجم دادهها بهطور بیسابقهای در حال افزایش است، توانایی درک، تحلیل و انتقال مفاهیم پنهان در دادهها به یک مهارت ضروری تبدیل شده است. یکی از مؤثرترین راهها برای انتقال اطلاعات و دستاوردهای تحلیلی، مصورسازی دادهها (Data Visualization) است.
این دوره به شما کمک میکند تا از یک کاربر ساده پایتون، به یک متخصص مصورسازی حرفهای تبدیل شوید. با استفاده از دو کتابخانهی پرقدرت و مکمل Matplotlib و Seaborn، یاد خواهید گرفت چگونه دادهها را نه فقط نمایش دهید، بلکه داستان آنها را روایت کنید.
🎯 اهداف کلیدی دوره:
تسلط کامل بر طراحی انواع نمودارهای آماری و تحلیلی
درک صحیح از انتخاب نوع مناسب نمودار برای هر نوع داده
توانایی سفارشیسازی کامل عناصر گرافیکی برای تولید نمودارهای علمی و قابل انتشار
آمادهسازی دادهها برای مصورسازی، فیلتر کردن، گروهبندی و پیشپردازش مناسب
ارائه دادهها در قالبی قابل درک برای عموم، مدیران، یا داوران علمی
🧠 در این دوره یاد میگیرید:
بخش ۱: آشنایی با مبانی مصورسازی
چیستی مصورسازی داده و نقش آن در تحلیل
انواع دادهها و نمودارهای مناسب برای آنها
مقایسهی اجمالی Matplotlib و Seaborn
بخش ۲: تسلط بر Matplotlib
ساختار کلی و معماری Matplotlib (figure، axes، axis، artist)
ترسیم نمودارهای پایه: خطی، میلهای، دایرهای، پراکندگی، ناحیهای و ...
تنظیم کامل رنگ، اندازه، فونت، برچسب، عنوان، شبکه، legend و ...
ساخت نمودارهای چندگانه (subplots، gridspec)
ذخیره نمودارها با کیفیت بالا (برای چاپ، مقاله یا وب)
بخش ۳: طراحی پیشرفته با Seaborn
آشنایی با فلسفهی Seaborn و اتصال آن به Pandas
نمودارهای جعبهای (boxplot)، خطای استاندارد (error bar)، خوشهبندی، pairplot و heatmap
کنترل دقیق بر رنگها و تمها (themes، palettes)
ترسیم روابط متغیرها در قالب نمودارهای چند بعدی
رسم نمودارهای توزیعی و آماری با پشتیبانی از KDE و histogram
ترکیب چندین نمودار در یک طرح
بخش ۴: نکات تکمیلی
ترکیب Matplotlib و Seaborn برای دستیابی به خروجیهای سفارشی
کاربرد در پروژههای واقعی: تحلیل دادههای فروش، دادههای پزشکی، نتایج پژوهشی و ...
نکات گرافیکی برای ارائه حرفهای در گزارش، پایاننامه، جلسات کاری و مقالات ISI
📌 ویژگیهای منحصربهفرد دوره:
✅ آموزش پروژهمحور بر اساس دادههای واقعی
✅ تمرینات عملی و تکلیف در پایان هر فصل
✅ طراحی بصری نمودارهای مناسب برای انتشار در مقاله یا ارائه رسمی
✅ قابلیت استفاده در تحلیل داده، یادگیری ماشین، اقتصاد داده، علوم اجتماعی، پزشکی و بیشتر
✅ پشتیبانی و پاسخگویی به سؤالات شرکتکنندگان
✅ دسترسی به فایلهای نمونه، کدها و قالبهای آماده
👤 مخاطبین این دوره:
دانشجویان و پژوهشگران در حوزهی داده، آمار، مهندسی، علوم انسانی و علوم پزشکی
متخصصان علم داده، مهندسان داده و تحلیلگران کسبوکار
مدرسان، اساتید دانشگاه و دانشجویان مقطع کارشناسی ارشد و دکتری
علاقهمندان به یادگیری علم داده و افزایش مهارت در گزارشسازی و ارائه تصویری دادهها
🎓 نتیجه نهایی:
در پایان این دوره شما قادر خواهید بود با تسلط کامل، نمودارهایی حرفهای، زیبا و علمی طراحی کرده و به راحتی آنها را در قالب داشبورد، مقاله، ارائه یا پروژههای دادهمحور بهکار ببرید.
اطلاعات بیشتر
از مجموع 3 امتیاز
3 نظرپس از گذراندن محتوای دوره به صورت آنلاین (بدون دانلود) در سایت مکتبخونه، در صورتی که حد نصاب قبولی در دوره را کسب و تمرین ها و پروژه های الزامی را ارسال کنید، گواهینامه رسمی پایان دوره توسط مکتبخونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار میگیرد.
قابل اشتراکگذاری در
مهندس مهدی زارع
با بیش از ۴ سال سابقه حرفهای، یکی از چهرههای فعال در حوزه تحلیل داده، برنامهنویسی پایتون و آموزش علوم داده است.
او دارای مدرک کارشناسی ارشد مهندسی نفت و گاز با گرایش اکتشاف است و تاکنون بیش از ۸۰ پروژه موفق در پلتفرم پارسکدرز انجام داده که منجر به کسب امتیاز عالی 9.97 از 10 از سوی کارفرمایان شده است.
مهندس زارع در کنار پروژههای فریلنس، تجربه تدریس دورههای تخصصی برنامهنویسی پایتون در دانشگاه را دارد و همواره در جهت توانمندسازی دانشجویان و متخصصان در زمینههای کدنویسی، تحلیل داده و یادگیری ماشین کوشیده است.
از دستاوردهای حرفهای مهندس زارع میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
انجام موفق بیش از ۸۰ پروژه تحلیل داده و یادگیری ماشین در پلتفرم پارسکدرز
تدریس دوره «برنامهنویسی پایتون کاربردی» ویژه دانشجویان فنی و مهندسی
طراحی و پیادهسازی مدلهای پیشبینی و دادهکاوی در پروژههای صنعتی و دانشگاهی
کسب میانگین امتیاز 9.97 از 10 در ارزیابی کیفیت خدمات توسط کارفرمایان
مهندس زارع با رویکردی دقیق، ساده و نتیجهمحور، تلاش میکند دانش فنی را به زبانی قابل فهم و کاربردی به مخاطبان منتقل کرده و مسیر رشد و پیشرفت آنها را هموار سازد.
اطلاعات بیشتر