پی سی دانلود - matplotlib

این دوره آموزشی یک مقدمه جامع و عملی بر کتابخانه NumPy در پایتون است که برای محاسبات عددی و علم داده ضروری می‌باشد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با ساختار و عملکرد آرایه‌های NumPy، نحوه ایجاد و دستکاری آن‌ها، عملیات برداری، روش‌های آماری و کاربرد NumPy در تجزیه و تحلیل داده‌ها آشنا خواهند شد و یاد خواهند گرفت که چگونه NumPy با سایر کتابخانه‌های علم داده در پایتون تعامل دارد.
در دوره آموزشی Python Numpy For Data Science با مفاهیم و کاربردهای کتابخانه NumPy در علم داده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون آغاز کرده و به تدریج آن‌ها را با مفاهیم پیشرفته‌تر مانند برنامه‌نویسی شیءگرا آشنا می‌سازد. در ادامه، دوره به آموزش کتابخانه‌های حیاتی NumPy و Pandas می‌پردازد که ابزارهای قدرتمندی برای دستکاری، پردازش و تحلیل کارآمد داده‌ها در پایتون هستند. شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه با مجموعه‌های داده بزرگ کار کنند، داده‌های از دست رفته را مدیریت نمایند و محاسبات پیچیده را انجام دهند. علاوه بر این، دوره به معرفی کتابخانه Polars می‌پردازد و مزایای آن را در مقایسه با Pandas، به ویژه در زمینه سرعت و عملکرد در کار با داده‌های حجیم، مورد بررسی قرار می‌دهد. بخش مهم دیگری از این دوره به آموزش تکنیک‌های مصورسازی داده با استفاده از کتابخانه‌های Seaborn و Matplotlib اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ایجاد انواع نمودارها و تصاویر بصری جذاب و گویا را کسب خواهند کرد تا بتوانند داستان‌های نهفته در داده‌ها را به طور موثرتری 전달 کنند. همچنین، آشنایی با Git و اصول کنترل نسخه به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به طور موثرتری تغییرات کد خود را مدیریت کرده و در پروژه‌های تیمی همکاری نمایند. در نهایت، دوره با آموزش نحوه ساخت داشبوردهای تعاملی با استفاده از Streamlit و Matplotlib به اوج خود می‌رسد. شرکت‌کنندگان یک پروژه عملی و کاربردی را با استفاده از داده‌های واقعی ایجاد کرده و نحوه استقرار آن را برای نمایش به کارفرمایان یا مشتریان بالقوه فرا خواهند گرفت. در طول این دوره، تمرین‌ها و تکالیف عملی متعددی برای تثبیت یادگیری و کسب تجربه عملی در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد.
در دوره آموزشی Python Data Analyst Bootcamp: Process, Analyze & Visualize با ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای تحلیل و مصورسازی داده‌ها با استفاده از پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده 50 روزه است که به منظور آموزش 50 موضوع مهم و پرکاربرد در زبان برنامه‌نویسی پایتون طراحی شده است. هدف این دوره، توانمندسازی شرکت‌کنندگان با دانش و مهارت‌های عملی لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص پایتون است. این دوره برای افراد مبتدی که قصد دارند یک پایه قوی در پایتون ایجاد کنند و همچنین برای توسعه‌دهندگان با تجربه‌ای که به دنبال گسترش دانش و مهارت‌های خود در زمینه‌های نوین پایتون هستند، مناسب است. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی و پیشرفته پایتون آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، نحوه استفاده از این مفاهیم را در عمل فرا خواهند گرفت. هر درس به یک موضوع خاص و مهم در دنیای پایتون اختصاص دارد و به صورت جامع و کاربردی ارائه می‌شود. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای یادگیری و تسلط بر مباحث روز پایتون و ورود به بازار کار پر رونق آن فراهم می‌کند.
در دوره آموزشی Learn 50 Hot Python Topics in 50 Days با مباحث پیشرفته و کاربردی زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهد شد.

NumPy یک کتابخانه پیشرو محاسبات علمی در Python است، در حالی که Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. همچنین، یاد بگیرید که از Matplotlib برای تجسم داده ها استفاده کنید. چه بخواهید وارد Data Science شوید، چه در Machine Learning یا Deep Learning شیرجه بزنید، NumPy و Pandas ماژول های برتر Python هستند که باید برای هموار کردن سفر خود آنها را درک کنید.
در دوره آموزشی NumPy, Pandas and Matplotlib A-Z™ برای Machine Learning با کار با کتابخانه های NumPy، Pandas و Matplotlib آشنا می شوید.

Data science یکی از پرطرفدارترین حوزه های دهه است و این دوره Python for Data Science: From Basics to Advanced in 2025 یک تجربه یادگیری عمیق را ارائه می دهد که برای مبتدیان و متخصصان به طور یکسان مناسب است. این دوره طیف گسترده ای از موضوعات، از data analysis تا machine learning را پوشش می دهد و شما را به ابزار و مهارت های لازم برای برتری در زمینه data science مجهز می کند.
در دوره آموزشی Python for Data Science: From Basics to Advanced in 2025 با علوم داده از پایه تا پیشرفته آشنا خواهید شد.

Spyder یک محیط علمی قدرتمند برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که به‌طور خاص برای دانشمندان، مهندسان و تحلیل‌گران داده طراحی شده است. این نرم‌افزار ترکیبی منحصربه‌فرد از قابلیت‌های پیشرفته ویرایش کد، تحلیل، اشکال‌زدایی و پروفایلینگ را با امکاناتی مانند کاوش داده‌ها، اجرای تعاملی، بازرسی عمیق و بصری‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهد.

Spyder که مخفف Scientific PYthon Development Environment است، یک محیط توسعه متن‌باز است که به‌طور ویژه برای محاسبات علمی و تحلیل داده با پایتون طراحی شده است. این IDE بر پایه کتابخانه‌های معروفی مانند NumPy، SciPy، Matplotlib و IPython ساخته شده و انتخابی ایده‌آل برای پژوهشگران و مهندسان محسوب می‌شود.

علاوه بر ویژگی‌های داخلی گسترده، Spyder از طریق سیستم افزونه‌ها و API خود قابل گسترش است. همچنین می‌توان آن را به‌عنوان یک کتابخانه افزونه برای PyQt5 استفاده کرد و قابلیت‌های آن، مانند کنسول تعاملی، را در سایر نرم‌افزارهای مبتنی بر PyQt ادغام نمود.