پی سی دانلود - numpy

این دوره آموزشی جامع، شرکت کنندگان را از مبانی برنامه نویسی پایتون تا مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین راهنمایی می کند. در این دوره، شرکت کنندگان ابتدا یک پایه قوی در برنامه نویسی پایتون، شامل ساختار داده ها و توابع، به دست می آورند و سپس با استفاده از کتابخانه های قدرتمند پایتون مانند NumPy، Pandas و Matplotlib، نحوه دستکاری و مصورسازی موثر داده ها را فرا می گیرند. بخش قابل توجهی از دوره به آماده سازی داده ها اختصاص دارد و شرکت کنندگان مهارت های لازم برای پاک‌سازی داده ها، مدیریت داده های از دست رفته و شناسایی داده های پرت را کسب می کنند. علاوه بر این، اصول و تکنیک های تحلیل اکتشافی داده ها به طور کامل پوشش داده می شود و شرکت کنندگان یاد می گیرند چگونه با استفاده از روش های آماری و ابزارهای مصورسازی، بینش های ارزشمندی از داده ها استخراج کنند.
در دوره آموزشی Data Science Mastery: Journey into Machine Learning با برنامه نویسی پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره فقط پایتون را به شما آموزش نمی دهد - بلکه به شما یاد می دهد که چگونه در پایتون فکر کنید. شما با اصول اولیه مانند variables، data types، loops و functions شروع می کنید، سپس به تدریج به کار با داده های واقعی، کاوش در libraries مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و موارد دیگر می پردازید. اما بهترین بخش این است: همه چیز به روشی فوق العاده ساده و قابل درک توضیح داده شده است. چه یک دانشجوی کالج، یک متخصص شاغل، یا فقط کسی باشید که در مورد AI کنجکاو است - این دوره شما را با صفر jargon، مثال های زندگی واقعی و تمرین های عملی فراوان می پذیرد.
در دوره آموزشی Master Python to Master Machine Learning با برنامه نویسی پایتون و Machine Learning 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.