10 کانال یوتوبی برای یادگیری آنالیز بیگ دیتا 🔥

1. Simplilearn
2. Edureka
3. DataCamp
4. Krish Naik
5. Intellipaat
6. Data School
7. TechPrimers
8. Alex, the Analyst
9. Data Science Dojo
10. StatQuest with Josh Starmer

🔗 منبع و اطلاعات بیشتر

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نقشه راه تحلیل‌داده 🤓

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

3 کانال یوتوب معتبر برای یادگیری تحلیل داده 🎓

📈 Alex The Analyst
📈 Data School
📈 StatQuest with Josh Starmer

اسمشون رو توی یوتوب سرچ کنید و شروع به یادگیری کنید ✨

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ساخت داشبورد مدرن با tkinter برای پروژه‌های تحلیل‌داده 📊

برای آموزش ساخت اینجا کلیک کنید...

#tkinter #python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

رگرسیون در پایتون 🤓

چطور رابطه بین داده‌ها را در پایتون متوجه شویم؟! این درسنامه را بخوانید

#python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

چطور از توابع AI در گوگل شیت استفاده کنیم؟!
✍️ در اینجا بخوانید...

#data_analysis #google_sheet
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مهارت‌ها و ابزارهایی که برای تحلیل‌داده باید یاد بگیرید🔥📉

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

9 کتاب که دانشمندان داده باید بخوانند ✨

#data_science #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

سیو کنید، برای بصری‌سازی داده‌ها به درد میخوره 👌

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 یک خطی Polars سرعت بخشیدن به جریان‌های کاری داده‌ها

+ برای مطالعه کلیک کنید +

#polars #data_science #data_analysis #data_engineering
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🎨 مقایسه کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده

اگه همیشه برات سواله که کِی از کدوم استفاده کنی، این پست برات دقیقا همینه 👇

📌کتابخانه Matplotlib
• پایه‌ای‌ترین و اصلی‌ترین کتابخونه‌ی مصورسازیه
• قدرت کنترل خیلی بالا روی تمام جزئیات نمودار
• مناسب برای ساخت نمودارهای سفارشی و پیچیده
• پشتیبانی از ترسیم‌های low-level
• گزینه‌ی اجباری برای توسعه‌دهنده‌هایی که می‌خوان «همه چیز» رو خودشون تنظیم کنن
• سازگار با تمام ابزارها (NumPy، Pandas و...)
• خروجی‌های حرفه‌ای برای چاپ، ریپورت یا مقاله

🎨 کتابخانه Seaborn
• ساخته شده روی متپلات‌لیب، اما ساده‌تر و زیباتر
• سبک بصری پیش‌فرض جذاب‌تر و مدرن‌تر
• مناسب برای تحلیل داده و کارهای آماری
• نمودارهای پیچیده‌ی آماری با یک خط کد (distribution, pairplot, heatmap و...)
• ادغام عالی با DataFrameهای Pandas
• برای ساخت داشبورد سریع و دیدن الگوهای داده عالیه
• تنظیمات سبک و رنگ بسیار راحت

🧭 نتیجه‌گیری: کِی از کدوم استفاده کنیم؟
اگه کنترل کامل و سفارشی‌سازی عمیق می‌خوای → Matplotlib
اگه زیبایی، سادگی و نمودارهای آماری سریع مهم‌تره → Seaborn

در عمل:
✔️ معمولا برای گزارش‌گیری و تحلیل سریع از Seaborn شروع کن
✔️ وقتی به جزئیات، سفارشی‌سازی بالا، یا نمودارهای خاص رسیدی، برو سراغ Matplotlib
✔️ بهترین ترکیب اینه: با Seaborn ترسیم کن، با Matplotlib فاین‌تیون کن

#python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips