#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی

🧠 قسمت ۱۲: پروژه عملی پردازش داده 📑

سلام دوستان! 👋
تو این قسمت می‌خوایم همه چیزهایی که تو فاز ۲ یاد گرفتیم (NumPy، Pandas، Matplotlib) رو ترکیب کنیم و یک پروژه کامل انجام بدیم. 🎯

---

🎓 پروژه: تحلیل نمرات یک کلاس

۱. آماده‌سازی داده‌ها

فرض کنید یک فایل CSV به اسم grades.csv داریم:

نام,ریاضی,فیزیک,شیمی
علی,18,17,16
سارا,20,19,18
نیما,15,14,13
رضا,19,20,18

---
۲. خواندن داده‌ها با Pandas

import pandas as pd

df = pd.read_csv("grades.csv")
print(df)

---
۳. پاک‌سازی داده‌ها

مثلاً اگر مقادیر گمشده باشه، پرشون می‌کنیم:

df = df.fillna(df.mean(numeric_only=True))

---
۴. محاسبه معدل هر دانش‌آموز

df["معدل"] = df[["ریاضی", "فیزیک", "شیمی"]].mean(axis=1)
print(df)

---
۵. تحلیل داده‌ها

* پیدا کردن بالاترین و پایین‌ترین معدل:

print("بیشترین معدل:", df["معدل"].max())
print("کمترین معدل:", df["معدل"].min())

* میانگین کل کلاس:

print("میانگین کلاس:", df["معدل"].mean())

---
۶. تجسم داده‌ها با Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(df["نام"], df["معدل"], color="orange")
plt.title("معدل دانش‌آموزان کلاس 📊")
plt.ylabel("معدل")
plt.show()

📌 خروجی: نمودار ستونی معدل هر دانش‌آموز

---

۷. نتیجه‌گیری

* یاد گرفتیم داده‌ها رو بخونیم، پاک‌سازی کنیم، تحلیل کنیم و تجسم کنیم ✅
* این‌ها پایه‌ی اصلی کارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستن. 🤖
* در فاز بعدی می‌ریم سراغ مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning) ✨

---

👀 قسمت بعدی (شروع فاز ۳): مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین 🤖

🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge

می‌دونی AI agent همون هوش مصنوعیه که خودش فکر می‌کنه، عمل می‌کنه و به جای تو هر کاری رو انجام می‌ده؟

متخصص هوش مصنوعی شو و آینده شغلیت رو در جهان تضمین کن

صفر تا صد آموزش👇
https://dnkr.ir/kg5ag
https://dnkr.ir/kg5ag

آکادمی دانشکار