#Python
#Data_analytics

❇️ نکات طلایی برای کدنویسی پایتون در تحلیل داده‌ها

▪️ یکی از سوالات پرتکرار علاقه‌مندان و متخصصان تحلیل داده این است: چطور بر پایتون مسلط شویم؟
برای پاسخ به این سوال، پنج راهکار کلیدی وجود دارد که می‌تواند مسیر یادگیری شما را هموارتر و کاربردی‌تر کند:

📍 یادگیری کتابخانه‌های اصلی پایتون:
مهم‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده:

▪️Pandas -> برای کار با DataFrame
▪️NumPy -> برای محاسبات عددی
▪️Matplotlib/Seaborn -> برای مصورسازی
▪️Scikit-learn -> برای یادگیری ماشین


📍 درک مفاهیم پایه:
مفاهیم کلیدی مثل List Comprehensions، توابع Lambda، برنامه‌نویسی شیءگرا و مدیریت خطا برای نوشتن کدی کارآمد.

📍 استفاده از روش‌های حل مسئله:
به کارگیری تکنیک‌های پاکسازی داده، حلقه‌های بهینه و عملیات برداری در NumPy و Pandas برای افزایش کارایی.

📍 اجرای پروژه‌های شبیه‌سازی:
کار روی پروژه‌های کامل از بارگذاری داده تا پاکسازی، تحلیل و مصورسازی.

📍 درس گرفتن از پروژه‌های گذشته:
کدهای قبلی خود را مرور کنید و به دنبال راه‌هایی برای بهینه‌تر کردن آن‌ها باشید.

🏫 @DataScience_School
🌐 Http://dsstalent.com