Python و R

معرفی جامع

این بخش برای پژوهشگران و تحلیل‌گرانی است که می‌خواهند تحلیل داده را با برنامه‌نویسی انجام دهند. در Python، کتابخانه‌های NumPy، Pandas، SciPy، Statsmodels، Scikit-Learn، Matplotlib، Seaborn و Plotly را پوشش می‌دهیم و مراحل کامل Data Cleaning، Missing Data، Outlier Detection، Feature Engineering، Encoding، Scaling، Normalization، Standardization، PCA، Clustering، Regression، Classification و Forecasting را آموزش می‌دهیم. در R، Tidyverse، dplyr، ggplot2، tidyr، readr، caret، randomForest، forecast، plm و lavaan را ارائه می‌کنیم. خروجی شامل اسکریپت‌های آماده، نوت‌بوک‌های Jupyter و R Markdown، و پروژه‌های کامل است.