چک‌لیست یادگیری تحلیل داده (Data Analysis)

اگر می‌خواین تحلیل داده رو به شکل اصولی و مرحله‌به‌مرحله یاد بگیرین، این چک‌لیست می‌تونه مسیر شما باشه.
با دنبال کردن این مراحل، متوجه می‌شین چه چیزهایی رو یاد گرفتین، کجای راه هستین و قدم بعدی‌تون چیه.

1. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای داده و انواع داده‌ها
2. یادگیری پایتون برای تحلیل داده‌ها
3. یادگیری کتابخانه NumPy (کار با آرایه‌ها و محاسبات عددی)
4. یادگیری کتابخانه Pandas
5. کار با DataFrame و Series
6. خواندن و نوشتن داده‌ها (CSV, Excel, JSON)
7. پاکسازی داده‌ها (حذف مقادیر خالی، اصلاح داده‌ها)
8. تحلیل‌های ابتدایی (groupby، merge، describe و ...)
9. یادگیری Matplotlib برای رسم نمودارها
10. یادگیری Seaborn برای مصورسازی‌های آماری
11. مبانی آمار و احتمال برای تحلیل داده‌ها
12. تحلیل داده‌های متنی (Text Data)
13. کار با داده‌های زمانی (Time Series)
14. شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
15. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
16. استفاده از Jupyter Notebook برای تحلیل و مستندسازی
17. آشنایی با Exploratory Data Analysis (EDA)
18. یادگیری کتابخانه SciPy برای تحلیل‌های آماری
19. معرفی داده‌های بزرگ (Big Data Concepts)
20. یادگیری SQL برای پرس‌وجوی داده‌ها
21. کار با فایل‌های JSON، Excel و APIها
22. مصورسازی پیشرفته با Plotly یا Power BI
23. گزارش‌سازی و ارائه تحلیل‌ها
24. انجام پروژه‌های واقعی تحلیل داده (تحلیل فروش، داده‌های پزشکی، داده‌های هواشناسی و ...)