#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی🧠 قسمت ۱۲: پروژه عملی پردازش داده 📑سلام دوستان! 👋تو این قسمت می‌خوایم ه

#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 داده‌هافرض کنید یک فایل CSV به اسم grades.csv داریم:نام,ریاضی,فیزیک,شیمیعلی,18,17,16سارا,20,19,18نیما,15,14,13رضا,19,20,18--- ۲. خواندن داده‌ها با Pandasimport pandas as pddf = pd.read_csv("grades.csv")print(df)--- ۳. پاک‌سازی داده‌هامثلاً اگر مقادیر گمشده باشه، پرشون می‌کنیم:df = df.fillna(df.mean(numeric_only=True))--- ۴. محاسبه معدل هر دانش‌آموزdf["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 Matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltplt.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