اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت شبکه‌های مشابهت منطقه‌ای برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی پذیرش خودروهای الکتریکی (EV)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت شبکه‌های مشابهت منطقه‌ای برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی پذیرش خودروهای الکتریکی (EV)

موضوع کلی: تحلیل داده و مدل‌سازی پیشرفته

موضوع میانی: شبکه‌های مشابهت و خوشه‌بندی داده‌های جغرافیایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پذیرش خودروهای الکتریکی: مقدمه و چشم‌انداز
• 2. آشنایی با خودروهای الکتریکی (EV) و انواع آن‌ها
• 3. مفاهیم اولیه در تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین
• 4. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و ابزارهای مورد نیاز
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter Notebook)
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های Pandas, NumPy, Scikit-learn
• 7. بازیابی، پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 8. معرفی مجموعه داده‌های خودروهای الکتریکی و منابع آن‌ها
• 9. استخراج و بررسی متغیرهای تاثیرگذار بر پذیرش EV
• 10. آمار توصیفی و تحلیل‌های اولیه داده‌های EV
• 11. مفاهیم اولیه شبکه‌ها و نظریه گراف
• 12. معرفی انواع شبکه‌ها و کاربردهای آن‌ها
• 13. مفاهیم گره (Node) و یال (Edge) در شبکه‌ها
• 14. معرفی معیارهای مرکزی بودن (Centrality Measures) در شبکه‌ها
• 15. آشنایی با کتابخانه NetworkX در پایتون
• 16. ایجاد و تجسم شبکه‌ها با استفاده از NetworkX
• 17. مفاهیم مشابهت (Similarity) و انواع آن
• 18. محاسبه فاصله اقلیدسی و سایر معیارهای فاصله
• 19. معرفی روش‌های مختلف محاسبه مشابهت (Cosine, Jaccard)
• 20. انتخاب معیار مناسب مشابهت برای داده‌های EV
• 21. ایجاد ماتریس مشابهت برای داده‌های پذیرش EV
• 22. تجسم ماتریس مشابهت و بررسی الگوها
• 23. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
• 24. معرفی الگوریتم K-means و کاربرد آن
• 25. خوشه‌بندی داده‌های EV بر اساس مشابهت
• 26. ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی و معیارهای ارزیابی
• 27. بهینه‌سازی پارامترهای خوشه‌بندی
• 28. تجسم خوشه‌ها و تفسیر نتایج
• 29. آشنایی با شبکه‌های مشابهت (Similarity Networks)
• 30. ساخت شبکه‌های مشابهت بر اساس داده‌های EV
• 31. تنظیم آستانه برای ایجاد شبکه‌ها
• 32. تجسم شبکه‌های مشابهت با استفاده از NetworkX
• 33. تحلیل ساختار شبکه‌های مشابهت
• 34. معرفی معیارهای شبکه‌ای برای تحلیل
• 35. محاسبه معیارهای مرکزی بودن در شبکه‌های مشابهت
• 36. بررسی خوشه‌ها و جوامع در شبکه‌های مشابهت
• 37. نقشه‌برداری و تجسم جغرافیایی داده‌ها
• 38. آشنایی با کتابخانه GeoPandas در پایتون
• 39. وارد کردن داده‌های جغرافیایی و نقشه‌ها
• 40. ادغام داده‌های EV با داده‌های جغرافیایی
• 41. تحلیل فضایی داده‌های EV
• 42. شناسایی الگوهای فضایی در پذیرش EV
• 43. بررسی همبستگی‌های فضایی
• 44. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Modeling): مقدمه
• 45. معرفی انواع مدل‌های رگرسیون
• 46. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی
• 47. رگرسیون لجستیک و کاربرد آن در پیش‌بینی
• 48. مدل‌های درختی تصمیم‌گیری (Decision Trees)
• 49. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
• 50. معرفی مدل‌های Boosting (GBM, XGBoost)
• 51. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 52. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 54. انتخاب بهترین مدل پیش‌بینی‌کننده
• 55. پیش‌بینی پذیرش EV در سطح منطقه‌ای
• 56. استفاده از معیارهای شبکه‌ای در مدل‌سازی
• 57. ادغام داده‌های شبکه‌ای و داده‌های جغرافیایی
• 58. ارزیابی تاثیر شبکه‌ها بر دقت پیش‌بینی
• 59. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی
• 60. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
• 61. مدل‌سازی سری‌های زمانی (Time Series Modeling)
• 62. مقدمه‌ای بر مدل‌های ARIMA و SARIMA
• 63. پیش‌بینی روند پذیرش EV در طول زمان
• 64. تحلیل تغییرات زمانی در شبکه‌های مشابهت
• 65. بررسی تاثیر سیاست‌ها و عوامل اقتصادی بر پذیرش EV
• 66. معرفی داده‌های مربوط به سیاست‌گذاری (Policy Data)
• 67. تحلیل تاثیر مشوق‌های دولتی بر پذیرش EV
• 68. بررسی تاثیر قیمت سوخت و برق بر پذیرش EV
• 69. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سناریوهای مختلف
• 70. بررسی اثرات انتشار کربن و تغییرات اقلیمی
• 71. اثرات زیست‌محیطی خودروهای الکتریکی
• 72. تحلیل داده‌های اجتماعی-اقتصادی (Socio-economic Data)
• 73. ادغام داده‌های جمعیتی و اقتصادی
• 74. بررسی تاثیر درآمد و آموزش بر پذیرش EV
• 75. تحلیل تاثیر زیرساخت‌های شارژ بر پذیرش EV
• 76. داده‌های مربوط به ایستگاه‌های شارژ (Charging Stations)
• 77. شناسایی مناطق نیازمند زیرساخت‌های شارژ
• 78. بهینه‌سازی استقرار ایستگاه‌های شارژ
• 79. مطالعه موردی: تحلیل پذیرش EV در یک شهرستان خاص
• 80. انتخاب شهرستان مورد نظر و جمع‌آوری داده‌ها
• 81. اعمال روش‌های تحلیل شبکه‌ای و پیش‌بینی
• 82. مقایسه نتایج با یافته‌های مقاله مرجع
• 83. خوشه‌بندی و گروه‌بندی شهرستان‌ها
• 84. ارتباط با صنایع و ذی‌نفعان (Stakeholders)
• 85. ایجاد داشبوردهای تعاملی برای تجسم داده‌ها
• 86. آشنایی با کتابخانه‌های Dash و Streamlit
• 87. نمایش نتایج تحلیل به صورت بصری
• 88. ارائه نتایج به ذی‌نفعان و سیاست‌گذاران
• 89. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 90. خلاصه یافته‌ها و دستاوردهای دوره
• 91. چالش‌ها و محدودیت‌های تحقیق
• 92. مسیرهای آینده و تحقیقات پیشنهادی
• 93. منابع و مراجع
• 94. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
• 95. مروری بر مفاهیم کلیدی
• 96. ارائه پروژه‌های عملی (Practical Projects)
• 97. راهنمایی برای انجام پروژه‌های عملی
• 98. معرفی منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
• 99. آشنایی با فرصت‌های شغلی مرتبط
• 100. نقش هوش مصنوعی در آینده خودروهای الکتریکی