اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی SQL و Machine Learning with SQL
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: SQL و Machine Learning with SQL
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: SQL
📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)
- 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده و SQL
- 2. پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Relational Databases) چیستند؟
- 3. نصب و راه‌اندازی محیط کار با SQL
- 4. آشنایی با ساختار یک کوئری SQL
- 5. دستور SELECT: بازیابی داده‌ها
- 6. دستور FROM: مشخص کردن جدول منبع
- 7. دستور WHERE: فیلتر کردن رکوردها
- 8. عملگرهای مقایسه‌ای (=، <>، >، <، >=، <=)
- 9. عملگرهای منطقی AND، OR و NOT
- 10. فیلتر کردن با استفاده از BETWEEN و IN
- 11. جستجوی الگو با دستور LIKE
- 12. کار با مقادیر NULL
- 13. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
- 14. محدود کردن تعداد نتایج با LIMIT یا TOP
- 15. توابع تجمعی: COUNT، SUM و AVG
- 16. توابع تجمعی: MIN و MAX
- 17. گروه‌بندی نتایج با GROUP BY
- 18. فیلتر کردن گروه‌ها با HAVING
- 19. ترتیب اجرای دستورات در یک کوئری
- 20. مفهوم کلید اصلی (Primary Key) و کلید خارجی (Foreign Key)
- 21. اتصال جداول: INNER JOIN
- 22. اتصال جداول: LEFT JOIN و RIGHT JOIN
- 23. اتصال جداول: FULL OUTER JOIN
- 24. اتصال خودکار جدول به خودش (Self Join)
- 25. ترکیب نتایج با UNION و UNION ALL
- 26. زیرکوئری‌ها (Subqueries)
- 27. زیرکوئری‌های مرتبط (Correlated Subqueries)
- 28. عبارات جدول مشترک (Common Table Expressions - CTEs)
- 29. دستور INSERT INTO: درج داده‌های جدید
- 30. دستور UPDATE: به‌روزرسانی داده‌های موجود
- 31. دستور DELETE: حذف داده‌ها
- 32. ایجاد جداول با CREATE TABLE
- 33. انواع داده‌های رایج در SQL
- 34. محدودیت‌ها (Constraints): NOT NULL, UNIQUE, CHECK
- 35. تغییر ساختار جداول با ALTER TABLE
- 36. حذف جداول با DROP TABLE
- 37. کار با تاریخ و زمان: توابع مربوط به تاریخ
- 38. کار با رشته‌ها: توابع متنی
- 39. توابع ریاضی در SQL
- 40. دستور CASE: منطق شرطی در کوئری‌ها
- 41. توابع پنجره‌ای (Window Functions): مقدمه و OVER()
- 42. توابع رتبه‌بندی: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
- 43. توابع تحلیلی: LAG و LEAD
- 44. توابع تجمعی پنجره‌ای (Moving Averages)
- 45. مفهوم View و کاربردهای آن
- 46. مفهوم Index و تاثیر آن بر عملکرد
- 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
- 48. نقش SQL در فرآیند یادگیری ماشین
- 49. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
- 50. مسائل رگرسیون (Regression) در مقابل مسائل طبقه‌بندی (Classification)
- 51. چرخه حیات یک پروژه یادگیری ماشین
- 52. آمار توصیفی با SQL: میانگین، میانه و مد
- 53. محاسبه واریانس و انحراف معیار با SQL
- 54. مفهوم همبستگی (Correlation) و محاسبه آن در SQL
- 55. مفهوم مجموعه داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
- 56. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و تست با SQL
- 57. پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning) با SQL
- 58. شناسایی و مدیریت داده‌های تکراری
- 59. استراتژی‌های مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values) با SQL
- 60. شناسایی داده‌های پرت (Outliers) با استفاده از SQL
- 61. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) چیست؟
- 62. ایجاد ویژگی‌های جدید از ستون‌های موجود
- 63. استخراج ویژگی از تاریخ و زمان (مانند روز هفته، ماه)
- 64. استخراج ویژگی از داده‌های متنی (مانند طول رشته)
- 65. تبدیل داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی با SQL
- 66. گسسته‌سازی (Binning) متغیرهای پیوسته با دستور CASE
- 67. کدگذاری وان-هات (One-Hot Encoding) با SQL
- 68. کدگذاری برچسبی (Label Encoding) با SQL
- 69. ایجاد ویژگی‌های تجمعی (Aggregated Features)
- 70. نمونه‌برداری (Sampling) از داده‌ها در SQL
- 71. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی الگوریتم‌های ML با SQL
- 72. رگرسیون خطی ساده: محاسبه شیب و عرض از مبدا با SQL
- 73. پیش‌بینی با مدل رگرسیون خطی ساخته‌شده در SQL
- 74. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN): محاسبه فاصله اقلیدسی
- 75. پیاده‌سازی طبقه‌بندی KNN برای یک نمونه با SQL
- 76. الگوریتم خوشه‌بندی K-Means: مفهوم و مراحل
- 77. پیاده‌سازی یک مرحله از الگوریتم K-Means با SQL
- 78. الگوریتم Naive Bayes: محاسبه احتمالات با SQL
- 79. مفهوم درخت تصمیم (Decision Tree)
- 80. پیاده‌سازی یک درخت تصمیم ساده برای پیش‌بینی با دستور CASE
- 81. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
- 82. محاسبه ماتریس درهم‌ریختگی با SQL
- 83. محاسبه دقت (Accuracy)، صحت (Precision) و بازیابی (Recall) با SQL
- 84. محاسبه امتیاز F1-Score با SQL
- 85. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MAE, MSE, RMSE
- 86. محاسبه خطاهای مدل رگرسیون با SQL
- 87. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین درون پایگاه داده (In-Database ML)
- 88. آشنایی با BigQuery ML
- 89. ایجاد و آموزش یک مدل رگرسیون با دستور CREATE MODEL در BigQuery ML
- 90. انجام پیش‌بینی با دستور ML.PREDICT
- 91. ارزیابی مدل با دستور ML.EVALUATE
- 92. آشنایی با خدمات یادگیری ماشین در SQL Server
- 93. آشنایی با قابلیت‌های ML در PostgreSQL (مانند MADlib)
- 94. آشنایی با قابلیت‌های ML در Amazon Redshift
- 95. مطالعه موردی ۱: پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn) با SQL
- 96. مطالعه موردی ۲: پیش‌بینی فروش (Sales Forecasting) با SQL
- 97. مطالعه موردی ۳: بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation) با SQL
- 98. پروژه نهایی: تعریف مسئله تا ارزیابی مدل
- 99. جمع‌بندی و مسیرهای آینده برای یادگیری بیشتر
- 100. SQL پیشرفته برای مهندسی ویژگی (Feature Engineering): توابع پنجره‌ای، عبارات جدولی مشترک (CTE) و Pivot Table**
SQL و یادگیری ماشین: قدرتمندترین ترکیب برای تحلیل داده و هوش مصنوعی
با ما، داده‌هایتان را به گنجینه‌ای از دانش تبدیل کنید!
معرفی دوره: دریچه ای به سوی آینده داده‌محور
آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چطور شرکت‌های بزرگ دنیا از حجم عظیمی از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و خلق محصولات نوآورانه استفاده می‌کنند؟ پاسخ در قدرت نهفته در مدیریت، تحلیل و استخراج دانش از این داده‌هاست. در دنیای امروز، زبان SQL به عنوان زبان استاندارد ارتباط با پایگاه‌های داده، نقشی حیاتی ایفا می‌کند. اما این تازه اول ماجراست!
در دوره آموزشی "SQL و یادگیری ماشین با SQL"، ما شما را گامی فراتر از کوئری‌نویسی سنتی می‌بریم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از قدرت SQL، مستقیماً با الگوریتم‌های یادگیری ماشین تعامل داشته باشید و تحلیل‌های پیچیده و پیش‌بینی‌های شگفت‌انگیزی را تنها در محیط پایگاه داده خود انجام دهید. این دوره، پلی است میان دنیای ساختارمند پایگاه‌های داده و دنیای پویا و آینده‌نگر هوش مصنوعی.
درباره دوره: دانش، ابزار و کاربرد در دستان شما
این دوره به طور خاص طراحی شده است تا شما را با مفاهیم کلیدی SQL و کاربرد شگفت‌انگیز آن در حوزه یادگیری ماشین آشنا کند. شما نه تنها مهارت‌های لازم برای کار با داده‌ها را کسب خواهید کرد، بلکه قادر خواهید بود از این مهارت‌ها برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بدون نیاز به ابزارهای پیچیده خارجی بهره ببرید. تمرکز ما بر روی یادگیری عملی و پروژه‌محور است تا اطمینان حاصل کنیم که پس از اتمام دوره، آمادگی کامل برای ورود به بازار کار یا ارتقاء شغلی خود را دارید.
موضوعات کلیدی: از پایه تا پیشرفته
دوره "SQL و یادگیری ماشین با SQL" ترکیبی بی‌نظیر از مهارت‌های پایگاه داده و هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. شما با هر آنچه برای تبدیل شدن به یک متخصص داده کارآمد نیاز دارید، مجهز خواهید شد.
- تسلط کامل بر اصول و دستورات SQL
- کار با انواع داده‌ها و ساختارهای پایگاه داده
- بهینه‌سازی کوئری‌ها و افزایش کارایی
- مبانی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های کلیدی
- پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین با SQL
- تحلیل پیشرفته داده‌ها و استخراج الگوها
- ساخت داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌گیری
- پروژه‌های عملی و واقعی برای تثبیت یادگیری
مخاطبان دوره: برای چه کسانی ایده‌آل است؟
این دوره برای طیف گسترده‌ای از علاقه‌مندان و حرفه‌ای‌ها طراحی شده است:
- توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که می‌خواهند توانایی تحلیل داده و کار با پایگاه‌های داده را در خود تقویت کنند.
- تحلیلگران داده که به دنبال راه‌هایی برای بهبود فرآیندهای تحلیلی خود با استفاده از یادگیری ماشین هستند.
- دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط (علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار، آمار، ریاضی) که می‌خواهند مهارت‌های عملی خود را افزایش دهند.
- مدیران پروژه و کسب‌وکار که نیاز دارند تا درک عمیق‌تری از داده‌های سازمان خود داشته باشند و از هوش مصنوعی بهره ببرند.
- هر کسی که علاقه‌مند به دنیای داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است و می‌خواهد با ابزارهای قدرتمند وارد این حوزه شود.
چرا این دوره را بگذرانیم؟ فرصت‌هایی که پیش روی شماست
در دنیای رقابتی امروز، دانش ترکیبی حرف اول را می‌زند. دوره "SQL و یادگیری ماشین با SQL" به شما مزیت‌های رقابتی قابل توجهی می‌دهد:
- تسلط بر دو ابزار قدرتمند: SQL زبان اصلی پایگاه‌های داده است و یادگیری ماشین آینده تحلیل داده است. ترکیب این دو، شما را به یک متخصص چندوجهی تبدیل می‌کند.
- افزایش بهره‌وری: یاد بگیرید که چگونه بسیاری از وظایف یادگیری ماشین را مستقیماً درون پایگاه داده خود انجام دهید، بدون نیاز به انتقال داده‌ها و پیچیدگی‌های اضافی.
- فرصت‌های شغلی درخشان: تقاضا برای متخصصانی که هم در SQL مهارت دارند و هم با یادگیری ماشین آشنا هستند، بسیار بالاست. این دوره دروازه‌ای به سوی شغل‌های پردرآمد و هیجان‌انگیز خواهد بود.
- تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: با توانایی تحلیل عمیق‌تر داده‌ها، قادر خواهید بود تصمیمات آگاهانه‌تری برای کسب‌وکار یا پروژه‌های خود بگیرید.
- انجام پروژه‌های نوآورانه: امکان ساخت سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی‌کننده و تحلیل‌گر تنها با استفاده از SQL و قدرت الگوریتم‌ها.
سرفصل‌های جامع دوره: 100+ گام تا تخصص
این دوره با پوشش بیش از 100 سرفصل، شما را از مبتدی تا سطح پیشرفته در دنیای SQL و یادگیری ماشین با SQL همراهی می‌کند. ما اطمینان می‌دهیم که هیچ جنبه‌ای از این ترکیب قدرتمند از قلم نیفتاده است. در زیر تنها گوشه‌ای از این سرفصل‌های غنی آورده شده است:
بخش اول: مبانی SQL و کار با پایگاه داده
- مقدمه‌ای بر پایگاه داده و سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS)
- نصب و راه‌اندازی ابزارهای لازم (مانند MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
- مفاهیم کلیدی: جداول، رکوردها، فیلدها، کلیدهای اصلی و خارجی
- دستورات اساسی SELECT, FROM, WHERE
- فیلتر کردن داده‌ها با LIKE, IN, BETWEEN
- مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
- گروه‌بندی داده‌ها با GROUP BY و HAVING
- توابع تجمعی: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
- استفاده از JOIN ها برای ترکیب جداول (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
- زیرکوئری‌ها (Subqueries) و کاربردهای آن‌ها
- عملیات مجموعه ای: UNION, INTERSECT, EXCEPT
- ایجاد، تغییر و حذف جداول (CREATE, ALTER, DROP)
- عملیات درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها (INSERT, UPDATE, DELETE)
- مفاهیم Normalization و طراحی پایگاه داده
- ایندکس‌گذاری (Indexing) و بهبود کارایی کوئری‌ها
- مدیریت تراکنش‌ها (Transactions) و قفل‌گذاری (Locking)
- کار با انواع داده‌های مختلف (متنی، عددی، تاریخ و زمان، بولی)
- استفاده از View ها برای ساده‌سازی کوئری‌ها
- کار با Stored Procedures و Functions
- مفاهیم Data Warehousing و OLAP
- و بیش از 50 سرفصل تخصصی دیگر در این بخش!
بخش دوم: یادگیری ماشین با SQL
- مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و انواع آن (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
- چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
- مبانی آماری و ریاضی مورد نیاز
- انتخاب ویژگی (Feature Selection) و مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در SQL
- پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از SQL
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون خطی با SQL
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی (مانند رگرسیون لجستیک) با SQL
- کار با الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی داده‌ها در SQL
- پیاده‌سازی درخت تصمیم (Decision Trees) و جنگل تصادفی (Random Forests)
- مفاهیم ارزیابی مدل: دقت، صحت، یادآوری، F1-Score
- روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
- کشف قواعد وابستگی (Association Rule Mining) با SQL
- تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis) با SQL
- کار با توابع پنجره‌ای (Window Functions) برای تحلیل پیشرفته
- مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و نحوه ادغام آن (در صورت امکان)
- معرفی و استفاده از افزونه‌های یادگیری ماشین در پایگاه‌های داده
- پروژه‌های عملی: پیش‌بینی فروش، دسته‌بندی مشتریان، تشخیص ناهنجاری
- و بیش از 50 سرفصل تخصصی دیگر در این بخش!
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
- امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.