اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع مهارت‌های کاربردی در پاک‌سازی و تحلیل داده‌های متنی با استفاده از ابزارهای استاندارد برنامه‌نویسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهارت‌های کاربردی در پاک‌سازی و تحلیل داده‌های متنی با استفاده از ابزارهای استاندارد برنامه‌نویسی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده‌ها

موضوع میانی: پیش‌پردازش و مدیریت داده‌های متنی (Text Mining)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مبانی داده‌های متنی و اهمیت پیش‌پردازش در علوم داده
• 2. ساختار داده‌های متنی و فرمت‌های ذخیره‌سازی استاندارد
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش متن
• 4. آشنایی با کتابخانه‌های پایه برای کار با رشته‌ها در پایتون
• 5. خواندن و بارگذاری داده‌های متنی از منابع مختلف
• 6. پاک‌سازی متون از کاراکترهای غیرضروری و علائم نگارشی
• 7. مدیریت انکودینگ و رفع مشکلات نمایش متون فارسی و انگلیسی
• 8. استانداردسازی متون با تبدیل به حروف کوچک و یکسان‌سازی کاراکترها
• 9. مفهوم توکن‌سازی (Tokenization) و روش‌های پیاده‌سازی آن
• 10. حذف کلمات توقف (Stop Words) در زبان‌های فارسی و انگلیسی
• 11. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization) کلمات
• 12. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی برای پردازش زبان فارسی
• 13. بررسی ساختار جملات و جداسازی واحدهای زبانی
• 14. مدیریت داده‌های متنی حجیم با استفاده از پردازش موازی
• 15. آشنایی با فرمت‌های JSON و XML در داده‌های متنی
• 16. استخراج داده‌های ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
• 17. کاربرد عبارات منظم (Regular Expressions) در استخراج الگوها
• 18. اعتبارسنجی و پاک‌سازی داده‌های متنی با Regex
• 19. استفاده از تکنیک‌های فیلترینگ برای حذف نویزهای متنی
• 20. بررسی توزیع فراوانی کلمات و تحلیل اکتشافی متن
• 21. نمایش بصری داده‌های متنی با استفاده از ابر کلمات (Word Cloud)
• 22. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی فضای برداری کلمات (Bag of Words)
• 23. روش‌های وزن‌دهی به کلمات با تکنیک TF-IDF
• 24. آشنایی با مفاهیم پایه در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 25. دسته‌بندی متون بر اساس برچسب‌های موضوعی
• 26. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون فارسی
• 27. کار با داده‌های متنی در پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 28. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های متنی در NoSQL
• 29. مدیریت داده‌های متنی ناقص و روش‌های جای‌گذاری مقادیر
• 30. بررسی کیفیت داده‌های متنی و گزارش‌گیری از خطاها
• 31. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای پردازش سریع متن
• 32. تکنیک‌های کاهش ابعاد در بردارهای متنی
• 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و کاربرد آن‌ها در پاک‌سازی داده
• 34. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی کلان
• 35. تجمیع و ادغام منابع داده‌ای متنی مختلف
• 36. تولید گزارش‌های تحلیلی از خروجی‌های پیش‌پردازش
• 37. بهینه‌سازی حافظه در پردازش مجموعه‌داده‌های بزرگ متنی
• 38. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌پردازش متن
• 39. مستندسازی فرآیندهای پاک‌سازی داده‌های متنی
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک خط لوله کامل پاک‌سازی داده‌های متنی