اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل داده‌کاوی و یادگیری ماشین با رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌کاوی و یادگیری ماشین با رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: دانش داده و تحلیل آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین دانش داده و تحلیل آماری
• 2. فرآیند استاندارد CRISP-DM در پروژه‌های داده‌کاوی
• 3. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته
• 4. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 5. روش‌های آماری توصیفی و تحلیل اکتشافی داده‌ها
• 6. احتمالات و توزیع‌های آماری در مدل‌سازی داده
• 7. آزمون فرض و استنباط آماری برای تصمیم‌گیری داده‌محور
• 8. مبانی جبر خطی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 9. بهینه‌سازی ریاضی و مشتقات در توابع هزینه
• 10. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 11. کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy در تحلیل داده
• 12. مصورسازی داده‌ها و گزارش‌گری مدیریتی با Matplotlib و Seaborn
• 13. مفاهیم یادگیری نظارت‌شده و جداسازی داده‌های آموزشی و آزمایشی
• 14. الگوریتم رگرسیون خطی و تحلیل همبستگی متغیرها
• 15. الگوریتم رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی دوتایی
• 16. ماشین‌های بردار پشتیبان در مسائل طبقه‌بندی
• 17. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 18. الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله مانند K-نزدیک‌ترین همسایه
• 19. مفاهیم یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
• 20. الگوریتم K-Means و تحلیل ساختار خوشه‌ها
• 21. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی PCA
• 22. ارزیابی دقت مدل‌ها با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 23. اعتبارسنجی متقاطع برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 24. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 25. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
• 26. معماری پرسپترون چندلایه در حل مسائل پیچیده
• 27. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای آتی
• 28. استخراج ویژگی و مهندسی متغیرها در داده‌های حجیم
• 29. تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی در داده‌کاوی
• 30. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر و فیلترینگ مشارکتی
• 31. قوانین انجمنی و تحلیل سبد خرید در خرده‌فروشی
• 32. مفاهیم کلان‌داده و زیرساخت‌های پردازش توزیع‌شده
• 33. آشنایی با پلتفرم‌های ابری و پایگاه‌های داده NoSQL
• 34. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در تحلیل‌های آماری
• 35. اخلاق حرفه‌ای در داده‌کاوی و صیانت از داده‌های ملی
• 36. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 37. تحلیل داده‌های مشتریان و بخش‌بندی بازار
• 38. کاربرد مدل‌های پیش‌بین در حوزه سلامت و پزشکی
• 39. تحلیل داده‌های مالی در چارچوب مقررات بانکداری اسلامی
• 40. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 41. مستندسازی و ارائه نتایج داده‌کاوی به ذینفعان سازمانی