اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استخراج دانش و تحلیل داده‌های متنی با استفاده از ابزارهای پیشرفته در R

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج دانش و تحلیل داده‌های متنی با استفاده از ابزارهای پیشرفته در R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی با زبان برنامه‌نویسی R

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل داده‌های متنی در محیط نرم‌افزاری R
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی R و بسته‌های پردازش متن
• 3. آشنایی با ساختار داده‌های متنی و انواع داده‌های متنی در R
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاک‌سازی اولیه متون
• 5. حذف کلمات توقف و استانداردسازی واژگان
• 6. روش‌های نرمال‌سازی متن و تبدیل به حروف کوچک
• 7. تجزیه متن به توکن‌های کلمه‌ای و جمله‌ای
• 8. کاربرد بسته‌های tidytext در تحلیل داده‌های متنی
• 9. ایجاد و مدیریت چارچوب‌های داده متنی tidy
• 10. محاسبه فراوانی کلمات و تحلیل توزیع واژگان
• 11. نمایش بصری فراوانی کلمات با استفاده از نمودارهای میله‌ای
• 12. استفاده از ابر کلمات برای تحلیل بصری متون
• 13. تحلیل هم‌آیی کلمات و روابط بین واژگان
• 14. استخراج عبارات چندکلمه‌ای و ترکیب‌های پرکاربرد
• 15. مفهوم وزن‌دهی به کلمات و معیار TF-IDF
• 16. تحلیل اهمیت کلمات در اسناد مختلف با استفاده از TF-IDF
• 17. آشنایی با ساختار ماتریس‌های سند-ترم
• 18. تبدیل متون به ماتریس‌های عددی برای تحلیل‌های آماری
• 19. تحلیل احساسات مبتنی بر واژه‌نامه در زبان فارسی
• 20. ارزیابی قطبیت متون با استفاده از فرهنگ‌های لغت تخصصی
• 21. روش‌های بهبود دقت تحلیل احساسات در متون فارسی
• 22. مدل‌سازی موضوعی و استخراج مفاهیم پنهان در متون
• 23. الگوریتم تخصیص دریکله نهان برای دسته‌بندی موضوعی
• 24. تنظیم پارامترهای مدل‌سازی موضوعی برای نتایج بهینه
• 25. تفسیر و تحلیل خروجی‌های مدل‌سازی موضوعی
• 26. استفاده از تحلیل خوشه‌ای برای گروه‌بندی اسناد مشابه
• 27. معیارهای شباهت متنی و فاصله کسینوسی در R
• 28. تحلیل شبکه‌های هم‌رخدادی کلمات
• 29. تصویرسازی شبکه‌های معنایی در متون
• 30. آشنایی با مدل‌های زبانی پایه و توابع پردازش متن
• 31. کاربرد رگولار اکسپرشن در استخراج الگوهای متنی
• 32. کار با داده‌های متنی حجیم و بهینه‌سازی حافظه در R
• 33. استخراج داده‌های متنی از فایل‌های PDF و متون ساختارنیافته
• 34. تبدیل ساختارهای داده‌ای متنی به فرمت‌های ماتریس پراکنده
• 35. تحلیل روندهای زمانی در داده‌های متنی
• 36. استفاده از تحلیل سری‌های زمانی برای داده‌های متنی
• 37. ارزیابی دقت مدل‌های تحلیل متن با روش‌های آماری
• 38. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی متون
• 39. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی متن با استفاده از کتابخانه‌های R
• 40. اعتبارسنجی مدل‌های تحلیل متن با استفاده از داده‌های آزمون
• 41. استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
• 42. کاربرد تحلیل متن در استخراج دانش از گزارش‌های سازمانی
• 43. گزارش‌نویسی و مستندسازی نتایج تحلیل‌های متنی در RMarkdown
• 44. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی داده‌های متنی
• 45. پروژه عملی: تحلیل یک مجموعه داده متنی از گزارش‌های رسمی
• 46. ارائه نتایج تحلیل متن در قالب داشبوردهای مدیریتی با Shiny