اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ترفندهای عملی برای دانشمندان داده: تسریع تحلیل و مدل‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ترفندهای عملی برای دانشمندان داده: تسریع تحلیل و مدل‌سازی

موضوع کلی: علوم داده

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر روش‌های اکتشافی و کاربرد آن‌ها در علم داده
• 2. چرا به روش‌های اکتشافی نیاز داریم؟
• 3. روش‌های اکتشافی در مقابل الگوریتم‌های دقیق
• 4. انواع روش‌های اکتشافی: تقسیم‌بندی و مثال‌ها
• 5. روش‌های اکتشافی در مراحل مختلف پروژه علم داده
• 6. بررسی اجمالی روش‌های اکتشافی رایج
• 7. روش‌های اکتشافی مبتنی بر جستجو
• 8. جستجوی محلی: الگوریتم Hill Climbing
• 9. جستجوی محلی: الگوریتم Simulated Annealing
• 10. الگوریتم‌های ژنتیک و بهینه‌سازی تکاملی
• 11. روش‌های اکتشافی مبتنی بر نمونه‌برداری
• 12. نمونه‌برداری تصادفی و اهمیت آن
• 13. روش‌های نمونه‌برداری طبقه‌بندی شده
• 14. روش‌های نمونه‌برداری اهمیت‌دار
• 15. روش‌های اکتشافی مبتنی بر تقریب
• 16. برنامه‌ریزی پویا و کاربرد آن در بهینه‌سازی
• 17. روش‌های شاخه و حد
• 18. روش‌های اکتشافی برای مسائل خوشه‌بندی
• 19. الگوریتم K-Means اکتشافی
• 20. الگوریتم DBSCAN و تنظیم پارامترها
• 21. روش‌های اکتشافی برای کاهش ابعاد
• 22. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) و کاربرد آن
• 23. تجزیه اصلی اجزا (PCA) و تفسیر نتایج
• 24. روش‌های اکتشافی برای انتخاب ویژگی
• 25. روش‌های فیلتر، رپر و ترکیبی
• 26. روش‌های اکتشافی برای تنظیم هایپرپارامترها
• 27. جستجوی شبکه‌ای و تصادفی
• 28. بهینه‌سازی بیزی
• 29. روش‌های اکتشافی در یادگیری تقویتی
• 30. Q-Learning و اکتشاف در محیط
• 31. SARSA و تعادل بین اکتشاف و بهره‌برداری
• 32. روش‌های اکتشافی برای داده‌های نامتوازن
• 33. نمونه‌برداری بیش از حد و کمتر از حد
• 34. تولید داده‌های مصنوعی (SMOTE)
• 35. روش‌های اکتشافی برای داده‌های جریانی
• 36. پنجره‌های لغزان و یادگیری انطباقی
• 37. روش‌های اکتشافی برای داده‌های بزرگ
• 38. استفاده از Spark و Hadoop برای پیاده‌سازی روش‌های اکتشافی
• 39. پیاده‌سازی روش‌های اکتشافی در پایتون
• 40. استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و NumPy
• 41. بهینه‌سازی کد پایتون برای روش‌های اکتشافی
• 42. ارزیابی و مقایسه روش‌های اکتشافی
• 43. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 44. تحلیل حساسیت و پایداری روش‌های اکتشافی
• 45. کاربردهای عملی روش‌های اکتشافی در صنایع مختلف
• 46. روش‌های اکتشافی در بازاریابی و تبلیغات
• 47. روش‌های اکتشافی در تشخیص تقلب
• 48. روش‌های اکتشافی در پیش‌بینی زنجیره تامین
• 49. چالش‌ها و محدودیت‌های روش‌های اکتشافی
• 50. موانع پیاده‌سازی و راه‌حل‌ها
• 51. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از روش‌های اکتشافی
• 52. آینده روش‌های اکتشافی در علم داده