اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی داده‌کاوی و تحلیل ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌کاوی و تحلیل ابری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار بر بستر زیرساخت‌های ابری (Cloud Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و تحلیل ابری
• 2. مفاهیم پایه داده‌کاوی
• 3. معماری سیستم‌های ابری
• 4. انواع داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای تحلیل
• 5. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 6. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
• 7. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: سلسله مراتبی
• 8. ارزیابی خوشه‌بندی
• 9. درخت تصمیم و کاربرد آن در داده‌کاوی
• 10. جنگل تصادفی و افزایش دقت
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
• 13. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربردها
• 14. تحلیل رگرسیون و پیش‌بینی
• 15. تحلیل سری‌های زمانی
• 16. شناسایی الگوهای پرت
• 17. کشف ارتباط (Association Rule Mining)
• 18. مفاهیم پایگاه داده‌های NoSQL
• 19. Hadoop و اکوسیستم آن
• 20. Spark: پردازش داده‌های بزرگ
• 21. پیاده‌سازی MapReduce
• 22. تحلیل داده‌های متنی
• 23. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 24. استخراج ویژگی از متن
• 25. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 26. مصورسازی داده‌ها و داشبوردها
• 27. ابزارهای مصورسازی داده‌ها
• 28. تحلیل داده‌های جریانی (Stream Data Analytics)
• 29. مفاهیم داده‌کاوی در بازاریابی
• 30. داده‌کاوی در تشخیص تقلب
• 31. کاربرد داده‌کاوی در حوزه سلامت
• 32. داده‌کاوی و امنیت سایبری
• 33. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 34. مفاهیم Big Data و چالش‌های آن
• 35. ذخیره‌سازی داده‌ها در ابر
• 36. امنیت داده‌ها در محیط ابری
• 37. محاسبات لبه (Edge Computing) و داده‌کاوی
• 38. کاربردهای اینترنت اشیا (IoT) و تحلیل ابری
• 39. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 40. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 41. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 42. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 43. ارزیابی مدل‌های داده‌کاوی
• 44. بهینه‌سازی مدل‌های داده‌کاوی
• 45. استقرار مدل‌های داده‌کاوی در ابر