اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی داده‌کاوی و الگوهای پایگاه داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌کاوی و الگوهای پایگاه داده

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پایگاه‌های داده مدرن و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کاربردهای آن
• 2. مفاهیم پایه پایگاه داده و مدل‌های داده
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
• 4. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 5. روش‌های خوشه‌بندی: K-Means
• 6. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 7. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
• 8. ارزیابی خوشه‌بندی و معیارهای سنجش
• 9. درخت تصمیم و الگوریتم‌های مرتبط
• 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
• 11. شبکه‌های عصبی چندلایه پرسپترون
• 12. یادگیری ماشین نظارت‌شده: طبقه‌بندی
• 13. یادگیری ماشین نظارت‌شده: رگرسیون
• 14. روش‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 15. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، فراخوانی
• 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: میانگین مربع خطا
• 17. قانون‌های وابستگی و الگوریتم Apriori
• 18. الگوریتم Eclat و مقایسه با Apriori
• 19. استخراج الگوهای ترتیبی
• 20. تحلیل سبد خرید و کاربردهای آن
• 21. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی
• 22. مفاهیم پایه تحلیل بازاریابی
• 23. داده‌کاوی در شبکه‌های اجتماعی
• 24. داده‌کاوی متنی: پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 25. استخراج اطلاعات از متون
• 26. تحلیل احساسات و کاربردهای آن
• 27. تجسم داده‌ها و ابزارهای مرتبط
• 28. استفاده از پایتون در داده‌کاوی
• 29. استفاده از R در داده‌کاوی
• 30. کاربرد داده‌کاوی در تشخیص تقلب
• 31. کاربرد داده‌کاوی در پزشکی و سلامت
• 32. کاربرد داده‌کاوی در امور مالی و بانکداری
• 33. داده‌کاوی و امنیت سایبری
• 34. داده‌کاوی و بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 35. داده‌کاوی و بازاریابی هدفمند
• 36. مفاهیم Big Data و چالش‌های آن
• 37. چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ (Hadoop, Spark)
• 38. داده‌کاوی در داده‌های جریانی
• 39. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
• 40. الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراابتکاری
• 41. انتخاب مدل و ارزیابی نهایی
• 42. تفسیر نتایج داده‌کاوی و گزارش‌دهی
• 43. اخلاق در داده‌کاوی و حفظ حریم خصوصی
• 44. روند‌های جدید در داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• 45. داده‌کاوی و اینترنت اشیا (IoT)