اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی پیش‌بینی با داده‌های بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی پیش‌بینی با داده‌های بزرگ

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری در صنعت مهندسی

موضوع میانی: بزرگ‌داده (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه مدل‌سازی پیش‌بینی
• 2. آشنایی با داده‌های بزرگ و ویژگی‌های آن‌ها
• 3. روش‌های جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی آن‌ها
• 5. تبدیل داده‌ها و مهندسی ویژگی
• 6. انتخاب ویژگی‌های مهم در مدل‌سازی
• 7. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 8. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 9. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 10. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 13. معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی
• 14. یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 16. معیارهای ارزیابی رگرسیون
• 17. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
• 18. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 19. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
• 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 21. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 22. انتخاب مدل مناسب برای مسئله مورد نظر
• 23. کار با داده‌های سری زمانی
• 24. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های ARIMA
• 25. روش‌های پیش‌بینی مبتنی بر شبکه عصبی برای سری‌های زمانی
• 26. مدل‌سازی داده‌های مکانی
• 27. تحلیل داده‌های جغرافیایی و پیش‌بینی
• 28. کاربرد داده‌های بزرگ در بازاریابی
• 29. پیش‌بینی رفتار مشتری با داده‌های بزرگ
• 30. پیش‌بینی تقاضا و مدیریت زنجیره تامین
• 31. مدل‌سازی ریسک و پیش‌بینی تقلب
• 32. کاربرد داده‌های بزرگ در حوزه سلامت
• 33. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از یادگیری ماشین
• 34. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
• 35. تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی
• 36. استخراج اطلاعات از متون با استفاده از داده‌های بزرگ
• 37. مدل‌سازی ترجیحات کاربران با داده‌های بزرگ
• 38. تکنیک‌های خوشه‌بندی برای بخش‌بندی مشتریان
• 39. کاربرد داده‌های بزرگ در تشخیص الگو
• 40. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 41. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و الگوهای پنهان
• 42. ابزارهای رایج در مدل‌سازی پیش‌بینی با داده‌های بزرگ
• 43. معرفی پلتفرم‌های پردازش داده‌های بزرگ (Hadoop, Spark)
• 44. استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون در مدل‌سازی
• 45. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون (Scikit-learn, TensorFlow, Keras)