اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طبقه‌بندی داده: راهنمای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی داده: راهنمای عملی

موضوع کلی: امنیت و حاکمیت داده در رایانش ابری

موضوع میانی: چارچوب‌های حاکمیت داده: طبقه‌بندی، نسبیّة داده وmetadata

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. طبقه‌بندی داده: راهنمای عملی
• 2. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی داده‌ها
• 3. اهمیت طبقه‌بندی داده در سازمان‌ها
• 4. انواع داده‌ها و ویژگی‌های آن‌ها
• 5. روش‌های جمع‌آوری داده‌های اولیه
• 6. روش‌های جمع‌آوری داده‌های ثانویه
• 7. کیفیت داده‌ها و چالش‌های مرتبط
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی آن‌ها
• 9. نرمال‌سازی داده‌ها و استانداردسازی
• 10. انتخاب ویژگی‌های مهم در طبقه‌بندی
• 11. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی داده
• 12. درخت تصمیم‌گیری: اصول و کاربردها
• 13. ماشین بردار پشتیبان (SVM): مبانی و تنظیمات
• 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و آموزش
• 15. روش k-نزدیک‌ترین همسایه (k-NN)
• 16. طبقه‌بندی بیزی: نظریه و پیاده‌سازی
• 17. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 18. ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای ارزیابی
• 19. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 20. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌ها
• 21. طبقه‌بندی داده‌های متنی
• 22. پردازش زبان طبیعی (NLP) و طبقه‌بندی متن
• 23. طبقه‌بندی تصاویر: مبانی و روش‌ها
• 24. استخراج ویژگی از تصاویر برای طبقه‌بندی
• 25. طبقه‌بندی داده‌های سری زمانی
• 26. تحلیل سری زمانی و پیش‌بینی
• 27. کاربرد طبقه‌بندی داده در بازاریابی
• 28. تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان
• 29. طبقه‌بندی داده در تشخیص تقلب
• 30. شناسایی تراکنش‌های مشکوک
• 31. طبقه‌بندی داده در تشخیص بیماری
• 32. کمک به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
• 33. طبقه‌بندی داده در سیستم‌های توصیه‌گر
• 34. پیشنهاد محصولات و خدمات مرتبط
• 35. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و طبقه‌بندی
• 36. ارتباط طبقه‌بندی با سایر تکنیک‌های داده‌کاوی
• 37. استفاده از ابزارهای طبقه‌بندی داده (WEKA)
• 38. کار با داده‌ست‌ها در WEKA
• 39. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون (scikit-learn)
• 40. کتابخانه‌های پایتون برای طبقه‌بندی داده
• 41. نکات تکمیلی در انتخاب الگوریتم مناسب
• 42. ملاحظات مربوط به حجم داده و پیچیدگی
• 43. طبقه‌بندی داده‌های نامتوازن
• 44. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
• 45. طبقه‌بندی داده‌های پویا و جریان داده