دوره آماده‌سازی داده‌های مالی برای مدل‌های یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آماده‌سازی داده‌های مالی برای مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم داده در حوزه مالی
• 2. مفاهیم کلیدی در داده‌های مالی
• 3. انواع داده‌های مالی
• 4. منابع داده‌های مالی در ایران
• 5. جمع‌آوری داده‌های مالی
• 6. پاکسازی داده‌های مالی
• 7. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 8. بررسی و اصلاح داده‌های ناقص
• 9. استانداردسازی داده‌های مالی
• 10. تبدیل داده‌های مالی
• 11. مهندسی ویژگی برای داده‌های مالی
• 12. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 13. ایجاد ویژگی‌های جدید
• 14. مقیاس‌بندی داده‌های مالی
• 15. نرمال‌سازی داده‌های مالی
• 16. استانداردسازی داده‌های مالی
• 17. انواع مقیاس‌بندی
• 18. کاربرد مقیاس‌بندی در مدل‌های مالی
• 19. مدیریت داده‌های سری زمانی مالی
• 20. تجزیه و تحلیل سری زمانی
• 21. شناسایی روند و فصلیت
• 22. حذف روند و فصلیت
• 23. ایجاد ویژگی‌های مبتنی بر پنجره لغزان
• 24. انباشت داده‌های مالی
• 25. آماده‌سازی داده‌ها برای طبقه‌بندی
• 26. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 27. مدیریت عدم توازن داده‌ها
• 28. تکنیک‌های نمونه‌گیری
• 29. آماده‌سازی داده‌ها برای رگرسیون
• 30. ویژگی‌های ورودی برای رگرسیون
• 31. بررسی همبستگی ویژگی‌ها
• 32. کاهش ابعاد داده‌ها
• 33. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 34. تحلیل تفکیک خطی (LDA)
• 35. کاربرد PCA در داده‌های مالی
• 36. کاربرد LDA در داده‌های مالی
• 37. انتخاب مدل مناسب برای داده‌های مالی
• 38. اعتبارسنجی مدل‌ها
• 39. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 40. اعتبارسنجی متقابل
• 41. تنظیم هایپرپارامترها
• 42. مدیریت داده‌های مالی حجیم
• 43. مقدمه‌ای بر ابزارهای پردازش داده‌های حجیم
• 44. کار با پایگاه‌های داده مالی
• 45. استخراج داده از پایگاه‌های داده
• 46. اتصال به منابع داده آنلاین
• 47. استفاده از APIهای مالی
• 48. پردازش داده‌های بلادرنگ مالی
• 49. ملاحظات امنیتی در داده‌های مالی
• 50. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 51. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های مالی در ایران
• 52. استانداردهای گزارش‌دهی مالی
• 53. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی قیمت سهام
• 54. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های تشخیص تقلب مالی
• 55. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های ارزیابی ریسک اعتباری
• 56. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های تحلیل احساسات بازار
• 57. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در امور مالی
• 58. انواع مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های مالی
• 59. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مالی
• 60. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی مالی
• 61. درختان تصمیم برای تحلیل مالی
• 62. جنگل‌های تصادفی برای پیش‌بینی مالی
• 63. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در امور مالی
• 64. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در مالی
• 65. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
• 66. نکات عملی در آماده‌سازی داده‌های مالی
• 67. چالش‌های رایج در آماده‌سازی داده‌های مالی
• 68. ابزارها و کتابخانه‌های پایتون برای آماده‌سازی داده‌های مالی
• 69. Pandas برای دستکاری داده‌ها
• 70. NumPy برای محاسبات عددی
• 71. Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• 72. Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی
• 73. کار با داده‌های مالی در Excel
• 74. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌های مالی
• 75. نمودارهای خطی برای سری‌های زمانی
• 76. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه
• 77. نمودارهای پراکندگی برای روابط
• 78. نقش بصری‌سازی در درک داده‌ها
• 79. ارتباط بین آماده‌سازی داده‌ها و عملکرد مدل
• 80. اهمیت کیفیت داده‌ها
• 81. تکرارپذیری در آماده‌سازی داده‌ها
• 82. مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده‌ها
• 83. اخلاق در علوم داده مالی
• 84. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
• 85. آینده آماده‌سازی داده‌ها در امور مالی
• 86. نوآوری‌ها در پردازش داده‌های مالی
• 87. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی