دوره جامع کاربردی تحلیل داده و یادگیری ماشین با پایتون (مبتنی بر مدل‌سازی هوشمند) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربردی تحلیل داده و یادگیری ماشین با پایتون (مبتنی بر مدل‌سازی هوشمند)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه آناکاندا و ژوپیتر نوت‌بوک
• 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 4. آرایه‌ها و عملیات ریاضی در نامپای
• 5. تحلیل و دستکاری داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 6. کار با سری‌ها و دیتافریم‌ها در پانداز
• 7. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 9. مدیریت مقادیر گم‌شده و داده‌های پرت
• 10. ادغام و الحاق دیتافریم‌ها در پانداز
• 11. گروه‌بندی و تحلیل آماری داده‌ها
• 12. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 13. رسم نمودارهای آماری با کتابخانه سی‌بورن
• 14. تحلیل اکتشافی داده‌ها برای استخراج الگوها
• 15. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و انواع مدل‌ها
• 16. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای دقت و خطا
• 17. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 18. الگوریتم رگرسیون خطی ساده
• 19. رگرسیون خطی چندگانه و تحلیل ویژگی‌ها
• 20. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 21. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 22. استفاده از کتابخانه سایکیت‌لرن برای مدل‌سازی
• 23. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
• 24. ماشین بردار پشتیبان برای طبقه‌بندی
• 25. الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 26. روش‌های تقویت مدل با الگوریتم‌های گرادیان بوستینگ
• 27. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 28. مفاهیم خوشه‌بندی و الگوریتم کی-مینز
• 29. ارزیابی مدل‌های یادگیری بدون ناظر
• 30. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 31. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با جستجوی شبکه‌ای
• 32. مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل
• 33. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع
• 34. کار با داده‌های متنی و استخراج ویژگی‌ها
• 35. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 36. ساختار پرسپترون و توابع فعال‌سازی
• 37. آموزش مدل‌های عصبی پایه با تنسورفلو
• 38. استفاده از کراس برای طراحی معماری شبکه
• 39. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 40. پروژه عملی تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی
• 41. پروژه عملی پیش‌بینی روندها در بازارهای رسمی
• 42. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها
• 43. گزارش‌نویسی و ارائه نتایج تحلیل داده‌ها به مدیران