دوره جامع کاربردی علوم داده و یادگیری ماشین با پایتون (ویژه تحلیل‌گران داده) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربردی علوم داده و یادگیری ماشین با پایتون (ویژه تحلیل‌گران داده)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین علوم داده
• 2. نقش تحلیل‌گر داده در سازمان‌های مدرن
• 3. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 4. آشنایی با ساختار داده‌ها در کتابخانه نام‌پای
• 5. کار با آرایه‌ها و محاسبات برداری در نام‌پای
• 6. مدیریت و تحلیل داده‌های جدولی با پانداز
• 7. بارگذاری و خوانش فایل‌های داده‌ای از منابع مختلف
• 8. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 9. تکنیک‌های پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌ها
• 10. ادغام و الحاق مجموعه‌های داده‌ای بزرگ
• 11. تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 12. ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته با سی‌بورن
• 13. تحلیل اکتشافی داده‌ها برای شناسایی الگوها
• 14. مبانی آمار توصیفی و استنباطی در علوم داده
• 15. آزمون فرض و تحلیل توزیع‌های آماری
• 16. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
• 17. آشنایی با یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارت‌شده
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی ساده
• 19. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 20. پیاده‌سازی رگرسیون چندمتغیره برای پیش‌بینی
• 21. روش‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌ها
• 22. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در طبقه‌بندی
• 23. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با رگرسیون لجستیک
• 24. بررسی ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای دقت و فراخوانی
• 25. کاربرد ماشین بردار پشتیبان در تحلیل داده‌ها
• 26. درخت‌های تصمیم و نحوه عملکرد آن‌ها
• 27. الگوریتم‌های جنگل تصادفی و بهبود دقت مدل
• 28. آشنایی با الگوریتم‌های تقویت گرادیان
• 29. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
• 30. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای فشرده‌سازی داده‌ها
• 31. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 32. پیش‌بینی روندها با استفاده از مدل‌های سری زمانی
• 33. بهینه‌سازی ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 34. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در یادگیری ماشین
• 35. مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
• 36. مقدمه‌ای بر شبکه عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
• 37. کار با کتابخانه سای‌کیت‌لرن برای مدل‌سازی استاندارد
• 38. تحلیل داده‌های متنی و استخراج ویژگی از متن
• 39. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 40. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 41. اخلاق در علوم داده و حریم خصوصی کاربران
• 42. بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع ملی
• 43. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه پیش‌بینانه کاربردی