دوره جامع کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های هوشمند و پیش‌بینی‌های آماری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های هوشمند و پیش‌بینی‌های آماری

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده و یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی توزیع‌های علمی پایتون و ژوپیتر نوت‌بوک
• 3. ساختارهای داده در پایتون و کاربرد آن‌ها در علوم داده
• 4. کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی و آرایه‌ها
• 5. عملیات ریاضی و جبر خطی با استفاده از کتابخانه نامپای
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداس و ساختار داده‌های سری
• 7. کار با دیتافریم‌ها در پانداس برای مدیریت داده‌های جدولی
• 8. فراخوانی و پیش‌پردازش داده‌ها از منابع مختلف
• 9. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 10. شناسایی و حذف داده‌های پرت در مجموعه‌های آماری
• 11. ادغام و ترکیب چندین منبع داده با استفاده از پانداس
• 12. گروه‌بندی داده‌ها و تحلیل‌های توصیفی
• 13. کار با داده‌های زمانی و تحلیل سری‌های زمانی ساده
• 14. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 15. طراحی نمودارهای پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 16. تحلیل آماری داده‌ها و شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
• 17. آزمون‌های فرض آماری در پایتون
• 18. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین و نقش داده‌ها
• 19. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی یادگیری ماشین
• 20. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 21. الگوریتم رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 22. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای دقت
• 23. الگوریتم‌های طبقه‌بندی با استفاده از کتابخانه سایکیت‌لرن
• 24. بررسی روش رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 25. کاربرد الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در پیش‌بینی
• 26. درخت‌های تصمیم و نحوه عملکرد آن‌ها
• 27. الگوریتم جنگل‌های تصادفی برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 28. روش‌های کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 29. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
• 30. مهندسی ویژگی‌ها برای افزایش قدرت پیش‌بینی مدل‌ها
• 31. تنظیم فراپارامترها برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری
• 32. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های آماری
• 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی با استفاده از پایتون
• 34. کار با کتابخانه کراس برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق
• 35. پیاده‌سازی لایه‌های عصبی و توابع فعال‌ساز
• 36. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق برای مسائل طبقه‌بندی
• 37. تحلیل داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی مقدماتی
• 38. استخراج ویژگی از متن با استفاده از روش کیسه کلمات
• 39. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 40. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با الگوریتم‌های گرادیان
• 41. بررسی اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 42. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های مالی با رعایت موازین قانونی
• 43. مصورسازی تعاملی داده‌ها برای گزارش‌دهی هوشمند
• 44. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 45. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم پیش‌بینی داده‌محور