دوره آموزش کاربردی خوشه‌بندی و تحلیل الگوهای داده‌محور با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی خوشه‌بندی و تحلیل الگوهای داده‌محور با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری بدون نظارت و کاربرد آن در تحلیل داده
• 2. نصب و آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 3. مفاهیم پایه در پیش‌پردازش داده‌های خام
• 4. روش‌های پاک‌سازی و مدیریت داده‌های مفقود
• 5. استانداردسازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها در مجموعه‌داده‌ها
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های Scikit-learn و NumPy برای تحلیل داده
• 7. مفهوم شباهت و فاصله در فضای برداری داده‌ها
• 8. پیاده‌سازی فاصله اقلیدسی و منهتن در پایتون
• 9. الگوریتم خوشه‌بندی K-means و منطق عملکرد آن
• 10. انتخاب بهینه تعداد خوشه‌ها با روش آرنج
• 11. ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی با امتیاز سیلوئت
• 12. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و رسم نمودار دندروگرام
• 13. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی مانند DBSCAN
• 14. تحلیل خوشه‌بندی طیفی برای داده‌های غیرکروی
• 15. کاهش ابعاد داده با تحلیل مولفه‌های اصلی PCA
• 16. پیاده‌سازی بصری‌سازی داده‌های چندبعدی با PCA
• 17. استخراج ویژگی‌های کلیدی در مجموعه‌داده‌های بزرگ
• 18. تحلیل مولفه‌های مستقل ICA در جداسازی سیگنال‌ها
• 19. مفهوم یادگیری منیفولد و الگوریتم t-SNE
• 20. کاربرد روش‌های کاهش ابعاد در خوشه‌بندی داده‌های تصویر
• 21. تحلیل انجمنی و قوانین وابستگی در داده‌های تراکنشی
• 22. الگوریتم Apriori برای کشف الگوهای تکرارشونده
• 23. استخراج قوانین همبستگی در پایگاه‌داده‌های فروشگاهی
• 24. تشخیص داده‌های پرت و ناهنجار با روش‌های آماری
• 25. شناسایی ناهنجاری‌ها با استفاده از الگوریتم Isolation Forest
• 26. خوشه‌بندی فازی و مدیریت عدم قطعیت در تعلق به گروه‌ها
• 27. مدل‌های ترکیبی گوسی برای خوشه‌بندی احتمالی
• 28. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از اعتبارسنجی متقاطع
• 29. تحلیل شبکه‌های پیچیده و شناسایی جوامع در گراف‌ها
• 30. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی مشتریان بر اساس رفتار
• 31. تحلیل الگوهای زمانی در داده‌های سری زمانی بدون برچسب
• 32. استفاده از تحلیل داده‌های کلان در چارچوب بسترهای پردازش توزیع‌شده
• 33. اخلاق در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 34. ارائه نتایج تحلیل داده و گزارش‌دهی بصری در پایتون
• 35. پروژه نهایی: خوشه‌بندی خودکار یک مجموعه‌داده اقتصادی واقعی