دوره آموزش زبان‌های برنامه‌نویسی و داده‌کاوی (Data Mining) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش زبان‌های برنامه‌نویسی و داده‌کاوی (Data Mining)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: زبان‌های برنامه‌نویسی**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی داده‌کاوی و فرآیند کشف دانش
• 2. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی برای داده‌کاوی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط پایتون برای تحلیل داده
• 4. ساختارهای داده در پایتون: لیست، دیکشنری و تاپل
• 5. کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 6. آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت داده‌ها
• 7. خواندن و نوشتن فایل‌های CSV و Excel با Pandas
• 8. تمیزسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده و پرت
• 9. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
• 10. ادغام و پیوستن دیتافریم‌ها در Pandas
• 11. مبانی زبان برنامه‌نویسی R برای آمار و داده
• 12. ساختارهای داده در R: وکتور، ماتریس و دیتافریم
• 13. کار با کتابخانه dplyr برای دستکاری داده در R
• 14. تصویرسازی داده با Matplotlib در پایتون
• 15. تصویرسازی پیشرفته با Seaborn
• 16. تحلیل اکتشافی داده (EDA) و خلاصه‌سازی آماری
• 17. مفاهیم احتمالات و آمار برای داده‌کاوی
• 18. آشنایی با یادگیری ماشین و انواع آن
• 19. رگرسیون خطی ساده و چندگانه با Scikit-learn
• 20. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 21. درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 22. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
• 23. خوشه‌بندی با الگوریتم K-Means
• 24. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و DBSCAN
• 25. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 26. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با معیارهای دقت
• 27. اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش
• 28. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی‌های مؤثر
• 29. مدیریت داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی
• 30. معرفی شبکه‌های عصبی و پرسپترون ساده
• 31. پیاده‌سازی شبکه عصبی با کتابخانه Keras
• 32. مبانی یادگیری عمیق و کاربردهای آن در داده‌کاوی
• 33. پردازش متن و تحلیل احساسات با NLP
• 34. استخراج ویژگی از متن با TF-IDF و Bag of Words
• 35. کار با داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی
• 36. تحلیل همبستگی و قوانین انجمنی (Apriori)
• 37. داده‌کاوی با پایگاه داده SQL و کوئری‌نویسی
• 38. اتصال پایتون به پایگاه داده با SQLite و SQLAlchemy
• 39. کار با داده‌های بزرگ و معرفی Apache Spark
• 40. مبانی پردازش توزیع‌شده با PySpark
• 41. مدیریت پروژه‌های داده‌کاوی با Git
• 42. ارائه گزارش و داشبورد با ابزارهای بصری
• 43. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های فروش و مشتری
• 44. مطالعه موردی: تشخیص تقلب در تراکنش‌ها
• 45. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت
• 46. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با Grid Search
• 47. معرفی روش‌های Ensemble: Bagging و Boosting
• 48. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 49. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در داده‌کاوی
• 50. منابع و مسیر یادگیری پیشرفته در داده‌کاوی