دوره ردیابی موضوعات داغ و پویای شبکه‌های اجتماعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ردیابی موضوعات داغ و پویای شبکه‌های اجتماعی

موضوع کلی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 2. جمع‌آوری داده‌ها از شبکه‌های اجتماعی: چالش‌ها و روش‌ها
• 3. APIهای شبکه‌های اجتماعی: معرفی و کاربردها
• 4. ساختار داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی شبکه‌های اجتماعی
• 6. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 7. توکنایز کردن و ریشه‌یابی کلمات
• 8. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 9. مدل‌سازی زبان: n-gramها
• 10. بردارسازی متن: Bag of Words
• 11. بردارسازی متن: TF-IDF
• 12. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 13. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): مفاهیم و روش‌ها
• 14. دسته‌بندی متون (Text Classification)
• 15. خوشه‌بندی متون (Text Clustering)
• 16. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 17. استخراج روابط (Relation Extraction)
• 18. مقدمه‌ای بر موضوعات داغ (Trending Topics)
• 19. تشخیص موضوعات داغ با استفاده از فراوانی کلمات
• 20. تشخیص موضوعات داغ با استفاده از هشتگ‌ها
• 21. الگوریتم‌های تشخیص موضوعات داغ بر اساس زمان
• 22. مدل‌های گرافیکی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 23. تحلیل شبکه‌های اجتماعی: مفاهیم پایه
• 24. مرکزیت در شبکه‌های اجتماعی
• 25. جامعه‌بندی در شبکه‌های اجتماعی
• 26. تحلیل نفوذ در شبکه‌های اجتماعی
• 27. مقدمه‌ای بر استخراج اطلاعات از شبکه‌های اجتماعی
• 28. استخراج اطلاعات با استفاده از الگوهای مبتنی بر قوانین
• 29. استخراج اطلاعات با استفاده از یادگیری ماشین
• 30. استفاده از Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 31. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (BERT, RoBERTa)
• 32. ردیابی تغییرات موضوعات در طول زمان
• 33. تشخیص تغییرات ناگهانی در موضوعات
• 34. مدل‌های پویای موضوعات (Dynamic Topic Models)
• 35. ارزیابی مدل‌های ردیابی موضوعات
• 36. تصویرسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 37. ابزارهای تصویرسازی داده‌ها
• 38. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از Python
• 39. کتابخانه‌های Python برای پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
• 40. کتابخانه‌های Python برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی (NetworkX)
• 41. کاربرد ردیابی موضوعات در بازاریابی
• 42. کاربرد ردیابی موضوعات در روابط عمومی
• 43. کاربرد ردیابی موضوعات در تحقیقات اجتماعی
• 44. کاربرد ردیابی موضوعات در پیش‌بینی رویدادها
• 45. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی در بحران‌ها
• 46. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی در انتخابات
• 47. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 48. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 49. مقابله با اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 50. چالش‌های تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی به زبان فارسی
• 51. پردازش زبان فارسی: ویژگی‌ها و چالش‌ها
• 52. منابع داده فارسی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 53. روش‌های ارزیابی مدل‌های پردازش زبان فارسی
• 54. آینده ردیابی موضوعات در شبکه‌های اجتماعی
• 55. یادگیری تقویتی در ردیابی موضوعات
• 56. استفاده از یادگیری عمیق در ردیابی موضوعات
• 57. تحلیل شبکه‌های اجتماعی چند زبانه