دوره کاوش داده و تحلیل با زبان W: از مفاهیم تا پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاوش داده و تحلیل با زبان W: از مفاهیم تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: علوم داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کاوش داده و تحلیل با زبان W
• 2. زبان برنامه‌نویسی W: مروری بر سینتکس و ساختار
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه W
• 4. کار با انواع داده‌ها در زبان W
• 5. ساختارهای کنترلی و توابع در W برای تحلیل داده
• 6. خواندن و نوشتن داده‌ها در فایل‌های متنی و CSV با W
• 7. کار با پایگاه داده‌ها در زبان W (SQL)
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل داده‌ها با W
• 9. آمار توصیفی با زبان W: میانگین، میانه، انحراف معیار
• 10. تصویرسازی داده‌ها با W: نمودارهای میله‌ای، خطی، پراکندگی
• 11. تحلیل داده‌های سری زمانی با زبان W
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 13. رگرسیون خطی ساده با زبان W
• 14. رگرسیون چندگانه با زبان W
• 15. طبقه‌بندی با استفاده از درخت تصمیم در W
• 16. طبقه‌بندی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) در W
• 17. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، Recall و F1-Score
• 18. خوشه‌بندی K-Means با زبان W
• 19. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) با زبان W
• 20. کاهش ابعاد داده با استفاده از t-SNE در W
• 21. انتخاب ویژگی (Feature Selection) با زبان W
• 22. مدل‌سازی پیش‌بینی با زبان W
• 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در W
• 24. تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از Grid Search در W
• 25. کار با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data) در W
• 26. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) با زبان W
• 27. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis) با W
• 28. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با زبان W
• 29. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی با زبان W
• 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با زبان W
• 31. خلاصه‌سازی متن با زبان W
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning) با W
• 33. ساخت شبکه‌های عصبی ساده با W
• 34. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق در W
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با W
• 36. استقرار مدل‌های تحلیل داده در W
• 37. بهبود عملکرد مدل‌ها با تکنیک‌های Ensemble در W
• 38. کار با APIها و منابع داده خارجی در W
• 39. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج تحلیل داده با W
• 40. بهینه‌سازی کد W برای سرعت و کارایی
• 41. استفاده از W در محیط‌های ابری