کتاب جامع کاربرد پایتون در تحلیل داده و مدلسازی هوشمند (مبتنی بر استانداردهای علمی) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره جامع کاربرد پایتون در تحلیل داده و مدلسازی هوشمند (مبتنی بر استانداردهای علمی)
موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی
موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های آماری
📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
- 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه علمی پایتون
- 3. ساختار داده‌ها و مدیریت حافظه در پایتون
- 4. کار با کتابخانه نامپای و آرایه‌های چندبعدی
- 5. عملیات ریاضی و جبر خطی با نامپای
- 6. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با کتابخانه پانداز
- 7. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته
- 8. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
- 9. فیلتر کردن و مرتب‌سازی مجموعه‌های داده
- 10. ادغام و ترکیب جداول داده‌ای
- 11. گروه‌بندی داده‌ها و عملیات تجمیعی
- 12. مبانی مصورسازی داده‌ها با مت‌پلات‌لیب
- 13. ترسیم نمودارهای آماری و تحلیل توزیع‌ها
- 14. استفاده از کتابخانه سی‌بورن برای تحلیل‌های گرافیکی
- 15. آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی
- 16. احتمالات پایه در تحلیل داده‌های آماری
- 17. توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها در مدلسازی
- 18. آزمون فرضیه و استنباط آماری
- 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش آن در هوش مصنوعی
- 20. آشنایی با کتابخانه سای‌کیت‌لرن
- 21. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
- 22. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های ورودی
- 23. الگوریتم رگرسیون خطی ساده و چندگانه
- 24. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و خطایابی
- 25. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
- 26. طبقه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه
- 27. درخت‌های تصمیم و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی
- 28. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت مدل
- 29. ماشین بردار پشتیبان در مسائل طبقه‌بندی
- 30. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
- 31. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
- 32. مفاهیم اساسی در یادگیری نظارت‌نشده
- 33. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
- 34. منحنی‌های دقت و فراخوانی در مدل‌های هوشمند
- 35. بهینه‌سازی ابرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
- 36. اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های واقعی
- 37. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی با پایتون
- 38. پیش‌بینی روندها با مدل‌های آماری ساده
- 39. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پردازش داده
- 40. پروژه نهایی تحلیل داده‌های اقتصادی در چارچوب مقررات ملی
- 41. گزارش‌نویسی علمی و ارائه نتایج تحلیل‌های داده‌محور
تگ‌ها:
آموزش پایتون
برنامه‌نویسی علمی
پایتون برای دانش‌آموزان
تحلیل داده
داده‌کاوی
علوم داده
مدلسازی آماری
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین با پایتون
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.