کتاب راهنمای جامع یادگیری ماشین و تحلیل داده با Google Colab با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع یادگیری ماشین و تحلیل داده با Google Colab

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ابزارهای پردازش ابری و محیط‌های توسعه پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. معرفی محیط گوگل کولب و زیرساخت‌های ابری
• 2. آشنایی با رابط کاربری و تنظیمات اصلی گوگل کولب
• 3. مدیریت فایل‌ها و اتصال به گوگل درایو در محیط ابری
• 4. مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 5. کار با کتابخانه‌های پایه برای محاسبات عددی
• 6. آشنایی با ساختار داده‌ها در نامپای
• 7. تحلیل و دستکاری داده‌ها با پانداس
• 8. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته
• 9. مدیریت داده‌های مفقود و پاک‌سازی مجموعه‌داده‌ها
• 10. تجسم داده‌ها با استفاده از مت‌پلات‌لیب
• 11. ترسیم نمودارهای پیشرفته با سی‌بورن
• 12. مبانی آمار توصیفی در تحلیل داده‌های تجربی
• 13. استفاده از جی‌پی‌یو برای افزایش سرعت محاسبات
• 14. نصب و مدیریت بسته‌های نرم‌افزاری در محیط کولب
• 15. استفاده از اسکریپت‌های پوسته در نوت‌بوک
• 16. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در تحلیل داده
• 17. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی با سایکیت‌لرن
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
• 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 21. ارزیابی دقت مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
• 22. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی‌مینز
• 23. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 24. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی در پایتون
• 25. کار با تنسورفلو و کراس در محیط ابری
• 26. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق ساده
• 27. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 28. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 29. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌ها
• 30. استفاده از ویژگی‌های پیشرفته گوگل کولب برای پروژه‌های بزرگ
• 31. نکات امنیتی و مدیریت دسترسی به فایل‌ها در محیط ابری
• 32. مستندسازی پروژه‌های داده‌کاوی در فرمت نوت‌بوک
• 33. اشتراک‌گذاری و ارائه نتایج تحلیل داده
• 34. استفاده از ابزارهای دیباگ در محیط پایتون
• 35. نکات کلیدی در بهینه‌سازی کدهای پایتون برای اجرا در فضای ابری
• 36. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک خط‌لوله کامل تحلیل داده از ابتدا تا انتها