کتاب شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های کسب‌وکار با استفاده از پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های کسب‌وکار با استفاده از پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی شناسایی ناهنجاری در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
  • 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 3. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های تجاری برای تشخیص خطا
  • 4. مدیریت مقادیر گمشده و داده‌های پرت در مجموعه داده‌ها
  • 5. تحلیل آماری و توزیع داده‌ها جهت شناسایی رفتارهای غیرعادی
  • 6. استفاده از کتابخانه پانداز برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 7. بصری‌سازی داده‌ها برای کشف الگوهای ناهنجار
  • 8. معرفی روش‌های مبتنی بر آمار توصیفی برای شناسایی داده‌های پرت
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم زد-اسکور در تشخیص ناهنجاری
  • 10. استفاده از روش دامنه میان‌چارکی در تحلیل داده‌های مالی
  • 11. مبانی یادگیری ماشین در شناسایی الگوهای ناهنجار
  • 12. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت‌نشده برای خوشه‌بندی داده‌ها
  • 13. کاربرد الگوریتم کی-میانگین در شناسایی رفتارهای غیرمتعارف
  • 14. شناسایی ناهنجاری‌ها با استفاده از الگوریتم جنگل ایزولاسیون
  • 15. بررسی الگوریتم فاکتور پرت محلی برای داده‌های چندبعدی
  • 16. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های میانگین متحرک
  • 17. شناسایی تغییرات ناگهانی در جریان تراکنش‌های کسب‌وکار
  • 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص ناهنجاری با شاخص‌های دقت و فراخوانی
  • 19. روش‌های اعتبارسنجی مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل‌های تشخیص
  • 21. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای بهبود سرعت تحلیل داده‌ها
  • 22. کاربرد تحلیل مؤلفه‌های اصلی در شناسایی ناهنجاری‌های پیچیده
  • 23. شناسایی تقلب در تراکنش‌های مالی با رویکرد یادگیری ماشین
  • 24. تشخیص ناهنجاری در داده‌های زنجیره تأمین و لجستیک
  • 25. مانیتورینگ بلادرنگ داده‌های وب‌سایت و رفتارهای کاربری
  • 26. پیاده‌سازی سیستم‌های هشداردهنده برای گزارش ناهنجاری‌ها
  • 27. تلفیق مدل‌های آماری و یادگیری ماشین برای دقت بالاتر
  • 28. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل به مدیران کسب‌وکار
  • 29. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 30. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص ناهنجاری در مقیاس بزرگ
  • 31. بهترین شیوه‌های نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینانه
  • 32. مطالعه موردی شناسایی ناهنجاری در گزارش‌های فروش
  • 33. مطالعه موردی تشخیص خطاهای موجودی در انبارداری
  • 34. مطالعه موردی شناسایی الگوهای غیرعادی در مصرف منابع سازمانی
  • 35. پروژه نهایی طراحی سیستم جامع تشخیص ناهنجاری با پایتون
تگ‌ها: Anomaly Detection Python Programming پایتون تحلیل پیش‌بینانه تحلیل داده‌های کلان داده‌کاوی شناسایی ناهنجاری علم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.