کتاب جامع تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین با پایتون (ویژه بازار کار و پژوهش‌های علمی) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 جامع تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین با پایتون (ویژه بازار کار و پژوهش‌های علمی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی با زبان پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه علمی پایتون
  • 3. آشنایی با ساختارهای داده در پایتون
  • 4. کار با کتابخانه‌های استاندارد و مدیریت بسته‌ها
  • 5. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌ها
  • 6. عملیات ریاضی و آماری با آرایه‌های چندبعدی
  • 7. تکنیک‌های پیشرفته نمایه‌سازی و برش در نامپای
  • 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداز و ساختار سری‌ها
  • 9. مدیریت داده‌ساختارها با دیتافریم‌ها
  • 10. فراخوانی و بارگذاری داده از فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
  • 11. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر تهی
  • 12. تغییر ساختار و مرتب‌سازی مجموعه‌های داده
  • 13. ادغام و ترکیب چندین منبع داده
  • 14. گروه‌بندی داده‌ها و عملیات تجمیعی
  • 15. تحلیل آماری مقدماتی با استفاده از پانداز
  • 16. مبانی بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
  • 17. ترسیم نمودارهای خطی و پراکندگی برای تحلیل روندها
  • 18. استفاده از هیستوگرام و نمودارهای جعبه‌ای برای توزیع داده‌ها
  • 19. شخصی‌سازی نمودارها با کتابخانه سی‌بورن
  • 20. تحلیل همبستگی و نمایش ماتریس‌های ارتباطی
  • 21. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه
  • 22. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی علمی
  • 23. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 24. الگوریتم رگرسیون خطی و تحلیل روابط متغیرها
  • 25. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
  • 26. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 27. مفاهیم طبقه‌بندی و معیارهای دقت و فراخوانی
  • 28. الگوریتم درخت تصمیم و بررسی گره‌های تصمیم‌گیری
  • 29. الگوریتم جنگل تصادفی و بهبود عملکرد مدل
  • 30. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
  • 31. کاهش ابعاد داده با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 32. مبانی خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
  • 33. بهینه‌سازی ابرپارامترها برای افزایش دقت مدل
  • 34. اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از پایداری مدل
  • 35. کار با داده‌های متنی و پردازش اولیه متن
  • 36. استخراج ویژگی از متن با روش‌های آماری
  • 37. تحلیل داده‌های سری زمانی در پایتون
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و چارچوب‌های مرتبط
  • 39. کاربرد تحلیل داده در گزارش‌گیری مدیریتی
  • 40. اصول اخلاق حرفه‌ای و صیانت از داده‌ها در تحلیل هوشمند
  • 41. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد برای پردازش داده‌های حجیم
  • 42. مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده و گزارش‌نویسی فنی
  • 43. پروژه عملی تحلیل داده‌های بازار و کسب‌وکار
  • 44. پروژه عملی تحلیل داده‌های پژوهشی و علمی
  • 45. نکات کلیدی برای ورود به بازار کار تحلیل داده در ایران
تگ‌ها: Python for Data Science برنامه‌نویسی پایتون پایتون برای علوم داده پایتون در پژوهش تحلیل آماری تحلیل داده با پایتون داده‌کاوی علم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.