کتاب جامع تحلیل داده و یادگیری ماشین با پایتون (ویژه بازار کار و پروژه‌های صنعتی) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده و یادگیری ماشین با پایتون (ویژه بازار کار و پروژه‌های صنعتی)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه علوم داده و تحلیل آماری
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای علوم داده
• 3. ساختار داده‌ها و کتابخانه‌های پایه در پایتون
• 4. کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 5. تحلیل و دستکاری داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 6. بارگذاری و پیش‌پردازش فایل‌های داده‌ای
• 7. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 8. روش‌های تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
• 9. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 10. ترسیم نمودارهای پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 11. آمار توصیفی و تحلیل توزیع‌های احتمالی
• 12. آزمون‌های فرض و استنباط آماری در علوم داده
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و دسته‌بندی الگوریتم‌ها
• 14. یادگیری نظارت‌شده و بررسی رگرسیون خطی
• 15. پیاده‌سازی رگرسیون چندگانه با کتابخانه سایکیت‌لرن
• 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و تحلیل خطا
• 17. مفاهیم طبقه‌بندی و الگوریتم رگرسیون لجستیک
• 18. استفاده از الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 19. درخت‌های تصمیم و معیارهای انتخاب شاخه
• 20. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت مدل
• 21. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در طبقه‌بندی
• 22. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 23. خوشه‌بندی با الگوریتم کی‌مینز
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و ماتریس درهم‌ریختگی
• 25. روش‌های تنظیم مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 26. اعتبارسنجی متقاطع و بهینه‌سازی پارامترها
• 27. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 28. ساختار پرسپترون و توابع فعال‌ساز
• 29. آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از تنسورفلو
• 30. مفاهیم مقدماتی یادگیری بدون نظارت
• 31. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندها
• 32. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های متنی
• 33. استخراج ویژگی از متن با روش‌های آماری
• 34. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر بر مبنای داده
• 35. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 36. مستندسازی و گزارش‌نویسی نتایج تحلیل داده
• 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های صنعتی
• 38. بهینه‌سازی عملکرد کد برای پردازش داده‌های حجیم
• 39. ساخت داشبوردهای مدیریتی و نمایش بصری نتایج
• 40. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی در صنعت
• 41. بررسی چالش‌های عملیاتی در پروژه‌های داده‌محور
• 42. مدیریت چرخه‌حیات پروژه داده‌کاوی
• 43. یکپارچه‌سازی مدل‌های پایتون با پایگاه‌های داده
• 44. آشنایی با بسترهای ابری برای پردازش داده
• 45. روش‌های پیش‌بینی و تحلیل در بازارهای مالی با رویکرد علمی
• 46. پروژه نهایی تحلیل داده‌های واقعی و ارزیابی عملکرد مدل