کتاب تسلط بر پیش‌پردازش داده‌های متنی در پایتون برای تحلیل‌های آماری و هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر پیش‌پردازش داده‌های متنی در پایتون برای تحلیل‌های آماری و هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و چرخه حیات داده‌های متنی در پایتون
• 2. معرفی محیط‌های توسعه و کتابخانه‌های استاندارد پردازش متن
• 3. ساختار داده‌های متنی و مدیریت رشته‌ها در پایتون
• 4. آشنایی با یونیکد و استانداردهای کدگذاری نویسه‌ها
• 5. خواندن و بارگذاری فایل‌های متنی با فرمت‌های مختلف
• 6. پاک‌سازی متون از کاراکترهای غیرضروری و علائم نگارشی
• 7. روش‌های استانداردسازی متن و یکسان‌سازی حروف
• 8. مدیریت و حذف نویسه‌های کنترلی و فاصله‌های نامتعارف
• 9. مفهوم توکن‌بندی و انواع آن در زبان فارسی و انگلیسی
• 10. روش‌های پیشرفته توکن‌بندی مبتنی بر قواعد و مدل‌های آماری
• 11. شناسایی و حذف کلمات توقف برای کاهش نویز داده‌ها
• 12. ریشه‌یابی و کاهش واژگان به ریشه اصلی در زبان فارسی
• 13. مفهوم لماتیزاسیون و تفاوت آن با ریشه‌یابی
• 14. نرمال‌سازی متون فارسی بر اساس دستور خط فرهنگستان
• 15. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی برای تحلیل ساختار جملات
• 16. استخراج ویژگی‌های آماری از متون پیش‌پردازش شده
• 17. روش‌های برداری‌سازی متن با استفاده از مدل کیسه کلمات
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های فرکانس معکوس اسناد برای وزن‌دهی
• 19. تجزیه و تحلیل فراوانی کلمات و رسم نمودارهای توزیع
• 20. شناسایی و استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
• 21. تکنیک‌های پیشرفته کار با عبارات منظم در پایتون
• 22. مدیریت داده‌های حجیم متنی با استفاده از مولدها و پردازش قطعه‌قطعه
• 23. کار با داده‌های متنی ساختاریافته در قالب جداول پانداز
• 24. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متون استخراج شده از وب
• 25. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 26. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های متنی پردازش شده
• 27. ارزیابی کیفیت پیش‌پردازش با استفاده از معیارهای کمی
• 28. رفع خطاهای رایج در متن‌کاوی و کنترل کیفیت داده
• 29. بهینه‌سازی حافظه در پردازش مجموعه‌داده‌های متنی بزرگ
• 30. کاربرد پیش‌پردازش در سیستم‌های تحلیل احساسات فارسی
• 31. اصول اخلاقی و رعایت حریم خصوصی در جمع‌آوری و پردازش متن
• 32. نکات کلیدی در مستندسازی مراحل پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 33. پروژه عملی: خط لوله کامل پیش‌پردازش متون فارسی برای تحلیل آماری