کتاب جامع پایتون برای تحلیل دادههای کاربردی و مدلسازی هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره جامع پایتون برای تحلیل دادههای کاربردی و مدلسازی هوشمند
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند
موضوع میانی: برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده و یادگیری ماشین
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون و نصب محیط توسعه
- 2. متغیرها و انواع دادههای پایه در پایتون
- 3. عملگرهای محاسباتی و منطقی در تحلیل داده
- 4. ساختارهای تصمیم‌گیری و کنترل جریان در برنامه‌نویسی
- 5. حلقه‌ها و پیمایش داده‌ها در پایتون
- 6. توابع و ماژول‌نویسی برای بهینه‌سازی کد
- 7. ساختارهای داده‌ای لیست و تاپل در مدیریت داده
- 8. دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها در سازماندهی داده‌ها
- 9. کار با رشته‌ها و پردازش متون در پایتون
- 10. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌نویسی کاربردی
- 11. آشنایی با کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌ها
- 12. عملیات ریاضی و آماری روی آرایه‌های چندبعدی
- 13. تکنیک‌های پیشرفته برش‌زنی و فیلتر کردن داده‌ها
- 14. معرفی کتابخانه پانداز و ساختار داده‌ای دیتافریم
- 15. فراخوانی و بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف
- 16. پاک‌سازی و پیش‌پردازش دادههای ناقص و نویزی
- 17. مدیریت دادههای گم‌شده و مقادیر پرت
- 18. ادغام و ترکیب چندین مجموعه داده با پانداز
- 19. گروه‌بندی و تحلیل آماری داده‌ها
- 20. تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب
- 21. رسم نمودارهای توزیع و تحلیل فراوانی
- 22. ایجاد نمودارهای پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
- 23. تحلیل همبستگی میان متغیرها
- 24. مبانی آمار توصیفی در علوم داده
- 25. کاربرد آمار استنباطی در تحلیل هوشمند
- 26. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش پایتون
- 27. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدلسازی هوشمند
- 28. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
- 29. الگوریتم رگرسیون خطی و کاربردهای آن
- 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
- 31. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و مدلسازی پیش‌بینانه
- 32. کاربرد ماشین بردار پشتیبان در دسته‌بندی داده‌ها
- 33. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
- 34. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-میانگین
- 35. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
- 36. نظارت بر عملکرد مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
- 37. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل
- 38. معرفی یادگیری عمیق و چارچوب‌های مرتبط
- 39. پروژه عملی تحلیل دادههای اقتصادی و مالی
- 40. پروژه عملی تحلیل دادههای سلامت و پزشکی
- 41. بهینه‌سازی کدهای تحلیل داده برای مقیاس‌های بزرگ
- 42. استقرار مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
- 43. اخلاق در علوم داده و صیانت از حریم خصوصی داده‌ها
تگ‌ها:
برنامه‌نویسی پایتون
پایتون
پایتون برای داده‌کاوی
تحلیل آماری با پایتون
تحلیل داده
علم داده
علوم داده
مدلسازی هوشمند
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.