کتاب آموزش کاربردی پایتون در توسعه سامانه‌های هوشمند و تحلیل داده‌های آماری 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 آموزش کاربردی پایتون در توسعه سامانه‌های هوشمند و تحلیل داده‌های آماری

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون و محیط‌های توسعه هوش مصنوعی
  • 2. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای پردازش داده
  • 3. ساختارهای داده و الگوریتم‌های پایه در پایتون
  • 4. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای پایتون
  • 5. کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی و برداری
  • 6. عملیات ماتریسی و جبر خطی با استفاده از نامپای
  • 7. تحلیل و دستکاری داده‌های ساختاریافته با پانداز
  • 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های خام و ناقص
  • 9. کار با سری‌های زمانی و تحلیل داده‌های مقطعی
  • 10. تجسم داده‌ها و ترسیم نمودارهای آماری با مت‌پلات‌لیب
  • 11. طراحی داشبوردهای تحلیلی با استفاده از کتابخانه سی‌بورن
  • 12. مبانی احتمالات و آمار کاربردی برای علوم داده
  • 13. توزیع‌های آماری و آزمون فرضیه‌ها در پایتون
  • 14. استخراج ویژگی‌های آماری از مجموعه‌های داده بزرگ
  • 15. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و نقش پایتون در آن
  • 16. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر
  • 17. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم رگرسیون لجستیک
  • 18. آموزش الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 19. خوشه‌بندی داده‌ها و تشخیص الگو با الگوریتم کی-میانگین
  • 20. ارزیابی مدل‌های هوشمند با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 21. روش‌های کاهش ابعاد داده و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 22. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی با کتابخانه سای‌کیت-لرن
  • 23. کار با داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی در پایتون
  • 24. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های حجیم
  • 25. مفاهیم پایه رایانش ابری در پردازش داده‌های کلان
  • 26. آشنایی با چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده برای کلان‌داده‌ها
  • 27. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای و استخراج داده با پایتون
  • 28. کار با داده‌های غیرساختاریافته و فایل‌های فرمت‌بندی شده
  • 29. بهینه‌سازی مدل‌های هوشمند برای محیط‌های عملیاتی
  • 30. امنیت در نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 31. مستندسازی پروژه‌های داده‌محور و گزارش‌نویسی فنی
  • 32. بررسی اخلاق در توسعه سامانه‌های هوشمند
  • 33. مطالعه موردی تحلیل داده‌های اقتصادی در چارچوب قوانین کشور
  • 34. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای اداری و سازمانی
  • 35. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه تحلیل داده با پایتون
تگ‌ها: Python for AI برنامه نویسی پایتون پایتون پردازش داده های کلان تحلیل داده توسعه سامانه های هوشمند علم داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.