کتاب جامع تحلیل داده با پایتون؛ از مقدمات تا تصمیم‌گیری‌های هوشمند مبتنی بر داده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده با پایتون؛ از مقدمات تا تصمیم‌گیری‌های هوشمند مبتنی بر داده

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: تحلیل داده‌های آماری و یادگیری ماشین با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 2. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 3. کار با آرایه‌های چندبعدی و عملیات برداری
• 4. مدیریت و تحلیل داده‌های ساختاریافته با پانداز
• 5. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها از منابع مختلف
• 6. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 7. تکنیک‌های تغییر شکل و ادغام مجموعه‌های داده
• 8. تحلیل آماری توصیفی و شاخص‌های مرکزی
• 9. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 10. طراحی نمودارهای پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 11. تحلیل همبستگی و روابط بین متغیرها
• 12. مبانی احتمالات کاربردی در تحلیل داده
• 13. توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
• 14. تخمین پارامترها و آزمون فرض‌های آماری
• 15. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش آن در تصمیم‌گیری
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. مدل‌سازی رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 19. الگوریتم‌های طبقه‌بندی با مدل رگرسیون لجستیک
• 20. روش‌های طبقه‌بندی مبتنی بر درخت تصمیم
• 21. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با تنظیم فراپارامترها
• 22. آموزش مدل‌های نزدیک‌ترین همسایگی
• 23. کاهش ابعاد داده با تحلیل مولفه‌های اصلی
• 24. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
• 25. ارزیابی دقت مدل‌ها با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 26. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای افزایش اطمینان مدل
• 27. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 28. پیش‌بینی روندهای آتی بر اساس داده‌های تاریخی
• 29. مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود دقت مدل
• 30. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ با ابزارهای بهینه
• 31. اصول اخلاقی و صیانت از داده‌ها در تحلیل هوشمند
• 32. استقرار مدل‌های تحلیل داده در محیط‌های عملیاتی
• 33. تفسیر نتایج تحلیل برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیریتی
• 34. گزارش‌نویسی و ارائه یافته‌های داده‌محور به زبان ساده
• 35. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند تحلیل داده با پایتون