کتاب جامع یادگیری کاربردی: از تحلیل داده تا تصمیمگیری هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره جامع یادگیری کاربردی: از تحلیل داده تا تصمیمگیری هوشمند
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند
موضوع میانی: یادگیری ماشین و مهارتهای حل مسئله
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و مفاهیم بنیادین علوم داده در عصر دیجیتال
- 2. فرآیند استاندارد تحلیل داده و چرخه حیات پروژههای هوشمند
- 3. آمادهسازی و پیشپردازش دادههای خام برای تحلیل
- 4. روشهای پاکسازی دادهها و مدیریت مقادیر مفقود
- 5. تحلیل اکتشافی دادهها و استخراج الگوهای اولیه
- 6. آمار توصیفی و کاربرد آن در درک توزیع دادهها
- 7. مبانی احتمالات در مدلسازیهای دادهمحور
- 8. تجسم دادهها و اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی
- 9. معرفی ابزارهای متنباز در تحلیل هوشمند داده
- 10. نصب و راهاندازی محیط توسعه برای یادگیری ماشین
- 11. آشنایی با کتابخانههای استاندارد تحلیل داده در پایتون
- 12. ساختار دادهها و مدیریت آرایههای چندبعدی
- 13. روشهای نمونهبرداری و تقسیمبندی دادهها برای آموزش مدل
- 14. مقدمهای بر یادگیری نظارتشده و الگوریتمهای طبقهبندی
- 15. پیادهسازی مدل رگرسیون خطی برای پیشبینی مقادیر عددی
- 16. الگوریتمهای رگرسیون لجستیک و کاربرد در دستهبندی
- 17. ارزیابی دقت مدلهای یادگیری ماشین و معیارهای سنجش
- 18. مفهوم بیشبرازش و کمبرازش در مدلهای هوشمند
- 19. تکنیکهای منظمسازی برای بهبود پایداری مدل
- 20. درختهای تصمیم و کاربرد آنها در مدلسازی منطقی
- 21. الگوریتم جنگل تصادفی و بهبود قدرت پیشبینی
- 22. روشهای کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفههای اصلی
- 23. خوشهبندی و یادگیری بدون نظارت برای تحلیل گروهها
- 24. الگوریتم نزدیکترین همسایگی در طبقهبندی دادهها
- 25. مقدمهای بر شبکههای عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
- 26. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سریهای زمانی
- 27. پیشبینی تقاضا و تحلیل روندهای بازار با مدلهای هوشمند
- 28. اخلاق در علوم داده و صیانت از حریم خصوصی اطلاعات
- 29. اصول امنیت دادهها در سامانههای تحلیل هوشمند
- 30. مبانی سیستمهای توصیهگر و شخصیسازی خدمات
- 31. بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین با استفاده از تنظیم فراپارامترها
- 32. مهندسی ویژگیها و نقش آن در افزایش دقت مدل
- 33. تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی برای دادههای متنی
- 34. استخراج دانش از دادههای ساختارنیافته
- 35. روشهای ارزیابی اقتصادی مدلهای هوشمند در سازمان
- 36. پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین در مقیاس عملیاتی
- 37. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی و کاربردهای صنعتی
- 38. نقش هوش مصنوعی در پشتیبانی از تصمیمگیری مدیریتی
- 39. مطالعه موردی: پیادهسازی یک پروژه جامع تحلیل داده
- 40. گزارشنویسی فنی و ارائه نتایج تحلیل به مدیران کسبوکار
تگها:
تحلیل داده با پایتون
تحلیل دادههای کسبوکار
تحلیل هوشمند دادهها
دادهکاوی هوشمند
علم داده و تصمیمگیری
علوم داده
مهارتهای حل مسئله
هوش مصنوعی کاربردی
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین عملی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.