کتاب داده‌کاوی: کشف الگو با هوش با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌کاوی: کشف الگو با هوش

موضوع کلی: برنامه‌نویسی مقدماتی کامپیوتر

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (مفاهیم)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه‌ای داده‌کاوی و هوش مصنوعی
• 2. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
• 3. کاوش داده‌ها با استفاده از تجسم
• 4. آمار توصیفی برای داده‌کاوی
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 6. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
• 7. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: سلسله مراتبی
• 8. ارزیابی خوشه‌بندی
• 9. درخت تصمیم‌گیری: مبانی و کاربردها
• 10. جنگل تصادفی: بهبود دقت درخت تصمیم‌گیری
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی: معرفی
• 12. شبکه‌های عصبی: یادگیری نظارت شده
• 13. شبکه‌های عصبی: یادگیری بدون نظارت
• 14. ماشین بردار پشتیبان (SVM): مفاهیم اصلی
• 15. SVM: طبقه‌بندی و رگرسیون
• 16. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 17. انتخاب ویژگی: روش‌های فیلتر
• 18. انتخاب ویژگی: روش‌های Wrapper
• 19. ارزیابی مدل‌های داده‌کاوی: دقت، بازخوانی، F1-score
• 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 21. داده‌کاوی در متن: پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 22. تحلیل احساسات با استفاده از NLP
• 23. داده‌کاوی در شبکه‌های اجتماعی
• 24. داده‌کاوی در داده‌های سری زمانی
• 25. تشخیص ناهنجاری با استفاده از داده‌کاوی
• 26. قوانین وابستگی: الگوریتم Apriori
• 27. تحلیل سبد خرید: کاربردهای عملی
• 28. داده‌کاوی و حریم خصوصی: چالش‌ها و راهکارها
• 29. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های بزرگ (Big Data)
• 30. فریم‌ورک‌های پردازش داده‌های بزرگ: Hadoop
• 31. فریم‌ورک‌های پردازش داده‌های بزرگ: Spark
• 32. داده‌کاوی در داده‌های تصویری
• 33. داده‌کاوی در داده‌های صوتی
• 34. داده‌کاوی در حوزه پزشکی
• 35. داده‌کاوی در حوزه مالی
• 36. داده‌کاوی در حوزه بازاریابی
• 37. داده‌کاوی و پیش‌بینی تقاضا
• 38. داده‌کاوی و مدیریت ریسک
• 39. بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی
• 40. استفاده از Python برای داده‌کاوی
• 41. استفاده از R برای داده‌کاوی
• 42. ابزارهای داده‌کاوی: Weka
• 43. ابزارهای داده‌کاوی: RapidMiner
• 44. تفسیر نتایج داده‌کاوی
• 45. اخلاق در داده‌کاوی