فلش‌کارت‌های آموزشی پیش‌بینی تقاضای حمل‌ونقل شهری با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در BigQuery

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی تقاضای حمل‌ونقل شهری با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در BigQuery

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کسب‌وکار

موضوع میانی: یادگیری ماشین در انباره‌های داده ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت تحلیل داده در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
• 2. معرفی پلتفرم ابری گوگل و سرویس بیگ‌کوئری برای تحلیل داده‌های کلان
• 3. ساختار و ویژگی‌های مجموعه داده‌های عمومی حمل‌ونقل شهری
• 4. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های زمانی و مکانی در محیط ابری
• 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها برای شناسایی الگوهای سفر
• 6. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر پرت در سوابق سفر
• 7. مهندسی ویژگی‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی نرخ کرایه
• 8. انتخاب متغیرهای تأثیرگذار بر تقاضای حمل‌ونقل
• 9. آشنایی با مدل‌های رگرسیون در محیط یادگیری ماشین بیگ‌کوئری
• 10. آماده‌سازی داده‌های آموزشی و ارزیابی در بستر بیگ‌کوئری
• 11. ایجاد مدل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی هزینه‌های سفر
• 12. تنظیم پارامترهای مدل برای بهینه‌سازی دقت پیش‌بینی
• 13. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای RMSE و MAE
• 14. تحلیل خطاهای مدل و شناسایی نقاط ضعف پیش‌بینی
• 15. استفاده از توابع پیش‌بینی پیشرفته در SQL برای تحلیل‌های آنی
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی تقاضای فصلی
• 17. مدیریت و بهینه‌سازی کوئری‌های سنگین بر روی داده‌های حجیم
• 18. روش‌های بصری‌سازی نتایج پیش‌بینی در محیط تحلیل ابری
• 19. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با داشبوردهای مدیریتی
• 20. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کاربران
• 21. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 22. توسعه استراتژی‌های نگهداری و بازآموزی مدل‌های پیش‌بینی
• 23. بررسی مقیاس‌پذیری مدل‌ها در مواجهه با افزایش حجم داده‌ها
• 24. ارائه گزارش‌های تحلیلی برای بهبود تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
• 25. آینده‌نگری در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند با تکیه بر داده‌های کلان