اکسپرس 24
کتاب صوتی مقدمه‌ای بر محاسبات در داده‌کاوی (Data Mining)

کتاب صوتی مقدمه‌ای بر محاسبات در داده‌کاوی (Data Mining)

مقدمه‌ای بر محاسبات در داده‌کاوی: دوره آموزشی جامع مقدمه‌ای بر محاسبات در داده‌کاوی: کشف دانش پنهان در دل داده‌ها معرفی دوره: دریچه‌ای به سوی دنیای شگفت‌انگیز داده‌کاوی آیا تا به حال به حجم عظیم داده‌...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 99,988 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: مقدمه‌ای بر محاسبات در داده‌کاوی (Data Mining)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 2. معماری کامپیوتر و تاثیر آن بر HPC
  • 3. مبانی سیستم عامل برای HPC
  • 4. شبکه های کامپیوتری و ارتباطات در HPC
  • 5. مقدمه ای بر زبان های برنامه نویسی برای HPC (C++, Python)
  • 6. ابزارها و محیط های توسعه برای HPC
  • 7. مقدمه ای بر موازی سازی
  • 8. انواع موازی سازی: داده موازی، وظیفه موازی
  • 9. مدل های برنامه نویسی موازی: MPI, OpenMP
  • 10. آشنایی با MPI (Message Passing Interface)
  • 11. نصب و پیکربندی MPI
  • 12. برنامه نویسی MPI: ارسال و دریافت پیام
  • 13. ارتباط نقطه به نقطه در MPI
  • 14. ارتباط جمعی در MPI
  • 15. همگام سازی در MPI
  • 16. بهینه سازی برنامه های MPI
  • 17. آشنایی با OpenMP
  • 18. دستورالعمل های OpenMP
  • 19. اشتراک گذاری داده در OpenMP
  • 20. همگام سازی در OpenMP
  • 21. متغیرهای خصوصی و مشترک در OpenMP
  • 22. حلقه های موازی در OpenMP
  • 23. بخش های بحرانی در OpenMP
  • 24. بهینه سازی برنامه های OpenMP
  • 25. آشنایی با CUDA
  • 26. معماری GPU و CUDA
  • 27. نصب و پیکربندی CUDA
  • 28. برنامه نویسی CUDA: Kernelها و threadها
  • 29. مدیریت حافظه در CUDA
  • 30. بهینه سازی برنامه های CUDA
  • 31. مقدمه ای بر داده کاوی (Data Mining)
  • 32. مراحل اصلی داده کاوی
  • 33. انواع داده ها در داده کاوی
  • 34. پیش پردازش داده ها
  • 35. پاکسازی داده ها
  • 36. تبدیل داده ها
  • 37. کاهش ابعاد داده ها
  • 38. انتخاب ویژگی
  • 39. متریک های ارزیابی در داده کاوی
  • 40. آشنایی با الگوریتم های طبقه بندی
  • 41. درخت های تصمیم گیری
  • 42. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 43. شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 44. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 45. ارزیابی مدل های طبقه بندی
  • 46. آشنایی با الگوریتم های خوشه بندی
  • 47. الگوریتم K-میانگین (K-Means)
  • 48. خوشه بندی سلسله مراتبی
  • 49. DBSCAN
  • 50. ارزیابی مدل های خوشه بندی
  • 51. آشنایی با الگوریتم های قانون وابستگی
  • 52. الگوریتم Apriori
  • 53. الگوریتم FP-Growth
  • 54. ارزیابی قوانین وابستگی
  • 55. محاسبات سطح بالا در پیش پردازش داده ها
  • 56. محاسبات سطح بالا در طبقه بندی
  • 57. محاسبات سطح بالا در خوشه بندی
  • 58. محاسبات سطح بالا در قانون وابستگی
  • 59. آشنایی با Hadoop
  • 60. معماری Hadoop
  • 61. MapReduce
  • 62. HDFS
  • 63. آشنایی با Spark
  • 64. معماری Spark
  • 65. Spark SQL
  • 66. Spark Streaming
  • 67. MLlib (Machine Learning Library)
  • 68. استفاده از Hadoop و Spark برای داده کاوی
  • 69. محاسبات سطح بالا با Python
  • 70. Numpy برای محاسبات عددی
  • 71. Scipy برای محاسبات علمی
  • 72. Pandas برای دستکاری داده ها
  • 73. Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 74. TensorFlow و Keras برای یادگیری عمیق
  • 75. استفاده از HPC برای TensorFlow و Keras
  • 76. موازی سازی مدل های یادگیری ماشین
  • 77. بهینه سازی Hyperparameterها با استفاده از HPC
  • 78. محاسبات توزیع شده در یادگیری ماشین
  • 79. مقدمه ای بر محاسبات ابری
  • 80. معماری محاسبات ابری
  • 81. سرویس های ابری برای HPC
  • 82. سرویس های ابری برای داده کاوی
  • 83. آشنایی با AWS
  • 84. آشنایی با Azure
  • 85. آشنایی با Google Cloud Platform
  • 86. استفاده از ابر برای محاسبات داده کاوی
  • 87. امنیت در HPC و داده کاوی
  • 88. ملاحظات اخلاقی در داده کاوی
  • 89. آینده HPC و داده کاوی
  • 90. مطالعات موردی در داده کاوی با HPC
  • 91. بهینه سازی کد برای عملکرد بالا
  • 92. تحلیل کارایی برنامه های موازی
  • 93. ابزارهای پروفایلینگ برای HPC
  • 94. مقایسه مدل های برنامه نویسی موازی
  • 95. بهینه سازی مصرف انرژی در HPC
  • 96. آشنایی با GPUهای جدید و معماری آنها
  • 97. ادغام GPUها و CPUها برای HPC
  • 98. محاسبات کوانتومی و تاثیر آن بر داده کاوی
  • 99. یادگیری تقویتی و HPC
  • 100. الگوریتم های تکاملی و HPC
مقدمه‌ای بر محاسبات در داده‌کاوی: دوره آموزشی جامع

مقدمه‌ای بر محاسبات در داده‌کاوی: کشف دانش پنهان در دل داده‌ها

معرفی دوره: دریچه‌ای به سوی دنیای شگفت‌انگیز داده‌کاوی

آیا تا به حال به حجم عظیم داده‌هایی که هر روز تولید می‌شوند فکر کرده‌اید؟ از پست‌های شبکه‌های اجتماعی گرفته تا تراکنش‌های مالی و داده‌های علمی، همه و همه سرشار از اطلاعات ارزشمندی هستند که می‌توانند آینده را بسازند. اما چگونه می‌توان از این اقیانوس داده، گوهرهای دانش را استخراج کرد؟ پاسخ در داده‌کاوی و تکنیک‌های محاسباتی قدرتمند آن نهفته است.

دوره آموزشی "مقدمه‌ای بر محاسبات در داده‌کاوی" شما را به سفری هیجان‌انگیز در قلب این علم جذاب دعوت می‌کند. ما در این دوره، مبانی و اصول کلیدی داده‌کاوی را با تمرکز ویژه بر جنبه‌های محاسباتی و بهینه‌سازی عملکرد، به شما آموزش خواهیم داد. این دوره، پلی میان دنیای برنامه‌نویسی و قدرت تحلیل داده است و به شما کمک می‌کند تا با استفاده از ابزارهای مدرن، الگوهای پنهان را کشف کرده و تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرید.

درباره دوره: قدرت محاسبات در خدمت داده

این دوره آموزشی به صورت جامع، اصول و مفاهیم بنیادین داده‌کاوی را با رویکردی عملی و محاسباتی پوشش می‌دهد. شما با محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing) در زمینه داده‌کاوی آشنا خواهید شد و یاد می‌گیرید چگونه از الگوریتم‌های پیچیده و بهینه‌سازی شده برای پردازش حجم بالایی از داده‌ها استفاده کنید. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی شما برای مواجهه با چالش‌های واقعی دنیای داده و تبدیل داده‌های خام به بینش‌های کاربردی است.

موضوعات کلیدی دوره:

در این دوره، بر روی درک عمیق مفاهیم زیر تمرکز خواهیم داشت:

  • مبانی داده‌کاوی: آشنایی با چرخه حیات داده‌کاوی و انواع وظایف آن.
  • الگوریتم‌های کلیدی: یادگیری الگوریتم‌های پرکاربرد مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و قوانین انجمنی.
  • پیش‌پردازش داده: تکنیک‌های حیاتی برای پاکسازی، تبدیل و کاهش ابعاد داده‌ها.
  • ارزیابی مدل: معیارهای مهم برای سنجش دقت و کارایی مدل‌های داده‌کاوی.
  • مفاهیم محاسباتی: آشنایی با اصول محاسبات موازی و توزیع شده برای افزایش سرعت پردازش.
  • بهینه‌سازی عملکرد: روش‌های عملی برای اجرای سریع‌تر و کارآمدتر الگوریتم‌های داده‌کاوی.
  • ابزارها و تکنولوژی‌ها: معرفی ابزارهای پرکاربرد در زمینه داده‌کاوی و محاسبات.

مخاطبان دوره: چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان و متخصصان طراحی شده است، از جمله:

  • برنامه‌نویسان: کسانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه تحلیل داده و هوش مصنوعی گسترش دهند.
  • تحلیلگران داده: که به دنبال درک عمیق‌تر الگوریتم‌های داده‌کاوی و روش‌های بهینه‌سازی آن‌ها هستند.
  • مهندسان نرم‌افزار: علاقه‌مند به معماری سیستم‌های پردازش داده‌های بزرگ.
  • دانشجویان رشته‌های مرتبط: علوم کامپیوتر، آمار، مهندسی صنایع، مدیریت و سایر حوزه‌هایی که با داده سر و کار دارند.
  • محققان: که نیاز به تحلیل داده‌های پیچیده و استخراج الگوهای نوین دارند.
  • هر کسی که: به دنبال کسب مهارت‌های ارزشمند و پرتقاضا در بازار کار حوزه داده و هوش مصنوعی است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ فرصتی برای رشد و تحول

در دنیای امروز، داده پادشاه است و کسانی که بتوانند از این پادشاه حرف‌شنوی داشته باشند، پیروز میدان خواهند بود. گذراندن این دوره به شما کمک می‌کند تا:

  • به یک متخصص داده تبدیل شوید: مهارت‌های لازم برای کار با حجم عظیمی از داده‌ها را کسب کنید.
  • قدرت تصمیم‌گیری خود را افزایش دهید: با استفاده از بینش‌های داده‌محور، تصمیمات استراتژیک و دقیقی بگیرید.
  • در بازار کار متمایز شوید: تقاضا برای متخصصان داده‌کاوی و تحلیل داده به طور چشمگیری رو به افزایش است.
  • پروژه‌های پیچیده را مدیریت کنید: یاد بگیرید چگونه الگوریتم‌های داده‌کاوی را به صورت کارآمد و با سرعت بالا اجرا کنید.
  • درک عمیقی از محاسبات سطح بالا پیدا کنید: با تکنیک‌های پیشرفته برای مواجهه با چالش‌های محاسباتی در مقیاس بزرگ آشنا شوید.
  • نوآوری کنید: با استفاده از دانش خود، راه‌حل‌های خلاقانه برای مسائل واقعی ارائه دهید.

سرفصل‌های دوره: گامی به سوی تسلط کامل

این دوره آموزشی با ارائه بیش از 100 سرفصل جامع، شما را از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته هدایت می‌کند. سرفصل‌های اصلی شامل موارد زیر هستند:

بخش اول: مبانی و مفاهیم داده‌کاوی

  • مقدمه‌ای بر علم داده و داده‌کاوی
  • چرخه حیات داده‌کاوی (CRISP-DM)
  • انواع وظایف در داده‌کاوی (توصیفی، پیش‌بینی‌کننده)
  • مروری بر انواع داده‌ها (عددی، طبقه‌ای، ترتیبی)
  • مفاهیم آماری پایه مورد نیاز در داده‌کاوی

بخش دوم: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها

  • شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • مقادیر گمشده (Missing Values): روش‌های شناسایی و جایگزینی
  • نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
  • کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): PCA و t-SNE
  • انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • نمونه‌برداری (Sampling)

بخش سوم: الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)

  • مبانی طبقه‌بندی (Classification)
  • الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (K-NN)
  • درختان تصمیم (Decision Trees)
  • ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • رگرسیون خطی و لجستیک (Linear & Logistic Regression)
  • مبانی رگرسیون (Regression)
  • مدل‌های مبتنی بر انسمبل (Ensemble Methods): Bagging & Boosting

بخش چهارم: الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

  • مبانی خوشه‌بندی (Clustering)
  • الگوریتم K-Means
  • خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (Density-Based Clustering)
  • مبانی قوانین انجمنی (Association Rules)
  • الگوریتم Apriori
  • تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)

بخش پنجم: ارزیابی مدل و معیارهای عملکرد

  • ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازخوانی (Recall)، امتیاز F1
  • منحنی ROC و مساحت زیر منحنی (AUC)
  • اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • معیارهای ارزیابی برای رگرسیون (MSE, RMSE, MAE)

بخش ششم: محاسبات سطح بالا در داده‌کاوی

  • مفاهیم پردازش موازی و توزیع شده
  • اهمیت محاسبات سریع در داده‌کاوی
  • معرفی ابزارهای مرتبط (مانند Spark, Dask)
  • چگونه الگوریتم‌ها را برای اجرا بر روی خوشه‌ها بهینه‌سازی کنیم؟
  • تکنیک‌های مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • مدیریت و پردازش داده‌های حجیم (Big Data)

بخش هفتم: مطالعات موردی و کاربردها

  • کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی
  • کاربرد در امور مالی و کشف تقلب
  • کاربرد در شبکه‌های اجتماعی
  • کاربرد در حوزه سلامت
  • تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

فرصت را از دست ندهید! با شرکت در این دوره، گامی بلند در مسیر حرفه‌ای خود بردارید و به جمع متخصصان داده بپیوندید.

همین حالا ثبت نام کنید!

📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی
EXPRESS24 AUDIO EXPERIENCE
یادگیری را بشنوید؛ زندگی کنید
کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، راهی دلنشین برای کشف ایده‌های تازه، گسترش دانش و استفاده بهتر از لحظه‌های روزمره هستند.
دانش، الهام و تجربه؛ این بار با صدای زندگی
برای آموختن، همیشه لازم نیست بخوانید
گاهی بهترین فرصت یادگیری زمانی است که در مسیر رفت‌وآمد هستید، قدم می‌زنید، استراحت می‌کنید یا کارهای روزمره‌تان را انجام می‌دهید. محتوای صوتی کمک می‌کند از این لحظه‌ها برای شنیدن، اندیشیدن و آشنایی با موضوعات تازه بهره ببرید.
◷
یادگیری در دل روزمرگی
از زمان رفت‌وآمد، پیاده‌روی یا استراحت برای شنیدن محتوای مفید استفاده کنید؛ بدون آنکه همیشه به کتاب چاپی یا صفحه نمایش نیاز داشته باشید.
◎
تجربه‌ای شنیداری و دلنشین
با روایت صوتی، توضیحات گفتاری و فضای شنیداری هر محتوا همراه شوید و متناسب با سلیقه خود، شیوه تازه‌ای برای دریافت مطالب تجربه کنید.
✦
گسترش دانش و دیدگاه
با موضوعات متنوع آشنا شوید، ایده‌های تازه کشف کنید و فرصت بیشتری برای یادگیری مستمر و پرورش کنجکاوی خود بسازید.
♫
همراه با سبک زندگی شما
محتوای صوتی را متناسب با برنامه روزانه خود انتخاب کنید و در زمان مناسب، شنیدن را به بخشی از عادت‌های شخصی‌تان تبدیل کنید.
کتاب صوتی یا پادکست؟
کتاب صوتی
راهی برای همراه شدن با محتوای یک کتاب از طریق شنیدن. بسته به اثر، می‌توانید داستان‌ها، آموزش‌ها، مفاهیم تخصصی یا مطالب کاربردی را در قالب روایت و بیان صوتی دنبال کنید.
مناسب برای شنیدن و مرور محتوای کتاب‌ها
پادکست آموزشی
فرصتی برای دنبال کردن موضوعات مشخص در قالب گفت‌وگو، روایت، توضیح آموزشی یا مجموعه‌ای از قسمت‌های صوتی؛ مناسب برای کشف ایده‌ها و آشنایی با دیدگاه‌های گوناگون.
مناسب برای یادگیری موضوعی و شنیدن دیدگاه‌های تازه
هر جا که هستید، شنیدن را آغاز کنید
با دستگاه مناسب خود، محتوای صوتی را به آسانی دنبال کنید.
▯
گوشی هوشمند
اندروید و آیفون
▣
تبلت
برای شنیدن و دنبال کردن محتوا
▤
رایانه و لپ‌تاپ
با پخش‌کننده صوتی سازگار
♫
هدفون و بلندگو
برای شنیدن متناسب با محیط
چطور از تجربه شنیدن بیشتر بهره ببریم؟
✦ زمان مناسبی برای شنیدن انتخاب کنید؛ زمانی که بتوانید با آرامش به محتوا توجه داشته باشید.
✦ برای مطالب آموزشی، نکته‌های مهم را یادداشت کنید یا پس از پایان شنیدن، آن‌ها را مرور کنید.
✦ اگر محتوا طولانی است، آن را در چند نوبت دنبال کنید تا فرصت بیشتری برای درک و مرور داشته باشید.
✦ هنگام رانندگی یا انجام کارهای نیازمند تمرکز، ایمنی را در اولویت قرار دهید و از شیوه شنیدنی استفاده کنید که حواس شما را مختل نکند.
هر شنیدن، فرصتی برای کشف است
با کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، دنیای تازه‌ای از ایده‌ها، روایت‌ها و آموختنی‌ها را به لحظه‌های خود اضافه کنید.
کشف محصولات بیشتر در اکسپرس ۲۴
express24.ir
امکانات پخش، ادامه شنیدن و دسترسی آفلاین به نوع فایل، دستگاه و نرم‌افزار مورد استفاده بستگی دارد.
AUDIO PREVIEW
قبل از انتخاب، گوش کنید!
بخشی از سبک محتوای محصولات صوتی ما را بشنوید و با فضای آن آشنا شوید.
♫
نمونه صوتی از سبک محصولات صوتی ما
پیش‌نمایش کوتاهی از سبک پادکست های صوتی محصولات ما
پخش آنلاین
برای تجربه بهتر، می‌توانید از هدفون استفاده کنید.
تگ‌ها: Algorithm Big Data Data Data Mining High-Performance Computing HPC Machine Learning Parallel Processing Python الگوریتم برنامه نویسی پایتون پردازش موازی داده داده کاوی کلان داده محاسبات سطح بالا یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.