کتاب صوتی تسلط بر کتابخانه‌های کاربردی پایتون در تحلیل داده و هوش مصنوعی ۲۰۲۴

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر کتابخانه‌های کاربردی پایتون در تحلیل داده و هوش مصنوعی ۲۰۲۴

موضوع کلی: علوم داده و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل داده و یادگیری ماشین با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محیط‌های توسعه پایتون و مدیریت کتابخانه‌ها
• 2. آشنایی با ساختارهای داده در کتابخانه NumPy
• 3. عملیات ریاضی و جبر خطی با آرایه‌های چندبعدی
• 4. مدیریت و تحلیل داده‌های ساختاریافته با Pandas
• 5. کار با داده‌های مفقود و پاک‌سازی مجموعه‌داده‌ها
• 6. ادغام و الحاق جداول داده‌ای در پانداز
• 7. تکنیک‌های گروه‌بندی و تحلیل آماری داده‌ها
• 8. کار با سری‌های زمانی در تحلیل داده
• 9. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه Matplotlib
• 10. ایجاد نمودارهای پیشرفته با Seaborn
• 11. تحلیل اکتشافی داده‌ها و استخراج الگوها
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Scikit-Learn
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها و استانداردسازی ویژگی‌ها
• 14. الگوریتم‌های رگرسیون خطی و پیش‌بینی عددی
• 15. طبقه‌بندی داده‌ها با الگوریتم‌های درخت تصمیم
• 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و معیارهای دقت
• 17. بهینه‌سازی ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 18. خوشه‌بندی داده‌ها و تحلیل گروه‌های غیرنظارتی
• 19. کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی با TensorFlow
• 21. ساختار مدل‌های ترتیبی در یادگیری عمیق
• 22. آموزش مدل‌های دسته‌بندی تصویر با Keras
• 23. کار با داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی
• 24. استفاده از کتابخانه NLTK برای تحلیل متن
• 25. استخراج ویژگی از متن با روش‌های آماری
• 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و کاربردهای هوش مصنوعی
• 27. کار با کتابخانه Scipy برای محاسبات علمی
• 28. بهینه‌سازی توابع و حل مسائل عددی
• 29. تحلیل آماری و آزمون فرضیه‌ها با پایتون
• 30. کار با دیتابیس‌های رابطه‌ای از طریق SQLAlchemy
• 31. اتصال پایتون به پایگاه‌های داده و کوئری‌نویسی
• 32. مدیریت داده‌های حجیم با ابزارهای بهینه
• 33. آشنایی با چارچوب‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 34. توسعه واسط‌های کاربری برای نمایش نتایج تحلیل
• 35. مستندسازی پروژه‌های داده‌کاوی و هوش مصنوعی
• 36. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی
• 37. امنیت داده‌ها در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 38. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش‌های سنگین
• 39. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 40. پروژه عملی نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی