کتاب صوتی آموزش کاربردی درخت‌های تصمیم در پایتون برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار و پژوهش‌های علمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی درخت‌های تصمیم در پایتون برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار و پژوهش‌های علمی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی علم داده و جایگاه درخت‌های تصمیم در تحلیل‌های پیش‌بینانه
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های پانداس و نامپای در آماده‌سازی داده‌ها
• 4. مفاهیم پایه درخت‌های تصمیم و ساختار سلسله‌مراتبی داده‌ها
• 5. اصول ریاضی در انتخاب ویژگی‌ها و معیارهای ناخالصی
• 6. محاسبه آنتروپی و بهره اطلاعات در شاخه‌بندی درخت
• 7. شاخص جینی و کاربرد آن در بهینه‌سازی گره‌های تصمیم
• 8. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های کسب‌وکار در پایتون
• 9. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر گم‌شده
• 10. تبدیل متغیرهای کیفی به کمی برای مدل‌سازی
• 11. بخش‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 12. پیاده‌سازی نخستین مدل درخت تصمیم با کتابخانه سای‌کیت‌لرن
• 13. مشاهده و تفسیر ساختار درختی مدل‌های تولید شده
• 14. تنظیم پارامترهای اصلی درخت برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 15. مفهوم هرس کردن درخت و بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 16. ارزیابی مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 17. تحلیل معیارهای دقت حساسیت و ویژگی در مدل‌های طبقه‌بندی
• 18. کاربرد منحنی‌های یادگیری در شناسایی خطاهای مدل
• 19. استفاده از اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از صحت مدل
• 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از جستجوی شبکه‌ای
• 21. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در تصمیم‌گیری مدل
• 22. مصورسازی درخت‌های تصمیم برای ارائه به مدیران و ذینفعان
• 23. مقایسه عملکرد درخت‌های تصمیم با مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 24. بررسی کاربرد درخت‌های تصمیم در تحلیل ریزش مشتریان
• 25. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کنندگان با استفاده از الگوهای درختی
• 26. کاربرد درخت‌های تصمیم در غربالگری پژوهش‌های علمی
• 27. مدیریت عدم توازن در داده‌های آموزشی
• 28. تکنیک‌های بهبود مدل برای داده‌های دارای نویز
• 29. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر خروجی‌های مدل
• 30. مستندسازی فرآیند مدل‌سازی و استانداردهای گزارش‌دهی
• 31. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی در تحلیل‌های کسب‌وکار
• 32. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری جمعی و جنگل‌های تصادفی
• 33. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی در پایتون برای افزایش دقت
• 34. تفاوت‌های کاربردی درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 35. پروژه عملی تحلیل داده‌های فروش با درخت‌های تصمیم
• 36. پروژه عملی پیش‌بینی نتایج در پژوهش‌های آماری
• 37. عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 38. به‌کارگیری مدل‌های آموزش‌دیده در سیستم‌های تصمیم‌یار
• 39. نقش تحلیل‌های پیش‌بینانه در ارتقای بهره‌وری سازمان‌ها
• 40. مسیرهای آتی توسعه مهارت در هوش مصنوعی و علم داده