کتاب صوتی جامع کاربردی علم داده؛ از تحلیل آماری تا یادگیری ماشین با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربردی علم داده؛ از تحلیل آماری تا یادگیری ماشین با پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و نقش تحلیل‌گر در سازمان‌های پیشرو
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های پایه
• 3. ساختار داده‌ها و مدیریت حافظه در پایتون برای تحلیل داده
• 4. کار با کتابخانه نای‌پای و عملیات برداری روی آرایه‌ها
• 5. مدیریت و تحلیل داده‌های جدولی با کتابخانه پانداز
• 6. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها از منابع مختلف
• 7. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 8. تکنیک‌های تغییر شکل و ادغام مجموعه‌های داده
• 9. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت در تحلیل‌های آماری
• 10. مبانی آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی در پایتون
• 11. تحلیل توزیع‌های آماری و مفاهیم احتمال کاربردی
• 12. آزمون فرضیه و استنباط آماری برای تصمیم‌گیری داده‌محور
• 13. تجسم داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب و اصول طراحی نمودار
• 14. ترسیم نمودارهای پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 15. تحلیل همبستگی و روابط بین متغیرها
• 16. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و دسته‌بندی مسائل
• 17. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوشمند
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی با سایکیت‌لرن
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون و تحلیل خطا
• 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 21. کار با مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
• 22. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با روش جستجوی شبکه‌ای
• 23. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 24. روش‌های کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 25. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
• 26. ارزیابی دقت و فراخوانی در مدل‌های طبقه‌بندی
• 27. مبانی کار با داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی
• 28. استخراج ویژگی از متن با روش‌های آماری
• 29. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 30. پیش‌بینی روندها با مدل‌های کلاسیک سری زمانی
• 31. معماری سیستم‌های توصیه گر ساده
• 32. اصول اخلاقی در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی
• 33. کاربرد علم داده در تحلیل‌های اقتصادی و کسب‌وکار
• 34. مدیریت پروژه‌های علم داده با متدولوژی استاندارد
• 35. مستندسازی و ارائه گزارش‌های تحلیلی مدیریتی
• 36. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 37. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش داده‌های حجیم
• 38. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و کوئری‌نویسی در پایتون
• 39. معرفی ابزارهای گزارش‌سازی و داشبوردهای تعاملی
• 40. مروری بر مسیر پیشرفت و تخصص در علم داده