MAPress
کتاب یادگیری کاتلین برای Data Science و Machine Learning

کتاب یادگیری کاتلین برای Data Science و Machine Learning

دوره جامع یادگیری کاتلین برای Data Science و Machine Learning دوره جامع یادگیری کاتلین برای Data Science و Machine Learning: پیشرو در دنیای داده شوید! آینده علم داده را با زبان برنامه‌نویسی مدرن گوگل ...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: یادگیری کاتلین برای Data Science و Machine Learning

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کاتلین (Kotlin)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. معرفی برنامه‌نویسی و اهمیت کاتلین
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (IDE)
  • 3. اولین برنامه کاتلین: Hello World!
  • 4. متغیرها و انواع داده (Variables and Data Types)
  • 5. اپراتورها: محاسباتی، منطقی، مقایسه‌ای
  • 6. عبارات شرطی: If, When
  • 7. حلقه‌ها: For, While, Do-While
  • 8. توابع (Functions) و پارامترها
  • 9. توابع با مقدار بازگشتی و توابع تک‌عبارتی
  • 10. مفهوم برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP)
  • 11. کلاس‌ها و اشیاء (Classes and Objects)
  • 12. سازنده‌ها (Constructors) و ویژگی‌ها (Properties)
  • 13. اصول کپسوله‌سازی (Encapsulation)
  • 14. وراثت (Inheritance) و کلاس‌های Open
  • 15. رابط‌ها (Interfaces) در کاتلین
  • 16. کلاس‌های انتزاعی (Abstract Classes)
  • 17. کلاس‌های داده (Data Classes)
  • 18. Enumerated Classes و Sealed Classes
  • 19. آبجکت‌ها و کامپنیون آبجکت‌ها (Objects and Companion Objects)
  • 20. توابع توسعه‌دهنده (Extension Functions)
  • 21. Delegated Properties در کاتلین
  • 22. Generic ها برای تایپ‌های انعطاف‌پذیر
  • 23. مدیریت خطاها و استثناها (Exception Handling)
  • 24. Null Safety در کاتلین
  • 25. کار با رشته‌ها (Strings) و String Templates
  • 26. مقدمه‌ای بر Collections در کاتلین
  • 27. لیست‌ها (Lists): Mutable و Immutable
  • 28. مجموعه‌ها (Sets): Mutable و Immutable
  • 29. نقشه‌ها (Maps): Mutable و Immutable
  • 30. توابع مرتبه بالاتر (Higher-Order Functions)
  • 31. توابع لامبدا (Lambda Expressions)
  • 32. مفهوم Function Types
  • 33. فیلتر کردن و نگاشت (Filter and Map)
  • 34. توابع FlatMap و ForEach
  • 35. کاهش‌دهنده‌ها (Reduce) و Fold
  • 36. کار با توالی‌ها (Sequences) برای عملکرد بهتر
  • 37. مفهوم Lazy Evaluation
  • 38. مدیریت داده‌های بزرگ با Streams/Sequences
  • 39. کوروتین‌ها (Coroutines) برای برنامه‌نویسی ناهمگام
  • 40. مدیریت همزمانی با Coroutines و Contexts
  • 41. کانال‌ها (Channels) برای ارتباط بین کوروتین‌ها
  • 42. مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری ماشین با کاتلین
  • 43. نقش کاتلین در اکوسیستم علم داده و JVM
  • 44. ابزارهای کلیدی برای علم داده با کاتلین
  • 45. خواندن و نوشتن فایل‌های متنی (Text Files)
  • 46. کار با فایل‌های CSV در کاتلین
  • 47. خواندن و نوشتن داده‌های JSON
  • 48. معرفی KMath: یک کتابخانه ریاضیاتی برای کاتلین
  • 49. آرایه‌ها و ماتریس‌ها با KMath و NDField
  • 50. عملیات پایه روی آرایه‌ها و ماتریس‌ها
  • 51. مقدمه‌ای بر جبر خطی برای علم داده
  • 52. ضرب ماتریس‌ها و بردارها
  • 53. وارون ماتریس، دترمینان و رتبه ماتریس
  • 54. سیستم‌های معادلات خطی و حل آن‌ها
  • 55. معرفی ND4J برای کاتلین (یکپارچه‌سازی و مفاهیم)
  • 56. کار با NDArray در ND4J و عملیات مربوطه
  • 57. اصول آمار توصیفی (Descriptive Statistics)
  • 58. میانگین، میانه، مد، واریانس و انحراف معیار
  • 59. کوواریانس و همبستگی (Covariance and Correlation)
  • 60. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی (Inferential Statistics)
  • 61. توزیع‌های احتمالی (Probability Distributions)
  • 62. آزمایش فرضیه (Hypothesis Testing) مقدماتی
  • 63. نمونه‌گیری و استنتاج آماری
  • 64. داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing)
  • 65. مدیریت داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 66. تبدیل متغیرهای طبقه‌بندی (Categorical Encoding)
  • 67. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها (Scaling)
  • 68. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون (Train/Test Split)
  • 69. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 70. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده
  • 71. ارزیابی مدل رگرسیون (MSE, RMSE, R-squared)
  • 72. رگرسیون چندگانه (Multiple Regression)
  • 73. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 74. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی دوتایی
  • 75. ارزیابی مدل طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
  • 76. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 77. منحنی ROC و AUC در طبقه‌بندی
  • 78. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 79. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 80. درخت تصمیم (Decision Trees) برای طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 81. جنگل تصادفی (Random Forests) و اهمیت ویژگی‌ها
  • 82. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های Boosting (مانند Gradient Boosting)
  • 83. خوشه‌بندی K-Means (K-Means Clustering)
  • 84. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی (Silhouette Score)
  • 85. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): مقدمه
  • 86. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 88. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks): ساختار و لایه‌ها
  • 89. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 90. مفهوم Gradient Descent و Backpropagation
  • 91. معرفی Deeplearning4j برای Kotlin/JVM
  • 92. ساخت یک مدل شبکه عصبی ساده با Deeplearning4j
  • 93. آموزش و ارزیابی مدل‌های Deeplearning4j
  • 94. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
  • 95. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 96. ذخیره و بارگذاری مدل‌های ML
  • 97. مفهوم Data Pipelines با کاتلین و JVM
  • 98. معرفی Apache Spark با کاتلین برای داده‌های بزرگ (مفاهیم پایه)
  • 99. بهینه‌سازی عملکرد کد کاتلین برای علم داده
  • 100. تعامل با کتابخانه‌های پایتون از طریق JVM
دوره جامع یادگیری کاتلین برای Data Science و Machine Learning

دوره جامع یادگیری کاتلین برای Data Science و Machine Learning: پیشرو در دنیای داده شوید!

آینده علم داده را با زبان برنامه‌نویسی مدرن گوگل بسازید!

دنیای علم داده و یادگیری ماشین با سرعتی باورنکردنی در حال تحول است. در حالی که پایتون سال‌هاست به عنوان زبان اصلی این حوزه شناخته می‌شود، یک رقیب قدرتمند، مدرن و پرسرعت به نام کاتلین (Kotlin) در حال تغییر معادلات است. کاتلین، زبان رسمی توسعه اندروید که توسط گوگل پشتیبانی می‌شود، با ویژگی‌های منحصر به فرد خود مانند سینتکس تمیز، ایمنی در برابر خطاهای Null (Null Safety) و عملکرد فوق‌العاده بر روی ماشین مجازی جاوا (JVM)، به سرعت در حال تبدیل شدن به یک انتخاب هوشمندانه برای متخصصان داده است.

این دوره، اولین و جامع‌ترین راهنمای شما برای ورود به دنیای شگفت‌انگیز علم داده با استفاده از کاتلین است. ما شما را از مفاهیم ابتدایی برنامه‌نویسی با کاتلین تا ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین همراهی می‌کنیم. اگر به دنبال یک مزیت رقابتی جدی در بازار کار هستید و می‌خواهید در خط مقدم تکنولوژی حرکت کنید، این دوره سکوی پرتاب شما به سوی آینده خواهد بود. با یادگیری کاتلین، نه تنها یک زبان جدید، بلکه یک تفکر جدید برای حل مسائل داده‌محور را فرا خواهید گرفت.

درباره دوره: یک سفر کامل از تئوری تا پروژه

دوره «یادگیری کاتلین برای Data Science و Machine Learning» یک مسیر آموزشی کامل و پروژه-محور است که با هدف توانمندسازی شما برای استفاده از قدرت کاتلین در تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های هوشمند طراحی شده است. در این دوره، ما بر این باوریم که یادگیری واقعی از طریق تمرین و ساخت پروژه‌های عملی اتفاق می‌افتد. به همین دلیل، تمام مفاهیم تئوری با مثال‌های کاربردی و پروژه‌های واقعی از دنیای صنعت همراه شده‌اند تا شما بتوانید دانش خود را بلافاصله به کار بگیرید و یک پورتفولیوی قوی برای خود بسازید.

موضوعات کلیدی که در این دوره فرا خواهید گرفت:

  • مبانی تا پیشرفته کاتلین: تسلط کامل بر سینتکس، مفاهیم شیءگرایی، توابع سطح بالا و Coroutines برای پردازش موازی.
  • کار با داده‌ها در کاتلین: یادگیری کتابخانه‌های کلیدی مانند KDataFrame برای خواندن، پاک‌سازی و تحلیل دیتافریم‌ها.
  • مصورسازی داده‌ها: خلق نمودارها و ویژوال‌های جذاب و گویا با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Lets-Plot.
  • یادگیری ماشین از صفر: پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک مانند رگرسیون خطی، لجستیک و درخت تصمیم با کاتلین.
  • استفاده از کتابخانه‌های مدرن ML: کار با فریم‌ورک‌های قدرتمندی که اکوسیستم یادگیری ماشین کاتلین را تشکیل می‌دهند.
  • تعامل‌پذیری (Interoperability): یادگیری نحوه استفاده همزمان از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون و جاوا در پروژه‌های کاتلین.
  • پروژه‌های عملی: ساخت چندین پروژه کامل از تحلیل داده‌های واقعی گرفته تا ساخت و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف گسترده‌ای از علاقه‌مندان به دنیای داده طراحی شده است، از جمله:

  • متخصصان علم داده و تحلیلگران: افرادی که با پایتون یا R کار می‌کنند و به دنبال یادگیری یک زبان مدرن و پرفورمنس بالا برای گسترش جعبه‌ابزار خود هستند.
  • برنامه‌نویسان جاوا (Java) و اندروید: توسعه‌دهندگانی که با اکوسیستم JVM آشنا هستند و می‌خواهند به سادگی وارد حوزه جذاب علم داده و یادگیری ماشین شوند.
  • مهندسان نرم‌افزار: برنامه‌نویسانی که قصد دارند مدل‌های یادگیری ماشین را در اپلیکیشن‌های بزرگ و مقیاس‌پذیر ادغام کنند.
  • دانشجویان و پژوهشگران: افرادی که می‌خواهند با ابزارهای نوین و پیشرفته در پروژه‌های دانشگاهی و تحقیقاتی خود پیشرو باشند.
  • افراد تازه‌کار با انگیزه: کسانی که تجربه برنامه‌نویسی (حتی اندک) دارند و می‌خواهند مسیر حرفه‌ای خود را با یک زبان آینده‌دار و قدرتمند در حوزه داده آغاز کنند.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

اینجا فقط یک دوره آموزشی نیست، یک سرمایه‌گذاری برای آینده شماست!

  • ۱. پیشگام و متمایز شوید:

    بازار کار علم داده مملو از متخصصان پایتون است. با تسلط بر کاتلین، شما به یک نیروی کمیاب و ارزشمند تبدیل می‌شوید که شرکت‌های بزرگ فناوری به دنبال آن هستند.

  • ۲. عملکرد و مقیاس‌پذیری بی‌نظیر:

    با اجرای کدها بر روی JVM، از سرعتی بهره‌مند می‌شوید که در بسیاری از پروژه‌های بزرگ داده‌ای یک مزیت حیاتی است. مدل‌های خود را برای میلیون‌ها کاربر بدون نگرانی از کارایی، پیاده‌سازی کنید.

  • ۳. کدنویسی پاک، سریع و لذت‌بخش:

    سینتکس مدرن و گویای کاتلین به شما اجازه می‌دهد با کدهای کمتر، کارهای بیشتری انجام دهید. با ویژگی‌هایی مانند Null Safety، با بخش بزرگی از باگ‌های رایج خداحافظی کنید و کدی بنویسید که خوانا، قابل نگهداری و ایمن است.

  • ۴. متخصص فول-استک داده شوید:

    با کاتلین می‌توانید تمام مراحل یک پروژه داده را با یک زبان انجام دهید: از تحلیل داده و ساخت مدل گرفته تا توسعه بک‌اند و ساخت API برای ارائه مدل با فریم‌ورک‌هایی مانند Ktor. این یعنی قدرت و یکپارچگی بیشتر.

  • ۵. ورود به اکوسیستم در حال رشد:

    اکوسیستم کاتلین برای علم داده به سرعت در حال رشد است و کتابخانه‌های جدید و قدرتمندی هر روز به آن اضافه می‌شوند. شما با شرکت در این دوره، جزو اولین نفراتی خواهید بود که از این فرصت‌ها بهره‌مند می‌شوید.

سرفصل‌های جامع دوره: بیش از ۱۰۰ درس برای تسلط کامل

ما معتقدیم که تسلط بر یک تکنولوژی نیازمند یک نقشه راه کامل و جزئی است. این دوره با بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و طبقه‌بندی شده، شما را قدم به قدم از یک فرد مبتدی به یک متخصص کاتلین در علم داده تبدیل می‌کند. سرفصل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که ابتدا پایه‌های شما را مستحکم کرده و سپس به تدریج وارد مباحث پیچیده‌تر و پروژه‌های عملی شوند.

نگاهی کلی به ساختار سرفصل‌ها:

  • بخش اول: مبانی قدرتمند کاتلین (Kotlin Fundamentals)

    شامل متغیرها، انواع داده، ساختارهای کنترل، توابع، لامبداها، مفاهیم کامل شیءگرایی (کلاس‌ها، اینترفیس‌ها، وراثت)، Generic ها و مدیریت خطا.

  • بخش دوم: کاتلین برای تحلیل داده (Data Analysis with Kotlin)

    آشنایی با ساختارهای داده پیشرفته، کار با فایل‌ها (CSV, JSON)، معرفی و تسلط بر کتابخانه KDataFrame برای دستکاری و پاک‌سازی داده‌ها، گروه‌بندی و agregasi داده‌ها.

  • بخش سوم: مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)

    مبانی مصورسازی داده، کار با کتابخانه Lets-Plot برای ایجاد انواع نمودارهای خطی، ستونی، پراکندگی و ساخت داشبوردهای ساده و گویا.

  • بخش چهارم: مبانی یادگیری ماشین با کاتلین (Machine Learning Basics)

    مروری بر مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین، آشنایی با انواع الگوریتم‌ها، پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی و لجستیک از صفر برای درک عمیق مفاهیم.

  • بخش پنجم: پروژه‌های عملی یادگیری ماشین (Hands-on ML Projects)

    استفاده از کتابخانه‌های تخصصی ML در کاتلین، انجام پروژه‌هایی مانند پیش‌بینی قیمت مسکن، تشخیص اسپم و دسته‌بندی مشتریان، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها.

  • بخش ششم: مباحث پیشرفته و یکپارچه‌سازی (Advanced Topics)

    استفاده از Coroutines برای پردازش موازی داده‌ها، تعامل با کتابخانه‌های پایتون و جاوا در یک پروژه کاتلین، و مقدمه‌ای بر ساخت API برای مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Ktor.

همین امروز سفر خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص داده پیشرو آغاز کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.