MAPress
کتاب مبانی علم داده و تحلیل داده‌های کاربردی

کتاب مبانی علم داده و تحلیل داده‌های کاربردی

تگ‌ها: Big Data Data Science تحلیل داده داده کاوی علم داده علم داده کاربردی ماشین لرنینگ مبانی علم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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: دوره مبانی علم داده و تحلیل داده‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و داده‌کاوی

موضوع میانی: تحلیل داده و یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 2. تاریخچه و تکامل علم داده
  • 3. نقش علم داده در دنیای امروز
  • 4. مسیر شغلی دانشمند داده
  • 5. اخلاق در علم داده
  • 6. مفاهیم کلیدی علم داده
  • 7. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 8. منابع داده و جمع‌آوری داده
  • 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
  • 10. کشف و تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 11. تصویرسازی داده (Data Visualization)
  • 12. انواع نمودارها و کاربرد آن‌ها
  • 13. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی
  • 14. مبانی آمار توصیفی
  • 15. میانگین، میانه، مد و پراکندگی
  • 16. توزیع‌های آماری رایج
  • 17. مبانی آمار استنباطی
  • 18. آزمون فرض آماری
  • 19. انواع رگرسیون خطی
  • 20. رگرسیون چندگانه
  • 21. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 22. مبانی دسته‌بندی (Classification)
  • 23. رگرسیون لجستیک
  • 24. درختان تصمیم
  • 25. جنگل‌های تصادفی
  • 26. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 27. شبکه‌های عصبی پایه
  • 28. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 31. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 32. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 33. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 34. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 35. فیلترینگ مشارکتی
  • 36. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 37. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 38. الگوریتم K-Means
  • 39. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 40. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 41. کاهش ابعاد
  • 42. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 43. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 44. کار با داده‌های سری زمانی
  • 45. پیش‌بینی سری زمانی
  • 46. مدل ARIMA
  • 47. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 49. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 50. مبانی یادگیری بدون نظارت
  • 51. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 52. یادگیری جمعی (Ensemble Learning)
  • 53. تقویت (Boosting)
  • 54. کاهش واریانس (Bagging)
  • 55. مبانی مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 56. انتخاب ویژگی
  • 57. ساخت ویژگی‌های جدید
  • 58. مدیریت داده‌های نامتعادل
  • 59. روش‌های نمونه‌برداری
  • 60. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی
  • 61. ارزیابی مدل‌ها در عمل
  • 62. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 63. متریک‌های ارزیابی دسته‌بندی
  • 64. متریک‌های ارزیابی رگرسیون
  • 65. مبانی استقرار مدل (Model Deployment)
  • 66. معماری‌های استقرار مدل
  • 67. تست A/B
  • 68. اصول DevOps در علم داده
  • 69. مدیریت چرخه حیات مدل
  • 70. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 71. امنیت داده‌ها
  • 72. حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. قوانین و مقررات حفاظت از داده (مثال: GDPR)
  • 74. ملاحظات قانونی در ایران برای داده‌ها
  • 75. اصول بانکداری بدون ربا در تحلیل داده‌های مالی
  • 76. عقود اسلامی در قراردادهای هوشمند
  • 77. مقررات بانک مرکزی در رمزارزها
  • 78. کاربرد علم داده در اقتصاد مقاومتی
  • 79. تحلیل داده‌های بازار سرمایه ایران
  • 80. تحلیل داده‌های بخش صنعت و معدن
  • 81. تحلیل داده‌های کشاورزی و آب
  • 82. تصویرسازی داده‌های فرهنگی و اجتماعی
  • 83. تحلیل داده‌های سلامت و بهداشت
  • 84. تحلیل داده‌های حمل و نقل و ترافیک
  • 85. تحلیل داده‌های شهر هوشمند
  • 86. اخلاق حرفه‌ای در جمع‌آوری و تحلیل داده
  • 87. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج مدل‌ها
  • 88. تأثیر علم داده بر تصمیم‌گیری‌های کلان
  • 89. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 90. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی مهارت‌ها
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در حل مسائل ملی
  • 92. توسعه ابزارهای بومی علم داده

📚 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.