اکسپرس 24
کتاب راهنمای جامع متدولوژی علم داده برای پروژه‌های کاربردی

کتاب راهنمای جامع متدولوژی علم داده برای پروژه‌های کاربردی

تگ‌ها: پروژه‌های داده‌محور تحلیل اطلاعات تحلیل داده روش‌شناسی علم داده علم داده علم داده کاربردی متدولوژی داده مدیریت داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 راهنمای جامع متدولوژی علم داده برای پروژه‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: روش‌شناسی پروژه‌های داده‌محور

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و پروژه‌های کاربردی
  • 2. تعریف و دامنه علم داده
  • 3. مراحل کلیدی پروژه‌های داده‌محور
  • 4. مفاهیم اولیه تحلیل داده
  • 5. اهمیت متدولوژی در پروژه‌های داده
  • 6. اخلاق و مسئولیت در علم داده
  • 7. جمع‌آوری و فهم داده‌ها
  • 8. شناخت مسئله کسب‌وکار
  • 9. تعریف اهداف پروژه داده‌محور
  • 10. تیم پروژه علم داده و نقش‌ها
  • 11. ارتباط با ذینفعان و درک نیازها
  • 12. شناسایی منابع داده
  • 13. روش‌های جمع‌آوری داده
  • 14. کیفیت داده و اهمیت آن
  • 15. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 16. مدیریت داده‌های گمشده
  • 17. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 18. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 19. تبدیل داده‌ها برای تحلیل
  • 20. نمونه‌گیری و مهندسی ویژگی
  • 21. فهم عمیق داده‌ها
  • 22. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 23. تجسم داده‌ها برای درک بهتر
  • 24. خلاصه‌سازی آماری داده‌ها
  • 25. شناسایی الگوها و روندها
  • 26. ارتباط بین متغیرها
  • 27. ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 28. مدل‌سازی و ارزیابی
  • 29. انتخاب مدل مناسب
  • 30. یادگیری ماشین نظارت‌شده
  • 31. یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 32. روش‌های طبقه‌بندی
  • 33. روش‌های رگرسیون
  • 34. مدل‌های خوشه‌بندی
  • 35. روش‌های کاهش ابعاد
  • 36. ارزیابی عملکرد مدل
  • 37. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 39. اعتبارسنجی متقابل
  • 40. تنظیم ابرپارامترهای مدل
  • 41. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 42. پیاده‌سازی و استقرار مدل
  • 43. برنامه‌ریزی برای استقرار
  • 44. انتخاب محیط استقرار
  • 45. روش‌های استقرار مدل
  • 46. مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 47. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل
  • 48. ارتباط با ذینفعان در مرحله مدل‌سازی
  • 49. ارائه نتایج و توصیه‌ها
  • 50. ارائه نتایج به ذینفعان
  • 51. توصیه‌های مبتنی بر داده
  • 52. تجسم نتایج برای مخاطبان غیرفنی
  • 53. داستان‌سرایی با داده‌ها
  • 54. تأثیرگذاری بر تصمیم‌گیری
  • 55. ملاحظات حقوقی و امنیتی در پیاده‌سازی
  • 56. مدیریت پروژه علم داده
  • 57. برنامه‌ریزی پروژه
  • 58. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده
  • 59. مدیریت زمان و منابع
  • 60. روش‌های چابک در پروژه‌های داده
  • 61. مستندسازی پروژه علم داده
  • 62. مدیریت دانش در پروژه‌های داده
  • 63. پروژه‌های داده‌محور در صنایع مختلف
  • 64. تحلیل داده در بازاریابی
  • 65. تحلیل داده در امور مالی
  • 66. تحلیل داده در بهداشت و درمان
  • 67. تحلیل داده در تولید
  • 68. تحلیل داده در خدمات
  • 69. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در پروژه‌های داده
  • 70. حریم خصوصی داده‌ها
  • 71. امنیت داده‌ها
  • 72. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 73. استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی
  • 74. قوانین و مقررات مرتبط با داده در ایران
  • 75. قوانین حمایت از داده‌های شخصی
  • 76. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارزها
  • 77. قوانین گمرکی و ارزی
  • 78. قوانین اشتغال و کار
  • 79. قوانین مربوط به محتوای دیجیتال
  • 80. مدل‌سازی پیشرفته در علم داده
  • 81. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 82. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 83. بینایی ماشین
  • 84. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. تحلیل سری‌های زمانی
  • 86. تحلیل داده‌های مکانی
  • 87. مدل‌سازی گراف
  • 88. بزرگ داده (Big Data) و ابزارهای آن
  • 89. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده‌های حجیم
  • 90. معماری‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 91. ابزارهای اکوسیستم هادوپ
  • 92. پلتفرم‌های پردازش جریانی
  • 93. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 94. کاربرد علم داده در سازمان‌های ایرانی
  • 95. چالش‌ها و فرصت‌های علم داده در ایران
  • 96. آینده علم داده و روندهای نوین
  • 97. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
  • 98. علم داده و تحول دیجیتال
  • 99. توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان علم داده
  • 100. کارگاه عملی: تحلیل اکتشافی 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.