اکسپرس 24
کتاب کاوش در داده‌های حجیم با رویکردهای نوین

کتاب کاوش در داده‌های حجیم با رویکردهای نوین

تگ‌ها: پردازش کلان داده تحلیل داده علم داده کاربرد کلان داده کاوش داده کلان داده مدل سازی داده مهندسی 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 کاوش در داده‌های حجیم با رویکردهای نوین

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کاوش در داده‌های حجیم
  • 2. مفاهیم بنیادی داده‌های حجیم
  • 3. چالش‌های داده‌های حجیم
  • 4. معماری سیستم‌های داده‌های حجیم
  • 5. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
  • 6. پایگاه‌های داده توزیع‌شده
  • 7. مدل‌های داده‌ای برای داده‌های حجیم
  • 8. پردازش موازی داده‌های حجیم
  • 9. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده
  • 10. آشنایی با MapReduce
  • 11. پیاده‌سازی MapReduce
  • 12. کاربردهای MapReduce
  • 13. Spark: جایگزینی مدرن برای MapReduce
  • 14. معماری Spark
  • 15. عملیات Spark
  • 16. Spark SQL
  • 17. Spark Streaming
  • 18. یادگیری ماشین در مقیاس حجیم
  • 19. الگوریتم‌های خوشه‌بندی توزیع‌شده
  • 20. K-Means توزیع‌شده
  • 21. الگوریتم‌های طبقه‌بندی توزیع‌شده
  • 22. رگرسیون خطی توزیع‌شده
  • 23. ماشین‌های بردار پشتیبان توزیع‌شده
  • 24. درخت‌های تصمیم توزیع‌شده
  • 25. جنگل‌های تصادفی توزیع‌شده
  • 26. شبکه‌های عصبی توزیع‌شده
  • 27. یادگیری عمیق در مقیاس حجیم
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنال توزیع‌شده
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی توزیع‌شده
  • 30. پردازش زبان طبیعی در مقیاس حجیم
  • 31. مدل‌سازی موضوعی توزیع‌شده
  • 32. تحلیل احساسات توزیع‌شده
  • 33. سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
  • 34. فیلترینگ مشارکتی توزیع‌شده
  • 35. فیلترینگ مبتنی بر محتوا توزیع‌شده
  • 36. یادگیری تقویتی در مقیاس حجیم
  • 37. شبکه‌های گراف توزیع‌شده
  • 38. پردازش گراف توزیع‌شده
  • 39. الگوریتم‌های یافتن نزدیک‌ترین همسایه در مقیاس حجیم
  • 40. کاربردهای داده‌های حجیم در صنعت
  • 41. تحلیل داده‌های مالی حجیم
  • 42. تحلیل داده‌های سلامت حجیم
  • 43. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی حجیم
  • 44. تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء (IoT) حجیم
  • 45. امنیت داده‌های حجیم
  • 46. حریم خصوصی در داده‌های حجیم
  • 47. اخلاق در داده‌های حجیم
  • 48. قوانین و مقررات داده‌های حجیم در ایران
  • 49. مدیریت داده‌های حجیم
  • 50. نمونه‌برداری در داده‌های حجیم
  • 51. فشرده‌سازی داده‌های حجیم
  • 52. استخراج ویژگی در داده‌های حجیم
  • 53. کاهش ابعاد در داده‌های حجیم
  • 54. روش‌های PCA توزیع‌شده
  • 55. روش‌های t-SNE توزیع‌شده
  • 56. تحلیل سری‌های زمانی حجیم
  • 57. پیش‌بینی در داده‌های سری زمانی حجیم
  • 58. شناسایی ناهنجاری در داده‌های حجیم
  • 59. تشخیص تقلب با داده‌های حجیم
  • 60. موتورهای جستجو و داده‌های حجیم
  • 61. نمایه‌سازی توزیع‌شده
  • 62. رتبه‌بندی نتایج جستجو
  • 63. سیستم‌های توصیه‌گر در موتورهای جستجو
  • 64. تحلیل داده‌های مکانی حجیم
  • 65. نمایش داده‌های حجیم
  • 66. مصورسازی داده‌های حجیم با ابزارهای استاندارد
  • 67. ابزارهای تحلیلی برای داده‌های حجیم
  • 68. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 69. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
  • 70. نکات پیشرفته در MapReduce
  • 71. نکات پیشرفته در Spark
  • 72. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های داده‌های حجیم
  • 73. عیب‌یابی در سیستم‌های داده‌های حجیم
  • 74. مقایسه چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده
  • 75. مبانی داده‌کاوی اسلامی
  • 76. اصول فقهی در تحلیل داده
  • 77. اقتصاد مقاومتی و داده‌های حجیم
  • 78. کاربرد داده‌های حجیم در مدیریت شهری اسلامی
  • 79. تحلیل داده‌های فرهنگی و اجتماعی با رویکرد اسلامی
  • 80. مبانی امنیت سایبری در ایران
  • 81. چارچوب‌های حقوقی داده در ایران
  • 82. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده‌های حجیم
  • 83. ارزیابی کیفیت داده‌ها در مقیاس حجیم
  • 84. آموزش و توسعه مهارت در حوزه داده‌های حجیم
  • 85. آینده کاوش در داده‌های حجیم
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های داده‌های حجیم
  • 87. درس آموخته‌ها از پروژه‌های داده‌های حجیم
  • 88. راهنمای عملی برای شروع با داده‌های حجیم
  • 89. پروژه‌های نمونه در کاوش داده‌های حجیم
  • 90. بررسی ابزارهای متن‌باز برای داده‌های حجیم
  • 91. مقدمه‌ای بر معماری کلان داده
  • 92. اصول طراحی پایگاه‌های داده NoSQL
  • 93. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی در داده‌های حجیم
  • 94. تحلیل پیش‌بینی‌کننده با داده‌های حجیم
  • 95. مبانی یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. پردازش جریان داده در مقیاس حجیم
  • 97. مدل‌سازی و تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 98. مبانی داده‌کاوی در حوزه سلامت
  • 99. کاربرد داده‌های حجیم در پیشگیری از جرائم
  • 100. تحلیل داده‌های ترافیک با رویکرد مهندسی ترافیک

📚 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.