MAPress
کتاب آماده‌سازی داده‌های مالی برای مدل‌های یادگیری ماشین

کتاب آماده‌سازی داده‌های مالی برای مدل‌های یادگیری ماشین

تگ‌ها: Python آماده سازی داده پیش پردازش داده تحلیل داده داده مالی علوم داده مدل داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین مالی

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 آماده‌سازی داده‌های مالی برای مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: آماده‌سازی داده‌ها برای 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 علوم داده در حوزه مالی
  • 2. مفاهیم کلیدی در داده‌های مالی
  • 3. انواع داده‌های مالی
  • 4. منابع داده‌های مالی در ایران
  • 5. جمع‌آوری داده‌های مالی
  • 6. پاکسازی داده‌های مالی
  • 7. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 8. بررسی و اصلاح داده‌های ناقص
  • 9. استانداردسازی داده‌های مالی
  • 10. تبدیل داده‌های مالی
  • 11. مهندسی ویژگی برای داده‌های مالی
  • 12. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 13. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 14. مقیاس‌بندی داده‌های مالی
  • 15. نرمال‌سازی داده‌های مالی
  • 16. استانداردسازی داده‌های مالی
  • 17. انواع مقیاس‌بندی
  • 18. کاربرد مقیاس‌بندی در مدل‌های مالی
  • 19. مدیریت داده‌های سری زمانی مالی
  • 20. تجزیه و تحلیل سری زمانی
  • 21. شناسایی روند و فصلیت
  • 22. حذف روند و فصلیت
  • 23. ایجاد ویژگی‌های مبتنی بر پنجره لغزان
  • 24. انباشت داده‌های مالی
  • 25. آماده‌سازی داده‌ها برای طبقه‌بندی
  • 26. برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 27. مدیریت عدم توازن داده‌ها
  • 28. تکنیک‌های نمونه‌گیری
  • 29. آماده‌سازی داده‌ها برای رگرسیون
  • 30. ویژگی‌های ورودی برای رگرسیون
  • 31. بررسی همبستگی ویژگی‌ها
  • 32. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 33. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 34. تحلیل تفکیک خطی (LDA)
  • 35. کاربرد PCA در داده‌های مالی
  • 36. کاربرد LDA در داده‌های مالی
  • 37. انتخاب مدل مناسب برای داده‌های مالی
  • 38. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 39. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 40. اعتبارسنجی متقابل
  • 41. تنظیم هایپرپارامترها
  • 42. مدیریت داده‌های مالی حجیم
  • 43. مقدمه‌ای بر ابزارهای پردازش داده‌های حجیم
  • 44. کار با پایگاه‌های داده مالی
  • 45. استخراج داده از پایگاه‌های داده
  • 46. اتصال به منابع داده آنلاین
  • 47. استفاده از APIهای مالی
  • 48. پردازش داده‌های بلادرنگ مالی
  • 49. ملاحظات امنیتی در داده‌های مالی
  • 50. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 51. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های مالی در ایران
  • 52. استانداردهای گزارش‌دهی مالی
  • 53. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی قیمت سهام
  • 54. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های تشخیص تقلب مالی
  • 55. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های ارزیابی ریسک اعتباری
  • 56. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های تحلیل احساسات بازار
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در امور مالی
  • 58. انواع مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های مالی
  • 59. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مالی
  • 60. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی مالی
  • 61. درختان تصمیم برای تحلیل مالی
  • 62. جنگل‌های تصادفی برای پیش‌بینی مالی
  • 63. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در امور مالی
  • 64. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در مالی
  • 65. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 66. نکات عملی در آماده‌سازی داده‌های مالی
  • 67. چالش‌های رایج در آماده‌سازی داده‌های مالی
  • 68. ابزارها و کتابخانه‌های پایتون برای آماده‌سازی داده‌های مالی
  • 69. Pandas برای دستکاری داده‌ها
  • 70. NumPy برای محاسبات عددی
  • 71. Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 72. Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی
  • 73. کار با داده‌های مالی در Excel
  • 74. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌های مالی
  • 75. نمودارهای خطی برای سری‌های زمانی
  • 76. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه
  • 77. نمودارهای پراکندگی برای روابط
  • 78. نقش بصری‌سازی در درک داده‌ها
  • 79. ارتباط بین آماده‌سازی داده‌ها و عملکرد مدل
  • 80. اهمیت کیفیت داده‌ها
  • 81. تکرارپذیری در آماده‌سازی داده‌ها
  • 82. مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده‌ها
  • 83. اخلاق در علوم داده مالی
  • 84. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
  • 85. آینده آماده‌سازی داده‌ها در امور مالی
  • 86. نوآوری‌ها در پردازش داده‌های مالی
  • 87. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی

📚 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.