اکسپرس 24
کتاب مقدمه‌ای بر داده‌ها: جمع‌آوری، پاکسازی و تحلیل اولیه

کتاب مقدمه‌ای بر داده‌ها: جمع‌آوری، پاکسازی و تحلیل اولیه

تگ‌ها: پاکسازی داده تحلیل آماری تحلیل داده جمع آوری داده داده کاوی علم داده مبانی علم داده مقدمه علم 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 مقدمه‌ای بر داده‌ها: جمع‌آوری، پاکسازی و تحلیل اولیه

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مبانی و مفاهیم علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آن
  • 2. تعریف داده و انواع آن
  • 3. منابع جمع‌آوری داده
  • 4. روش‌های جمع‌آوری داده
  • 5. کیفیت داده و اهمیت آن
  • 6. مقدمه‌ای بر پاکسازی داده
  • 7. شناسایی داده‌های پرت
  • 8. روش‌های مدیریت داده‌های پرت
  • 9. حذف یا جایگزینی داده‌های پرت
  • 10. شناسایی داده‌های گمشده
  • 11. روش‌های مدیریت داده‌های گمشده
  • 12. درون‌یابی داده‌های گمشده
  • 13. استانداردسازی داده‌ها
  • 14. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 15. یکنواخت‌سازی فرمت داده‌ها
  • 16. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 17. تصویرسازی داده‌ها
  • 18. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 19. نمودارهای پراکندگی و خطی
  • 20. نمودارهای جعبه‌ای و ویولن
  • 21. نمودارهای دایره‌ای و حلقوی
  • 22. تحلیل آماری توصیفی
  • 23. میانگین، میانه و نما
  • 24. واریانس و انحراف معیار
  • 25. همبستگی و کوواریانس
  • 26. مقدمه‌ای بر انواع داده‌های ساختاریافته
  • 27. جداول و پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 28. فایل‌های CSV و JSON
  • 29. مقدمه‌ای بر انواع داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 30. فایل‌های XML
  • 31. مقدمه‌ای بر انواع داده‌های بدون ساختار
  • 32. متن، تصویر و صدا
  • 33. مقدمه‌ای بر ابزارهای علم داده
  • 34. زبان‌های برنامه‌نویسی (پایتون، R)
  • 35. کتابخانه‌های آماری و علمی
  • 36. نرم‌افزارهای آماری (SPSS, Stata)
  • 37. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایگاه داده
  • 38. طراحی پایگاه داده
  • 39. مدیریت پایگاه داده
  • 40. زبان SQL
  • 41. عملگرهای SQL
  • 42. فیلتر کردن داده‌ها با WHERE
  • 43. مرتب‌سازی داده‌ها با ORDER BY
  • 44. گروه‌بندی داده‌ها با GROUP BY
  • 45. توابع تجمیعی در SQL
  • 46. پیوند جداول با JOIN
  • 47. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 48. مفاهیم پایه در سری‌های زمانی
  • 49. نمایش بصری سری‌های زمانی
  • 50. تشخیص روند و فصلی بودن
  • 51. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مکانی
  • 52. مفاهیم پایه در داده‌های مکانی
  • 53. نمایش بصری داده‌های مکانی
  • 54. تحلیل الگوهای مکانی
  • 55. مقدمه‌ای بر تحلیل متن
  • 56. پیش‌پردازش متن
  • 57. کیسه‌کلمات (Bag-of-Words)
  • 58. TF-IDF
  • 59. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 60. مفاهیم پایه در شبکه‌های اجتماعی
  • 61. نمایش بصری شبکه‌های اجتماعی
  • 62. تحلیل گره‌ها و یال‌ها
  • 63. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها
  • 64. اصول اولیه امنیت داده‌ها
  • 65. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 66. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 67. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 68. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 69. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 70. شفافیت در مدل‌های داده
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (مرتبط با داده)
  • 72. انواع یادگیری ماشین
  • 73. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
  • 74. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پیشرفته
  • 75. آزمون فرض آماری
  • 76. رگرسیون خطی ساده
  • 77. مقدمه‌ای بر تحلیل خوشه‌ای
  • 78. الگوریتم K-Means
  • 79. مقدمه‌ای بر تحلیل رگرسیون چندگانه
  • 80. مفهوم متغیرهای مستقل و وابسته
  • 81. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی داده‌ها
  • 82. الگوریتم رگرسیون لجستیک
  • 83. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های آماری
  • 84. معیارهای ارزیابی مدل
  • 85. مقدمه‌ای بر داشبوردهای مدیریتی
  • 86. طراحی و ساخت داشبورد
  • 87. نمایش مؤثر اطلاعات
  • 88. مقدمه‌ای بر کاربردهای علم داده در صنعت
  • 89. علم داده در بازاریابی
  • 90. علم داده در مالی
  • 91. علم داده در بهداشت
  • 92. علم داده در تولید
  • 93. مقدمه‌ای بر آینده علم داده
  • 94. روندهای جدید در علم داده
  • 95. چالش‌های آینده علم داده
  • 96. فرصت‌های شغلی در علم داده
  • 97. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی علم داده
  • 98. اهمیت مداوم یادگیری در علم داده
  • 99. نکات پایانی برای تحلیلگران 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.