کتاب آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها برای تحلیل آماری و مدل‌سازی

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 و پاکسازی داده‌ها برای تحلیل آماری و مدل‌سازی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌ها

🎓 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 و اهمیت آماده‌سازی داده
  • 2. مراحل کلی پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 3. شناخت و درک مجموعه داده‌ها
  • 4. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای
  • 5. کار با داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 6. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 7. روش‌های جایگزینی مقادیر گمشده
  • 8. کار با داده‌های پرت (Outliers)
  • 9. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 10. روش‌های حذف یا تبدیل داده‌های پرت
  • 11. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 12. تکنیک‌های مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 13. اهمیت تبدیل ویژگی‌ها (Feature Engineering)
  • 14. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 15. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای (Categorical Variables)
  • 16. روش‌های One-Hot Encoding
  • 17. روش‌های Label Encoding
  • 18. کار با داده‌های متنی
  • 19. پیش‌پردازش متن: حذف علائم نگارشی و اعداد
  • 20. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 21. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 22. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 23. تبدیل متن به نمایش عددی
  • 24. روش‌های TF-IDF
  • 25. کار با داده‌های تاریخ و زمان
  • 26. استخراج اطلاعات مفید از تاریخ و زمان
  • 27. تبدیل فرمت‌های مختلف تاریخ و زمان
  • 28. کار با داده‌های مکانی
  • 29. کار با داده‌های تصویری (مقدماتی)
  • 30. فشرده‌سازی و کاهش ابعاد داده‌ها
  • 31. روش‌های کاهش ابعاد: PCA
  • 32. روش‌های کاهش ابعاد: t-SNE
  • 33. شناسایی و مدیریت داده‌های تکراری (Duplicates)
  • 34. پاکسازی و استانداردسازی مقادیر متنی مشابه
  • 35. مدیریت داده‌های با فرمت‌های ناسازگار
  • 36. یکپارچه‌سازی منابع داده‌های مختلف
  • 37. تکنیک‌های ادغام داده‌ها (Data Merging)
  • 38. نحوه join کردن جداول داده
  • 39. کار با داده‌های حجیم (Big Data) - مقدماتی
  • 40. مفاهیم اولیه داده‌کاوی (Data Mining)
  • 41. اهمیت پاکسازی داده در مدل‌سازی آماری
  • 42. پاکسازی داده برای یادگیری ماشین
  • 43. آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌های رگرسیون
  • 44. آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 45. آماده‌سازی داده برای خوشه‌بندی
  • 46. آماده‌سازی داده برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 47. آشنایی با کتابخانه‌های آماده‌سازی داده در پایتون
  • 48. کار با کتابخانه Pandas
  • 49. عملیات پایه Pandas: خواندن و نوشتن داده
  • 50. عملیات پایه Pandas: انتخاب و فیلتر کردن داده
  • 51. عملیات پایه Pandas: دستکاری ستون‌ها
  • 52. عملیات پایه Pandas: گروه‌بندی و تجمیع داده
  • 53. کار با کتابخانه NumPy
  • 54. عملیات پایه NumPy: آرایه‌ها و عملیات ریاضی
  • 55. کار با کتابخانه Scikit-learn برای پیش‌پردازش
  • 56. ماژول Preprocessing در Scikit-learn
  • 57. استفاده از Imputer برای مقادیر گمشده
  • 58. استفاده از Scalerها برای استانداردسازی
  • 59. استفاده از Encoderها برای متغیرهای دسته‌ای
  • 60. کار با کتابخانه NLTK برای پردازش متن
  • 61. کار با کتابخانه SpaCy برای پردازش متن
  • 62. مثال‌های عملی پاکسازی داده‌های واقعی
  • 63. پاکسازی داده‌های مشتریان
  • 64. پاکسازی داده‌های فروش
  • 65. پاکسازی داده‌های سنسورها
  • 66. پاکسازی داده‌های مالی (با رعایت چارچوب بانکی)
  • 67. پاکسازی داده‌های پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 68. پاکسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی (با احتیاط)
  • 69. ارزیابی کیفیت داده‌های پاکسازی شده
  • 70. معیارهای سنجش کیفیت داده
  • 71. مستندسازی فرآیند پاکسازی داده
  • 72. نکات و ترفندهای پیشرفته در پاکسازی داده
  • 73. اشتباهات رایج در پاکسازی داده و راه‌های اجتناب از آن‌ها
  • 74. اهمیت بازبینی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 75. روش‌های خودکارسازی فرآیندهای پاکسازی داده
  • 76. اصول اخلاقی در کار با داده‌ها
  • 77. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 78. امنیت داده‌ها در فرآیند پاکسازی
  • 79. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 80. نقش EDA در فرآیند آماده‌سازی داده
  • 81. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
  • 82. مصورسازی داده‌های گمشده و پرت
  • 83. مصورسازی توزیع متغیرها
  • 84. مصورسازی روابط بین متغیرها
  • 85. مصورسازی داده‌های دسته‌ای
  • 86. مصورسازی داده‌های متنی
  • 87. مصورسازی داده‌های مکانی (مقدماتی)
  • 88. استفاده از ابزارهای مصورسازی تعاملی (مقدماتی)
  • 89. مبانی تحلیل آماری برای آماده‌سازی داده
  • 90. آمار توصیفی و کاربرد آن
  • 91. آمار استنباطی و کاربرد آن
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 93. نحوه انتخاب مدل مناسب بر اساس داده‌ها
  • 94. ارزیابی مدل‌های آماری
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین نظارت شده
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 97. اصول کار با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 98. روش‌های نمونه‌گیری برای داده‌های نامتوازن
  • 99. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 100. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی عمیق (Deep Feature Engineering)

📚 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.