کتاب یادگیری ماشین کاربردی با داده‌های خودرویی در R

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 یادگیری ماشین کاربردی با داده‌های خودرویی در R

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل و پیش‌بینی با استفاده از داده‌های واقعی

🎓 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 علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه علم داده
  • 3. اهمیت داده‌ها در تصمیم‌گیری
  • 4. مبانی زبان برنامه‌نویسی R
  • 5. نصب و پیکربندی R و RStudio
  • 6. محیط توسعه RStudio
  • 7. کار با داده‌ها در R
  • 8. انواع داده و ساختارهای داده در R
  • 9. مقدمه‌ای بر مجموعه داده mtcars
  • 10. بارگذاری و کاوش داده‌های mtcars
  • 11. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
  • 12. پاکسازی داده‌ها
  • 13. رسیدگی به مقادیر گمشده
  • 14. تبدیل و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 15. تجسم داده‌ها در R
  • 16. انواع نمودارهای آماری
  • 17. رسم نمودار با ggplot2
  • 18. شناخت الگوها در داده‌ها
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 20. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 21. یادگیری با نظارت: رگرسیون
  • 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون
  • 23. رگرسیون خطی ساده
  • 24. تفسیر ضرایب رگرسیون خطی
  • 25. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 26. معیارهای ارزیابی رگرسیون (MSE, R-squared)
  • 27. رگرسیون خطی چندگانه
  • 28. انتخاب ویژگی در رگرسیون
  • 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی
  • 30. رگرسیون لجستیک
  • 31. تفسیر مدل رگرسیون لجستیک
  • 32. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 33. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 34. دقت، صحت و بازیابی
  • 35. منحنی ROC و AUC
  • 36. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 37. ساخت و تفسیر درخت تصمیم
  • 38. تنظیم پارامترهای درخت تصمیم
  • 39. تقویت درختان تصمیم (Boosting)
  • 40. روش گرادیان بوستینگ
  • 41. روش XGBoost
  • 42. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 43. هسته‌های SVM
  • 44. تنظیم پارامترهای SVM
  • 45. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 46. الگوریتم K-Means
  • 47. ارزیابی خوشه‌بندی
  • 48. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 49. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 50. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های خودرویی
  • 51. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
  • 52. تحلیل روند و فصلی بودن
  • 53. مدل‌های ARIMA
  • 54. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 55. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 57. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 58. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 59. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 60. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌های خودرویی
  • 61. پیش‌بینی مصرف سوخت
  • 62. پیش‌بینی قیمت خودرو
  • 63. پیش‌بینی تصادفات
  • 64. بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 65. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 66. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 67. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 68. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 69. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 70. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 71. ترکیب ویژگی‌های موجود
  • 72. اهمیت ویژگی‌ها
  • 73. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 74. استفاده از مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 75. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در صنعت خودرو
  • 76. کاربرد یادگیری ماشین در تحقیق و توسعه خودرو
  • 77. پیش‌بینی عمر مفید قطعات
  • 78. تحلیل داده‌های حسگرهای خودرو
  • 79. بهینه‌سازی مصرف انرژی خودرو
  • 80. نکات اخلاقی در علم داده
  • 81. حریم خصوصی داده‌ها
  • 82. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 83. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 84. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های تحلیل داده در ایران
  • 85. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها
  • 86. امنیت داده‌ها در ایران
  • 87. مدیریت پروژه‌های علم داده
  • 88. مستندسازی پروژه‌ها
  • 89. ارتباط نتایج با ذینفعان
  • 90. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در صنعت خودرو
  • 91. تحلیل رفتار مشتریان
  • 92. پیش‌بینی تقاضا
  • 93. بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 94. جمع‌بندی و نگاه به آینده علم داده
  • 95. چالش‌های پیش رو در علم داده
  • 96. روندهای جدید در یادگیری ماشین
  • 97. کاربرد علم داده در اقتصاد مقاومتی
  • 98. نقش علم داده در خودکفایی صنعتی

📚 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.