اکسپرس 24
کتاب ابزارهای کاربردی برای علم داده (با تمرکز بر مفاهیم سازگار با قوانین)

کتاب ابزارهای کاربردی برای علم داده (با تمرکز بر مفاهیم سازگار با قوانین)

تگ‌ها: Big Data ابزارهای علم داده پایتون علم داده پردازش داده تحلیل داده داده کاوی 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 ابزارهای کاربردی برای علم داده (با تمرکز بر مفاهیم سازگار با قوانین)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: ابزارها و تکنیک‌های علوم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 2. انواع داده‌ها و ساختارها
  • 3. اکتشاف و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 4. مفاهیم آماری پایه در علم داده
  • 5. احتمالات و توزیع‌های آماری
  • 6. تست فرضیه و تحلیل واریانس
  • 7. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
  • 9. طبقه‌بندی و الگوریتم‌های آن
  • 10. متریک‌های ارزیابی طبقه‌بندی
  • 11. درختان تصمیم
  • 12. جنگل‌های تصادفی
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. یادگیری تجمعی (Ensemble Learning)
  • 15. خوشه‌بندی و الگوریتم‌های آن
  • 16. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 17. کاهش ابعاد و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 18. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 19. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 20. پیش‌پردازش متن
  • 21. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 22. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 23. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 24. یادگیری عمیق و کاربردهای آن
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. یادگیری تقویتی مقدماتی
  • 28. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
  • 30. تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی (سازگار با چارچوب بانکی بدون ربا)
  • 31. تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 32. تحلیل داده‌های سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 33. تجسم داده‌ها (Data Visualization)
  • 34. ابزارهای تجسم داده‌ها
  • 35. داشبوردهای مدیریتی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 36. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 37. زبان SQL
  • 38. مفاهیم NoSQL
  • 39. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 40. ساختار داده‌های پایتون
  • 41. توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 42. کار با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 43. عملیات پایه با Pandas
  • 44. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 45. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 46. ترکیب و ادغام داده‌ها
  • 47. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
  • 48. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib برای تجسم
  • 49. رسم نمودارهای پایه در Matplotlib
  • 50. سفارشی‌سازی نمودارها
  • 51. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn
  • 52. نمودارهای آماری با Seaborn
  • 53. مقدمه‌ای بر کتابخانه Plotly برای تجسم تعاملی
  • 54. ساخت نمودارهای تعاملی
  • 55. مقدمه‌ای بر ابزارهای کلان داده (Big Data)
  • 56. معماری هادوپ (Hadoop)
  • 57. HDFS و MapReduce
  • 58. Spark برای پردازش سریع‌تر داده‌ها
  • 59. مقدمه‌ای بر زبان R برای علم داده
  • 60. ساختار داده‌ها در R
  • 61. کار با کتابخانه‌های dplyr و ggplot2
  • 62. مقدمه‌ای بر ابزارهای یادگیری ماشین در پایتون
  • 63. کتابخانه Scikit-learn
  • 64. آماده‌سازی داده‌ها در Scikit-learn
  • 65. مدل‌سازی با Scikit-learn
  • 66. ارزیابی مدل‌ها در Scikit-learn
  • 67. تنظیم هایپرپارامترها
  • 68. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 69. مدیریت پروژه در علم داده
  • 70. چرخه حیات پروژه‌های علم داده
  • 71. اخلاق در علم داده (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 72. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات (سازگار با قوانین)
  • 73. سوگیری در الگوریتم‌ها و روش‌های مقابله
  • 74. تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها (با چارچوب رسمی)
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با TensorFlow
  • 77. ساخت مدل‌های ساده با TensorFlow
  • 78. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با PyTorch
  • 79. ساخت مدل‌های ساده با PyTorch
  • 80. استقرار مدل‌های علم داده
  • 81. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 82. خودکارسازی فرآیندهای علم داده
  • 83. تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data Analysis)
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری گراف (Graph Learning)
  • 85. کاربرد علم داده در بهینه‌سازی (سازگار با چارچوب رسمی)
  • 86. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 87. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 88. تکنیک‌های کشف دانش در پایگاه‌های داده
  • 89. پروژه‌های عملی علم داده
  • 90. جمع‌بندی و 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.