اکسپرس 24
کتاب مبانی و کاربردهای علم داده در صنعت

کتاب مبانی و کاربردهای علم داده در صنعت

تگ‌ها: آمار تحلیل داده داده کاوی علم داده علم داده در صنعت کاربردهای علم داده مبانی علم داده مهندسی 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 مبانی و کاربردهای علم داده در صنعت

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: علم داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 2. اهمیت داده در دنیای امروز
  • 3. مفاهیم پایه علم داده
  • 4. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 5. جمع‌آوری داده‌ها
  • 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 7. مقداردهی داده‌های گمشده
  • 8. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 9. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 10. مهندسی ویژگی
  • 11. انتخاب ویژگی
  • 12. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 13. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 14. مصورسازی داده‌ها
  • 15. نمودارهای پراکندگی
  • 16. نمودارهای میله‌ای
  • 17. نمودارهای خطی
  • 18. هیستوگرام‌ها
  • 19. جعبه نمودارها
  • 20. ماتریس همبستگی
  • 21. آمار توصیفی
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 23. یادگیری نظارت‌شده
  • 24. یادگیری بدون نظارت
  • 25. یادگیری تقویتی
  • 26. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 27. رگرسیون خطی
  • 28. رگرسیون لجستیک
  • 29. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 30. درختان تصمیم
  • 31. جنگل‌های تصادفی
  • 32. تقویت گرادیان
  • 33. خوشه‌بندی K-Means
  • 34. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 35. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 36. تحلیل تمایز خطی (LDA)
  • 37. مدل‌های ارزیابی
  • 38. بازیابی
  • 39. امتیاز F1
  • 40. منحنی ROC و AUC
  • 41. اعتبارسنجی متقابل
  • 42. تنظیم هایپرپارامترها
  • 43. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 45. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 46. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 47. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 48. تحلیل احساسات
  • 49. مدل‌سازی موضوعی
  • 50. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 51. ترجمه ماشینی
  • 52. هوش مصنوعی در عمل
  • 53. کاربرد علم داده در بازاریابی
  • 54. کاربرد علم داده در امور مالی
  • 55. کاربرد علم داده در بهداشت و درمان
  • 56. کاربرد علم داده در صنعت
  • 57. کاربرد علم داده در دولت
  • 58. کاربرد علم داده در حمل و نقل
  • 59. کاربرد علم داده در انرژی
  • 60. کاربرد علم داده در کشاورزی
  • 61. کاربرد علم داده در خرده‌فروشی
  • 62. کاربرد علم داده در آموزش
  • 63. کاربرد علم داده در رسانه
  • 64. کاربرد علم داده در حقوق
  • 65. کاربرد علم داده در امنیت
  • 66. کاربرد علم داده در محیط زیست
  • 67. کاربرد علم داده در ورزش
  • 68. کاربرد علم داده در هنر
  • 69. کاربرد علم داده در گردشگری
  • 70. اخلاق در علم داده
  • 71. حریم خصوصی داده‌ها
  • 72. امنیت داده‌ها
  • 73. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 74. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 75. مقررات داده‌ها در ایران
  • 76. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 77. استانداردهای داده در ایران
  • 78. نقش داده در تصمیم‌گیری سازمانی
  • 79. آینده علم داده
  • 80. روندهای نوظهور در علم داده
  • 81. علم داده و کلان داده
  • 82. اینترنت اشیا (IoT) و علم داده
  • 83. بلاکچین و علم داده
  • 84. محاسبات ابری و علم داده
  • 85. تجزیه و تحلیل بلادرنگ
  • 86. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 87. زیرساخت‌های داده
  • 88. مدیریت پایگاه داده
  • 89. پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 90. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 91. پردازش داده‌های جریانی
  • 92. ابزارهای علم داده
  • 93. زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  • 94. کتابخانه‌های علم داده
  • 95. پلتفرم‌های علم داده
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پایتون
  • 97. یادگیری ماشین در R
  • 98. یادگیری ماشین در SQL
  • 99. یادگیری ماشین در جاوا
  • 100. یادگیری ماشین در اسکالا

📚 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.