اکسپرس 24
کتاب از تحلیلگر داده تا دانشمند داده: مسیر شغلی و مهارت‌های کلیدی

کتاب از تحلیلگر داده تا دانشمند داده: مسیر شغلی و مهارت‌های کلیدی

تگ‌ها: آمار و احتمالات تحلیل آماری تحلیلگر داده داده کاوی دانشمند داده علم داده مسیر شغلی علم داده مهارت 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 از تحلیلگر داده تا دانشمند داده: مسیر شغلی و مهارت‌های کلیدی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: علم داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تحلیل داده
  • 2. نقش تحلیلگر داده
  • 3. ابزارهای تحلیل داده
  • 4. مفاهیم پایه‌ای آمار
  • 5. آمار توصیفی
  • 6. آمار استنباطی
  • 7. نمودارها و بصری‌سازی داده
  • 8. اصول مصورسازی داده
  • 9. انواع نمودارها
  • 10. نرم‌افزارهای مصورسازی
  • 11. اصول پاکسازی داده
  • 12. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 13. مقادیر گمشده و روش‌های جایگزینی
  • 14. کیفیت داده و معیارهای آن
  • 15. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
  • 16. انواع پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 17. زبان SQL برای مدیریت داده
  • 18. کوئری‌نویسی پیشرفته SQL
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 20. انواع یادگیری ماشین
  • 21. یادگیری نظارت‌شده
  • 22. رگرسیون خطی
  • 23. رگرسیون لجستیک
  • 24. طبقه‌بندی
  • 25. درختان تصمیم
  • 26. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 27. یادگیری نظارت‌نشده
  • 28. خوشه‌بندی
  • 29. الگوریتم K-Means
  • 30. کاهش ابعاد
  • 31. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 32. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 33. تفاوت تحلیلگر و دانشمند داده
  • 34. چرخه عمر پروژه‌های علم داده
  • 35. استانداردهای اخلاقی در علم داده
  • 36. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 37. ساختارهای داده در پایتون
  • 38. کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 39. عملیات بر روی سری‌های زمانی
  • 40. داده‌کاوی و کشف الگو
  • 41. قوانین وابستگی
  • 42. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 46. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر
  • 47. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 48. مدل‌های زبانی
  • 49. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 50. موتورهای توصیه‌گر
  • 51. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 54. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 55. انتخاب ویژگی
  • 56. اعتبارسنجی مدل
  • 57. روش‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 58. تنظیم ابرپارامترها
  • 59. بهینه‌سازی مدل
  • 60. پایپ‌لاین‌های علم داده
  • 61. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 63. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data)
  • 64. اکوسیستم هادوپ
  • 65. Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 66. اصول مهندسی داده
  • 67. طراحی و مدیریت انبار داده
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 69. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 70. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 71. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 72. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 73. مباحث پیشرفته در آمار
  • 74. آزمون فرض آماری
  • 75. آنالیز واریانس (ANOVA)
  • 76. رگرسیون چندگانه
  • 77. آمار بیزی
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 79. مدل ARIMA
  • 80. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 81. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
  • 82. تحلیل داده‌های مشتری
  • 83. تحلیل داده‌های مالی
  • 84. تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق پیشرفته
  • 86. ترنسفورمرها (Transformers)
  • 87. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 88. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 89. کاربرد LLMs در تحلیل داده
  • 90. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش
  • 91. طراحی و استفاده از گراف‌های دانش
  • 92. کاربرد گراف‌های دانش در تحلیل داده
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 94. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 95. اصول حاکمیت داده
  • 96. مدیریت و امنیت داده در سازمان
  • 97. مهارت‌های نرم برای دانشمند داده
  • 98. ارتباطات مؤثر در پروژه‌های علم داده
  • 99. تفکر انتقادی در علم داده
  • 100. حل مسئله با رویکرد علم 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.