اکسپرس 24
کتاب تحلیل و بصری‌سازی داده‌های بزرگ با پایتون

کتاب تحلیل و بصری‌سازی داده‌های بزرگ با پایتون

تگ‌ها: بصری‌سازی داده بصری‌سازی داده با پایتون پایتون تحلیل آماری تحلیل داده تحلیل داده با پایتون داده کاوی داده‌های بزرگ علم داده کتابخانه پایتون

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 تحلیل و بصری‌سازی داده‌های بزرگ با پایتون

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: بصری‌سازی و تحلیل داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده در ایران
  • 2. اصول تحلیل آماری داده‌های حجیم
  • 3. نصب و پیکربندی محیط پایتون برای علم داده
  • 4. مروری بر کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
  • 5. کار با ساختارهای داده‌ای در Pandas
  • 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های حجیم
  • 7. مدیریت داده‌های گمشده و پرت
  • 8. تکنیک‌های نمونه‌گیری از داده‌های بزرگ
  • 9. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
  • 10. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر
  • 11. مقدمه ای بر Matplotlib
  • 12. رسم نمودارهای پایه با Matplotlib
  • 13. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
  • 14. مقدمه‌ای بر Seaborn
  • 15. نمودارهای توزیع با Seaborn
  • 16. نمودارهای رابطه‌ای با Seaborn
  • 17. نمودارهای دسته‌ای با Seaborn
  • 18. مقدمه‌ای بر Plotly
  • 19. نمودارهای تعاملی با Plotly
  • 20. کار با داده‌های مکانی در بصری‌سازی
  • 21. بصری‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 22. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری پیشرفته
  • 23. آمار توصیفی داده‌های حجیم
  • 24. آزمون‌های فرض آماری
  • 25. رگرسیون خطی و مدل‌سازی
  • 26. رگرسیون لجستیک
  • 27. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 29. یادگیری بدون ناظر
  • 30. خوشه‌بندی داده‌ها (Clustering)
  • 31. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 32. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری با ناظر
  • 34. طبقه‌بندی داده‌ها (Classification)
  • 35. درخت تصمیم
  • 36. جنگل تصادفی
  • 37. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 38. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 39. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 40. تحلیل احساسات متون
  • 41. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 42. کار با داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 43. بصری‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 44. تحلیل داده‌های حجیم در پایتون
  • 45. کار با پایگاه‌های داده در پایتون
  • 46. اتصال به پایگاه‌های داده SQL
  • 47. کار با NoSQL در پایتون
  • 48. مقدمه‌ای بر Big Data Technologies
  • 49. مفاهیم Hadoop و Spark
  • 50. کار با Spark در پایتون (PySpark)
  • 51. تحلیل داده‌های بزرگ با Spark
  • 52. مقدمه‌ای بر معماری داده‌های بزرگ
  • 53. انبار داده (Data Warehousing)
  • 54. دریاچه داده (Data Lake)
  • 55. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های بزرگ
  • 56. کیفیت داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 57. امنیت داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 58. حریم خصوصی داده‌ها
  • 59. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 60. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 61. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 62. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 64. متریک‌های ارزیابی طبقه‌بندی
  • 65. متریک‌های ارزیابی رگرسیون
  • 66. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 70. کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده
  • 71. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI)
  • 72. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار
  • 74. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 75. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 76. فیلتر کردن مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 77. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 78. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
  • 79. استراتژی‌های EDA
  • 80. تکنیک‌های پیشرفته EDA
  • 81. بصری‌سازی داده‌های چندبعدی
  • 82. تجزیه و تحلیل خوشه‌ای سلسله مراتبی
  • 83. تجزیه و تحلیل ابعاد غیرخطی
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 85. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 86. تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 87. مقدمه‌ای بر ابزارهای داده‌کاوی
  • 88. کار با TensorFlow در پایتون
  • 89. کار با Keras در پایتون
  • 90. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 91. استخراج اطلاعات از متون
  • 92. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های سلامت
  • 93. بصری‌سازی داده‌های پزشکی
  • 94. تحلیل داده‌های مالی
  • 95. بصری‌سازی داده‌های اقتصادی
  • 96. اصول گزارش‌دهی و مستندسازی تحلیل داده
  • 97. ارائه نتایج تحلیل داده به ذینفعان
  • 98. چالش‌های تحلیل داده‌های بزرگ
  • 99. آینده علم داده در ایران
  • 100. کاربرد علم داده در صنایع مختلف ایران

📚 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.