اکسپرس 24
کتاب تحلیل و خوشه‌بندی داده‌ها با R: رویکردی عملی

کتاب تحلیل و خوشه‌بندی داده‌ها با R: رویکردی عملی

تگ‌ها: الگوریتم خوشه بندی تحلیل داده خوشه بندی خوشه بندی داده ها داده کاوی علم داده یادگیری ماشین یادگیری ماشین با R

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 خوشه‌بندی داده‌ها با R: رویکردی عملی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: روش‌های خوشه‌بندی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر علم داده و کاربردهای آن
  • 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده
  • 4. نصب و پیکربندی محیط R و RStudio
  • 5. مفاهیم اولیه در R: متغیرها، انواع داده و ساختارها
  • 6. عملیات پایه‌ای با داده‌ها در R
  • 7. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی داده‌ها
  • 8. انواع روش‌های خوشه‌بندی
  • 9. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی
  • 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم K-Means
  • 11. پیاده‌سازی K-Means در R
  • 12. انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها (k)
  • 13. روش Elbow برای تعیین k
  • 14. روش Silhouette برای تعیین k
  • 15. روش Gap Statistic برای تعیین k
  • 16. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 17. انواع خوشه‌بندی سلسله مراتبی: تجمعی و تقسیمی
  • 18. نحوه محاسبه فاصله بین خوشه‌ها (Linkage)
  • 19. روش‌های فاصله (Distance Metrics) در R
  • 20. پیاده‌سازی خوشه‌بندی سلسله مراتبی در R
  • 21. ترسیم دندروگرام (Dendrogram)
  • 22. تفسیر دندروگرام
  • 23. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (Density-Based Clustering)
  • 24. الگوریتم DBSCAN
  • 25. پارامترهای DBSCAN
  • 26. کاربرد DBSCAN در کشف ناهنجاری‌ها
  • 27. پیاده‌سازی DBSCAN در R
  • 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترکیبی (Mixture Models)
  • 29. مدل‌های ترکیبی گاوسی (Gaussian Mixture Models - GMM)
  • 30. الگوریتم EM برای تخمین پارامترهای GMM
  • 31. پیاده‌سازی GMM در R
  • 32. مقایسه GMM با K-Means
  • 33. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 34. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 35. پیاده‌سازی PCA در R
  • 36. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده‌ها برای خوشه‌بندی
  • 37. تحلیل تمایز خطی (Linear Discriminant Analysis - LDA)
  • 38. مقدمه‌ای بر پیش‌پردازش داده‌ها برای خوشه‌بندی
  • 39. مقیاس‌بندی داده‌ها (Scaling)
  • 40. استانداردسازی (Standardization)
  • 41. نرمال‌سازی (Normalization)
  • 42. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 43. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 44. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل داده‌های مشتریان
  • 45. خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید
  • 46. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 47. مقدمه‌ای بر قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 48. الگوریتم Apriori
  • 49. محاسبه Support، Confidence و Lift
  • 50. پیاده‌سازی Apriori در R
  • 51. ارزیابی کیفیت قوانین وابستگی
  • 52. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل داده‌های مالی
  • 53. خوشه‌بندی سهام بر اساس عملکرد
  • 54. پیش‌بینی روند بازار با رویکرد خوشه‌بندی
  • 55. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل داده‌های سلامت
  • 56. خوشه‌بندی بیماران بر اساس علائم
  • 57. تشخیص الگوهای بیماری
  • 58. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل داده‌های آموزشی
  • 59. خوشه‌بندی دانشجویان بر اساس عملکرد تحصیلی
  • 60. شناسایی نیازهای آموزشی
  • 61. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data) و خوشه‌بندی
  • 62. چالش‌های خوشه‌بندی در داده‌های بزرگ
  • 63. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ برای خوشه‌بندی
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 65. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی خوشه‌بندی
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 67. شبکه‌های عصبی برای خوشه‌بندی
  • 68. خودرمزگذارها (Autoencoders) برای خوشه‌بندی
  • 69. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در خوشه‌بندی تصاویر
  • 70. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در خوشه‌بندی داده‌های سری زمانی
  • 71. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی مکانی (Spatial Clustering)
  • 72. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مکانی
  • 73. کاربرد خوشه‌بندی مکانی در تحلیل داده‌های جغرافیایی
  • 74. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 75. تفاوت خوشه‌بندی با تشخیص ناهنجاری
  • 76. روش‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر خوشه‌بندی
  • 77. کاربرد تشخیص ناهنجاری در امنیت سایبری
  • 78. کاربرد تشخیص ناهنجاری در تشخیص تقلب
  • 79. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 80. مسائل حریم خصوصی در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 81. سوگیری در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 82. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده‌ها
  • 83. مقدمه‌ای بر آینده خوشه‌بندی داده‌ها
  • 84. روندهای جدید در خوشه‌بندی
  • 85. چالش‌های پیش رو در خوشه‌بندی
  • 86. پروژه‌های عملی در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 87. بررسی مطالعات موردی موفق در خوشه‌بندی
  • 88. انتخاب الگوریتم خوشه‌بندی مناسب برای مسائل مختلف
  • 89. بهینه‌سازی پارامترهای خوشه‌بندی
  • 90. ارزیابی جامع نتایج خوشه‌بندی
  • 91. ارائه نتایج خوشه‌بندی به ذینفعان
  • 92. ابزارهای بصری‌سازی پیشرفته برای خوشه‌بندی
  • 93. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی داده‌های نامتوازن
  • 94. روش‌های خوشه‌بندی برای داده‌های حجیم
  • 95. کاربرد R در پروژه‌های واقعی خوشه‌بندی
  • 96. نکات پیشرفته در تحلیل و خوشه‌بندی داده‌ها
  • 97. جمع‌بندی و مرور 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.