اکسپرس 24
کتاب پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و اکتشاف

کتاب پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و اکتشاف

تگ‌ها: آماده‌سازی داده‌ها اکتشاف داده پاکسازی داده پیش‌پردازش داده تحلیل آماری تحلیل داده داده‌کاوی علم داده مهندسی ویژگی

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 پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و اکتشاف

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آماده‌سازی داده‌ها
  • 2. مراحل کلی آماده‌سازی داده‌ها
  • 3. شناخت انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 4. اهمیت کیفیت داده‌ها در تحلیل آماری
  • 5. انواع مشکلات کیفی داده‌ها
  • 6. شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده
  • 7. استراتژی‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 8. روش‌های مختلف جایگزینی داده‌های گمشده (میانگین، میانه، مد)
  • 9. جایگزینی داده‌های گمشده با مدل‌های آماری
  • 10. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 11. روش‌های تشخیص داده‌های پرت
  • 12. تکنیک‌های حذف داده‌های پرت
  • 13. روش‌های تبدیل داده‌های پرت
  • 14. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 15. اهمیت استانداردسازی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 16. روش‌های استانداردسازی (Z-score)
  • 17. روش‌های نرمال‌سازی (Min-Max Scaling)
  • 18. مقایسه روش‌های استانداردسازی و نرمال‌سازی
  • 19. شناسایی و مدیریت داده‌های تکراری
  • 20. روش‌های حذف داده‌های تکراری
  • 21. بررسی ناسازگاری‌های داده‌ای
  • 22. استانداردسازی فرمت داده‌ها (تاریخ، اعداد)
  • 23. پاکسازی داده‌های متنی
  • 24. حذف کاراکترهای اضافی و نویز در داده‌های متنی
  • 25. تبدیل متن به حروف کوچک یا بزرگ
  • 26. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 27. ریشه‌یابی کلمات (Stemming and Lemmatization)
  • 28. کاربرد تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی در پاکسازی داده
  • 29. انتقال داده‌ها از فرمت‌های مختلف
  • 30. تبدیل فرمت‌های جدولی (CSV, Excel)
  • 31. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
  • 32. استخراج داده از APIها
  • 33. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 34. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدیریت داده‌های حجیم
  • 35. کار با فرمت‌های داده‌ای بهینه (Parquet, ORC)
  • 36. فیلتر کردن و نمونه‌برداری از داده‌های حجیم
  • 37. ادغام و ترکیب مجموعه داده‌ها
  • 38. قوانین ادغام داده‌ها
  • 39. استفاده از کلیدهای مشترک برای ادغام
  • 40. روش‌های مختلف ادغام (Inner, Outer, Left, Right Join)
  • 41. مدیریت ناسازگاری در فرآیند ادغام
  • 42. اعتبارسنجی داده‌های آماده‌شده
  • 43. اهمیت اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها
  • 44. روش‌های اعتبارسنجی داده‌ها
  • 45. استفاده از قوانین کسب‌وکار برای اعتبارسنجی
  • 46. مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده‌ها
  • 47. اهمیت مستندسازی برای تکرارپذیری
  • 48. نکات کلیدی در مستندسازی
  • 49. ابزارهای مستندسازی
  • 50. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 51. اهمیت EDA در درک داده‌ها
  • 52. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌ها برای EDA
  • 53. نمودارهای هیستوگرام و چگالی
  • 54. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 55. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 56. نمودارهای خطی (Line Plots)
  • 57. نمودارهای میله‌ای (Bar Charts)
  • 58. تحلیل همبستگی بین متغیرها
  • 59. ماتریس همبستگی
  • 60. تفسیر ماتریس همبستگی
  • 61. شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها
  • 62. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 63. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 64. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 65. کاربرد PCA در کاهش ابعاد
  • 66. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 67. روش‌های مبتنی بر فیلتر
  • 68. روش‌های مبتنی بر Wrapper
  • 69. روش‌های مبتنی بر Embedded
  • 70. اهمیت انتخاب ویژگی در مدل‌سازی
  • 71. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 72. ایجاد ویژگی‌های جدید از ویژگی‌های موجود
  • 73. تبدیل ویژگی‌های دسته‌ای به عددی
  • 74. استفاده از تکنیک‌های ترکیبی برای مهندسی ویژگی
  • 75. آماده‌سازی داده‌ها برای الگوریتم‌های خاص
  • 76. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های رگرسیون
  • 77. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 78. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های خوشه‌بندی
  • 79. آماده‌سازی داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 80. ارزیابی کیفیت داده‌های نهایی
  • 81. معیارهای ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 82. نکات پایانی در آماده‌سازی داده‌ها
  • 83. مسائل اخلاقی در آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها
  • 84. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 85. مدیریت سوگیری در داده‌ها
  • 86. اهمیت شفافیت در فرآیند آماده‌سازی داده‌ها
  • 87. نگاهی به آینده در آماده‌سازی داده‌ها

📚 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.