کتاب پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و اکتشاف

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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.