اکسپرس 24
کتاب مهارت‌های بنیادین در آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و مدل‌سازی

کتاب مهارت‌های بنیادین در آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و مدل‌سازی

تگ‌ها: آماده‌سازی داده پاکسازی داده پیش‌پردازش داده تحلیل داده داده‌کاوی علم داده مدل‌سازی داده مهندسی ویژگی هوش مصنوعی

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 مهارت‌های بنیادین در آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و مدل‌سازی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و اهمیت آماده‌سازی داده
  • 2. آشنایی با چرخه حیات داده در پروژه‌های علمی
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای رایج
  • 4. جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف
  • 5. شناخت انواع مشکلات کیفی داده‌ها
  • 6. مفهوم داده‌های گمشده و روش‌های شناسایی
  • 7. استراتژی‌های جایگزینی مقادیر گمشده (روش‌های آماری)
  • 8. استراتژی‌های جایگزینی مقادیر گمشده (روش‌های مبتنی بر مدل)
  • 9. شناخت داده‌های پرت (Outliers) و روش‌های تشخیص
  • 10. روش‌های حذف یا تبدیل داده‌های پرت
  • 11. شناخت داده‌های تکراری و روش‌های مدیریت
  • 12. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 13. تبدیل مقیاس داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 14. کدگذاری متغیرهای دسته‌بندی (Encoding)
  • 15. روش‌های One-Hot Encoding
  • 16. روش‌های Label Encoding
  • 17. روش‌های Target Encoding
  • 18. تبدیل ویژگی‌های متنی به فرمت عددی
  • 19. استفاده از تکنیک‌های TF-IDF
  • 20. استفاده از تکنیک‌های Bag-of-Words
  • 21. شناخت انواع نویز در داده‌ها
  • 22. روش‌های حذف نویز از داده‌ها
  • 23. اعتبارسنجی کیفی داده‌ها
  • 24. مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده‌ها
  • 25. اهمیت کیفیت داده در مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 26. آماده‌سازی داده‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 27. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های رگرسیون
  • 28. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 29. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های خوشه‌بندی
  • 30. شناخت داده‌های نامتوازن و راهکارهای آن
  • 31. روش‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتوازن (Oversampling)
  • 32. روش‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتوازن (Undersampling)
  • 33. استفاده از الگوریتم‌های SMOTE
  • 34. استفاده از تکنیک‌های ترکیب روش‌ها
  • 35. اهمیت مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 36. ایجاد ویژگی‌های جدید از ویژگی‌های موجود
  • 37. ترکیب ویژگی‌های عددی
  • 38. ترکیب ویژگی‌های دسته‌بندی
  • 39. استخراج ویژگی از داده‌های زمانی
  • 40. استخراج ویژگی از داده‌های متنی
  • 41. استفاده از ابزارهای آماده‌سازی داده در پایتون (Pandas)
  • 42. عملیات فیلترینگ و انتخاب داده‌ها
  • 43. عملیات گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 44. عملیات ادغام و اتصال داده‌ها
  • 45. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 46. مقدمه‌ای بر ابزارهای پردازش داده‌های حجیم
  • 47. استفاده از Spark برای آماده‌سازی داده
  • 48. پردازش داده‌های ناهمگن
  • 49. اهمیت حریم خصوصی و امنیت در آماده‌سازی داده
  • 50. روش‌های ناشناس‌سازی داده‌ها
  • 51. رعایت قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 52. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل اکتشافی (EDA)
  • 53. نمودارهای پراکندگی برای بررسی روابط
  • 54. نمودارهای هیستوگرام برای توزیع داده‌ها
  • 55. نمودارهای جعبه‌ای برای تشخیص پرت‌ها
  • 56. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه دسته‌ها
  • 57. تجزیه و تحلیل همبستگی بین متغیرها
  • 58. تشخیص روابط خطی و غیرخطی
  • 59. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 60. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 61. تحلیل تشخیصی خطی (LDA)
  • 62. کاربرد t-SNE در بصری‌سازی داده‌های با ابعاد بالا
  • 63. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 64. فرمت‌بندی داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 65. استفاده از کتابخانه‌های Keras و TensorFlow
  • 66. آماده‌سازی داده‌ها برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 67. آماده‌سازی داده‌ها برای بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 68. روش‌های مقیاس‌بندی تصاویر
  • 69. استفاده از Augmentation برای افزایش تنوع داده
  • 70. مدیریت داده‌های سری زمانی
  • 71. شناخت الگوها در داده‌های سری زمانی
  • 72. آماده‌سازی داده‌ها برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 73. استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 74. استفاده از مدل‌های LSTM
  • 75. اصول اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 76. اعتبارسنجی K-Fold
  • 77. اعتبارسنجی Time Series Cross-Validation
  • 78. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 79. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 80. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 81. اهمیت بازبینی و تکرار فرآیند آماده‌سازی
  • 82. ابزارهای بصری‌سازی برای درک بهتر داده‌ها
  • 83. نکات کلیدی در آماده‌سازی داده برای پروژه‌های واقعی
  • 84. پروژه‌های عملی در آماده‌سازی داده
  • 85. مثال کاربردی: آماده‌سازی داده‌های مشتریان
  • 86. مثال کاربردی: آماده‌سازی داده‌های مالی
  • 87. مثال کاربردی: آماده‌سازی داده‌های پزشکی
  • 88. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در علوم 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.