MAPress
کتاب مبانی علم داده با رویکرد چابک

کتاب مبانی علم داده با رویکرد چابک

تگ‌ها: big data تحلیل داده داده کاوی علم داده علوم کامپیوتر فناوری اطلاعات متدولوژی چابک هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 مبانی علم داده با رویکرد چابک

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: علم داده و تحلیل داده

🎓 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. مقدمه ای بر علم داده و اهمیت آن
  • 2. چرخه حیات پروژه علم داده
  • 3. اصول توسعه چابک در علم داده
  • 4. نقش تیم در پروژه های علم داده
  • 5. شناخت نیازمندی ها و تعریف مسئله
  • 6. جمع آوری و اکتشاف اولیه داده ها
  • 7. پاکسازی و پیش پردازش داده ها
  • 8. مدیریت کیفیت داده ها
  • 9. انواع روش های پاکسازی داده
  • 10. مدیریت داده های گمشده
  • 11. شناسایی و مدیریت داده های پرت
  • 12. انواع مدل های یادگیری ماشین
  • 13. یادگیری نظارت شده
  • 14. رگرسیون خطی
  • 15. رگرسیون لجستیک
  • 16. درخت تصمیم
  • 17. جنگل تصادفی
  • 18. ماشین بردار پشتیبان
  • 19. یادگیری نظارت نشده
  • 20. خوشه بندی
  • 21. K-Means
  • 22. خوشه بندی سلسله مراتبی
  • 23. کاهش ابعاد
  • 24. تحلیل مولفه های اصلی (PCA)
  • 25. کاربرد PCA در علم داده
  • 26. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 27. ایجاد ویژگی های جدید
  • 28. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 29. معیارهای انتخاب ویژگی
  • 30. مبانی آمار و احتمالات در علم داده
  • 31. توزیع های آماری متداول
  • 32. آزمون فرض آماری
  • 33. مفاهیم رگرسیون و همبستگی
  • 34. تحلیل سری های زمانی
  • 35. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 36. شبکه های عصبی مصنوعی
  • 37. مفاهیم مقدماتی شبکه های عصبی
  • 38. کاربرد شبکه های عصبی در علم داده
  • 39. یادگیری تقویتی
  • 40. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 41. مدل های زبانی
  • 42. تحلیل احساسات
  • 43. شناسایی موجودیت های نام دار
  • 44. کاربرد NLP در تحلیل داده
  • 45. مقدمه ای بر بینایی ماشین
  • 46. پردازش تصویر
  • 47. تشخیص اشیاء
  • 48. کاربرد بینایی ماشین در علم داده
  • 49. مقدمه ای بر کلان داده (Big Data)
  • 50. مفاهیم و چالش های کلان داده
  • 51. فناوری های کلان داده
  • 52. اکوسیستم هادوپ
  • 53. مقدمه ای بر پایگاه داده ها
  • 54. انواع پایگاه داده ها
  • 55. پایگاه داده های رابطه‌ای
  • 56. پایگاه داده های NoSQL
  • 57. مقدمه ای بر ابزارها و زبان های علم داده
  • 58. زبان پایتون برای علم داده
  • 59. کتابخانه های پایتون (NumPy, Pandas)
  • 60. کتابخانه های مصورسازی (Matplotlib, Seaborn)
  • 61. کتابخانه های یادگیری ماشین (Scikit-learn)
  • 62. زبان R برای علم داده
  • 63. محیط های توسعه یکپارچه (IDE)
  • 64. مقدمه ای بر مصورسازی داده ها
  • 65. اصول طراحی نمودارهای موثر
  • 66. انواع نمودارهای رایج
  • 67. مصورسازی داده های مکانی
  • 68. مصورسازی تعاملی
  • 69. اصول داستان گویی با داده ها (Data Storytelling)
  • 70. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل ها
  • 71. معیارهای ارزیابی مدل های رگرسیون
  • 72. معیارهای ارزیابی مدل های طبقه بندی
  • 73. ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)
  • 74. منحنی ROC و AUC
  • 75. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 76. مدیریت ریسک در پروژه های علم داده
  • 77. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 78. حریم خصوصی داده ها
  • 79. امنیت داده ها
  • 80. قوانین و مقررات مربوط به داده ها در ایران
  • 81. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 82. مقدمه ای بر یادگیری آنلاین و پیوسته
  • 83. تکامل مدل ها در طول زمان
  • 84. نظارت بر عملکرد مدل ها
  • 85. مقدمه ای بر یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
  • 86. بگینگ (Bagging)
  • 87. بوستینگ (Boosting)
  • 88. تکنیک های ترکیبی پیشرفته
  • 89. مقدمه ای بر بهینه سازی مدل ها
  • 90. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 91. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 92. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 93. مقدمه ای بر انتشار مدل ها
  • 94. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 95. نظارت پس از انتشار
  • 96. مقدمه ای بر اتوماسیون در علم داده
  • 97. خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 98. مهندسی مجدد و بهبود مستمر
  • 99. کاربردهای علم داده در صنایع مختلف
  • 100. علم داده در حوزه سلامت

📚 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.