اکسپرس 24
کتاب اعتبارسنجی و آماده‌سازی داده‌ها در مهندسی یادگیری ماشین با AWS

کتاب اعتبارسنجی و آماده‌سازی داده‌ها در مهندسی یادگیری ماشین با AWS

تگ‌ها: AWS ML Engineer آماده سازی داده اعتبارسنجی داده مدل سازی داده مهندسی داده یادگیری ماشین

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 اعتبارسنجی و آماده‌سازی داده‌ها در مهندسی یادگیری ماشین با AWS

موضوع کلی: مهندسی داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آماده‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها برای مدل‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی اعتبارسنجی داده‌ها
  • 3. اهمیت کیفیت داده‌ها در مدل‌سازی
  • 4. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 5. شناسایی و رفع داده‌های پرت (Outliers)
  • 6. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 7. تکنیک‌های پر کردن مقادیر گمشده
  • 8. اعتبارسنجی ساختار داده‌ها
  • 9. بررسی سازگاری داده‌ها
  • 10. اعتبارسنجی دامنه مقادیر
  • 11. بررسی توزیع داده‌ها
  • 12. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌ها برای اعتبارسنجی
  • 13. مقدمه‌ای بر آماده‌سازی داده‌ها
  • 14. پاکسازی داده‌ها
  • 15. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 16. تبدیل داده‌ها
  • 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 18. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 19. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 20. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 21. تجزیه مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 22. تحلیل تفکیک‌کننده خطی (LDA)
  • 23. بررسی همبستگی بین ویژگی‌ها
  • 24. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های رگرسیون
  • 25. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 26. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های خوشه‌بندی
  • 27. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های سری زمانی
  • 28. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 29. استراتژی‌های تقسیم داده‌ها
  • 30. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 31. اعتبارسنجی داده‌ها در AWS
  • 32. سرویس‌های AWS برای اعتبارسنجی داده‌ها
  • 33. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 34. Amazon Athena برای پرس‌وجو از داده‌ها
  • 35. Amazon Glue برای آماده‌سازی داده‌ها
  • 36. Amazon SageMaker Data Wrangler
  • 37. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها در AWS
  • 38. مدیریت کیفیت داده‌ها در AWS
  • 39. مدیریت داده‌های پرت در AWS
  • 40. مدیریت مقادیر گمشده در AWS
  • 41. پاکسازی داده‌ها با AWS Glue
  • 42. نرمال‌سازی داده‌ها با SageMaker
  • 43. استانداردسازی داده‌ها با SageMaker
  • 44. مهندسی ویژگی در AWS SageMaker
  • 45. ایجاد ویژگی‌های جدید با SageMaker
  • 46. انتخاب ویژگی با SageMaker
  • 47. کاهش ابعاد در AWS SageMaker
  • 48. PCA در SageMaker
  • 49. LDA در SageMaker
  • 50. همبستگی ویژگی‌ها در SageMaker
  • 51. آماده‌سازی داده‌های رگرسیون در AWS
  • 52. آماده‌سازی داده‌های طبقه‌بندی در AWS
  • 53. آماده‌سازی داده‌های خوشه‌بندی در AWS
  • 54. آماده‌سازی داده‌های سری زمانی در AWS
  • 55. تقسیم داده‌ها در SageMaker
  • 56. اعتبارسنجی متقابل در SageMaker
  • 57. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری ماشین
  • 58. TensorFlow و Keras
  • 59. PyTorch
  • 60. Scikit-learn
  • 61. آماده‌سازی داده‌ها برای TensorFlow
  • 62. آماده‌سازی داده‌ها برای PyTorch
  • 63. آماده‌سازی داده‌ها برای Scikit-learn
  • 64. استفاده از Pandas برای آماده‌سازی داده‌ها
  • 65. استفاده از NumPy برای آماده‌سازی داده‌ها
  • 66. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 67. مقدمه‌ای بر Apache Spark
  • 68. Spark SQL برای آماده‌سازی داده‌ها
  • 69. Spark MLlib
  • 70. آماده‌سازی داده‌ها با Spark
  • 71. ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 72. ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های داده NoSQL
  • 73. مدیریت داده‌های متنی
  • 74. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 75. آماده‌سازی داده‌های متنی برای NLP
  • 76. بردارسازی متن (Text Vectorization)
  • 77. مدیریت داده‌های تصویری
  • 78. پیش‌پردازش تصاویر
  • 79. افزایش داده‌ها (Data Augmentation)
  • 80. مدیریت داده‌های صوتی
  • 81. پیش‌پردازش داده‌های صوتی
  • 82. ایمنی و حریم خصوصی داده‌ها
  • 83. اصول حفاظت از داده‌ها
  • 84. قوانین مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 85. استانداردهای اخلاقی در مهندسی داده
  • 86. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
  • 87. شفافیت در فرآیندهای داده
  • 88. قابلیت تفسیر مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 89. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 90. چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
  • 91. پایش مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 92. استقرار مدل‌ها
  • 93. به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 94. ابزارهای MLOps
  • 95. نکات پیشرفته در آماده‌سازی داده‌ها
  • 96. مطالعات موردی در اعتبارسنجی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 97. چالش‌های رایج در آماده‌سازی داده‌ها
  • 98. راهکارها و بهترین شیوه‌ها
  • 99. آینده مهندسی داده و یادگیری ماشین
  • 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.