اکسپرس 24
کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها برای داده‌کاوی و یادگیری ماشین

کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها برای داده‌کاوی و یادگیری ماشین

تگ‌ها: الگوریتم ها برنامه نویسی پایتون پیاده سازی الگوریتم تحلیل داده داده کاوی ساختمان داده ها علوم داده هوش مصنوعی 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 ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها برای داده‌کاوی و یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی ساختمان داده‌ها در علوم کامپیوتر
  • 3. آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی
  • 4. پشته‌ها و صف‌ها
  • 5. درخت‌ها: مفاهیم پایه
  • 6. درخت‌های دودویی جستجو
  • 7. درخت‌های متوازن (AVL و Red-Black)
  • 8. هرم‌ها و کاربردهای آن‌ها
  • 9. جداول درهم‌سازی (Hash Tables)
  • 10. گراف‌ها: نمایش و پیمایش
  • 11. مفاهیم اولیه الگوریتم‌ها
  • 12. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها (Big O)
  • 13. الگوریتم‌های مرتب‌سازی مقدماتی
  • 14. الگوریتم‌های مرتب‌سازی پیشرفته (Merge Sort, Quick Sort)
  • 15. الگوریتم‌های جستجو (خطی، دودویی)
  • 16. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
  • 17. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
  • 18. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 19. مراحل فرآیند داده‌کاوی (CRISP-DM)
  • 20. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی
  • 21. پیش‌پردازش داده‌ها: ادغام و تبدیل
  • 22. پیش‌پردازش داده‌ها: کاهش ابعاد
  • 23. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 24. کاهش ابعاد: تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 26. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده
  • 27. انواع یادگیری ماشین: بدون نظارت
  • 28. انواع یادگیری ماشین: تقویتی
  • 29. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 30. مدل‌های طبقه‌بندی: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 31. مدل‌های طبقه‌بندی: درخت‌های تصمیم
  • 32. مدل‌های طبقه‌بندی: جنگل‌های تصادفی
  • 33. مدل‌های طبقه‌بندی: بیز ساده (Naive Bayes)
  • 34. مدل‌های طبقه‌بندی: K-نزدیکترین همسایگان (KNN)
  • 35. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 36. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: منحنی ROC و AUC
  • 37. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون خطی
  • 38. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون چندگانه
  • 39. مدل‌های رگرسیون: درخت‌های رگرسیون
  • 40. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MSE, MAE, R-squared
  • 41. خوشه‌بندی (Clustering): K-Means
  • 42. خوشه‌بندی (Clustering): DBSCAN
  • 43. خوشه‌بندی (Clustering): Hierarchical Clustering
  • 44. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 45. قوانین انجمنی (Association Rules): Apriori
  • 46. قوانین انجمنی (Association Rules): Eclat
  • 47. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 48. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 49. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 50. آموزش شبکه‌های عصبی: انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 51. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 53. حافظه بلندمدت کوتاه (LSTM) و واحدهای دروازه‌ای بازگشتی (GRU)
  • 54. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 55. تشخیص الگو و استخراج ویژگی
  • 56. روش‌های کاهش خطا و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 57. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 58. تنظیم هایپرپارامترها
  • 59. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 60. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 61. بردارسازی متن: Bag-of-Words
  • 62. بردارسازی متن: TF-IDF
  • 63. جاسازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec
  • 64. جاسازی کلمات (Word Embeddings): GloVe
  • 65. مدل‌های زبانی
  • 66. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 67. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 68. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
  • 69. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 70. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ (MapReduce)
  • 71. سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ (HDFS)
  • 72. پایگاه داده‌های NoSQL
  • 73. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data Processing)
  • 74. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در داده‌کاوی
  • 75. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین
  • 76. بهینه‌سازی ساختمان داده‌ها برای عملکرد
  • 77. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل داده‌کاوی
  • 78. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 80. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 81. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 82. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 83. کاربرد تشخیص ناهنجاری در امنیت سایبری
  • 84. کاربرد تشخیص ناهنجاری در نظارت بر سیستم‌ها
  • 85. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 86. مدل‌های کلاسیک سری‌های زمانی (ARIMA)
  • 87. یادگیری ماشین برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 88. کاربرد داده‌کاوی در حوزه سلامت
  • 89. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 90. کاربرد داده‌کاوی و یادگیری ماشین در بازاریابی
  • 91. کاربرد داده‌کاوی و یادگیری ماشین در صنعت
  • 92. ملاحظات اخلاقی در داده‌کاوی و یادگیری ماشین
  • 93. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 94. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 95. آینده داده‌کاوی و یادگیری ماشین

📚 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.