اکسپرس 24
کتاب آموزش برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌ها با زبان‌های مختلف

کتاب آموزش برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌ها با زبان‌های مختلف

تگ‌ها: R برای تحلیل داده آموزش برنامه نویسی برنامه نویسی آماری پایتون پایتون برای تحلیل داده تحلیل داده علم 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 آموزش برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌ها با زبان‌های مختلف

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: زبان‌های برنامه‌نویسی**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها و برنامه‌نویسی
  • 2. مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی برای تحلیل داده
  • 3. آشنایی با محیط توسعه یکپارچه (IDE)
  • 4. نصب و پیکربندی ابزارهای تحلیل داده
  • 5. اصول زبان پایتون برای تحلیل داده
  • 6. انواع داده‌ها و ساختارهای داده در پایتون
  • 7. دستورات شرطی و حلقه‌ها در پایتون
  • 8. توابع در پایتون برای تحلیل داده
  • 9. کار با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 10. عملیات پایه با آرایه‌ها در NumPy
  • 11. آشنایی با ساختار DataFrame در Pandas
  • 12. خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌های مختلف
  • 13. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 14. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها
  • 15. ادغام و پیوستن DataFrameها
  • 16. پاکسازی داده‌های گمشده و پرت
  • 17. انجام محاسبات آماری روی داده‌ها
  • 18. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
  • 19. رسم نمودارهای پایه با Matplotlib
  • 20. تنظیمات و شخصی‌سازی نمودارها
  • 21. مصورسازی داده‌ها با Seaborn
  • 22. نمودارهای آماری پیشرفته
  • 23. کار با داده‌های متنی و رشته‌ای
  • 24. پردازش اولیه متن
  • 25. استخراج ویژگی از متن
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 27. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 28. دسته‌بندی (Classification)
  • 29. رگرسیون (Regression)
  • 30. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 31. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 32. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 33. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 34. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 35. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 36. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 39. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل تصویر
  • 40. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل متن
  • 41. مقدمه‌ای بر زبان R برای تحلیل داده
  • 42. نصب و پیکربندی RStudio
  • 43. ساختارهای داده در R
  • 44. دستورات شرطی و حلقه‌ها در R
  • 45. توابع در R
  • 46. کار با بسته‌های dplyr و tidyr
  • 47. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در dplyr
  • 48. گروه‌بندی و خلاصه‌سازی داده‌ها
  • 49. ادغام و پیوستن جداول در tidyr
  • 50. پاکسازی داده‌ها در R
  • 51. مصورسازی داده‌ها با ggplot2
  • 52. نمودارهای پایه در ggplot2
  • 53. تنظیمات و شخصی‌سازی نمودارها در ggplot2
  • 54. انجام محاسبات آماری در R
  • 55. مقدمه‌ای بر SQL برای تحلیل داده
  • 56. اصول پایه‌ای زبان SQL
  • 57. پرس‌وجوهای SELECT
  • 58. فیلتر کردن داده‌ها با WHERE
  • 59. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
  • 60. گروه‌بندی نتایج با GROUP BY
  • 61. ادغام جداول با JOIN
  • 62. توابع تجمعی در SQL
  • 63. کار با داده‌های تاریخ و زمان در SQL
  • 64. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL
  • 65. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته تحلیل داده
  • 66. تحلیل سری‌های زمانی
  • 67. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 68. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 69. استخراج اطلاعات از وب (Web Scraping)
  • 70. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 71. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 72. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 73. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 74. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data)
  • 75. اصول کار با Apache Spark
  • 76. مقدمه‌ای بر ابزارهای مصورسازی تعاملی
  • 77. ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 78. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 79. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. کاربرد تحلیل داده در صنایع مختلف
  • 81. تحلیل داده در حوزه سلامت
  • 82. تحلیل داده در حوزه مالی
  • 83. تحلیل داده در حوزه بازاریابی
  • 84. تحلیل داده در حوزه دولتی
  • 85. آینده تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 86. مقدمه‌ای بر مباحث آماری پیشرفته
  • 87. آزمون فرض آماری
  • 88. تحلیل رگرسیون چندگانه
  • 89. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 90. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 91. کاربرد مدل‌های آماری در کسب و کار
  • 92. آشنایی با مفاهیم مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 93. تکنیک‌های ارزیابی و انتخاب ویژگی
  • 94. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 96. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 97. کاربرد یادگیری عمیق در مسائل پیچیده
  • 98. ملاحظات پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل داده
  • 99. مدیریت چرخه حیات مدل
  • 100. مقدمه‌ای بر مباحث یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

📚 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.