اکسپرس 24
کتاب علم داده برای اینترنت اشیاء (IoT Data Science)

کتاب علم داده برای اینترنت اشیاء (IoT Data Science)

تگ‌ها: Big Data IoT اینترنت اشیاء پردازش داده تحلیل داده داده کاوی شبکه های حسگر علم 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 علم داده برای اینترنت اشیاء (IoT Data Science)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء و علم داده
  • 2. مبانی جمع‌آوری داده از دستگاه‌های IoT
  • 3. ساختار و انواع داده‌های IoT
  • 4. اصول پیش‌پردازش داده‌های IoT
  • 5. پاکسازی داده‌های پرت در IoT
  • 6. مدیریت داده‌های سری زمانی در IoT
  • 7. اصول ذخیره‌سازی داده‌های IoT
  • 8. پایگاه‌های داده مناسب برای IoT
  • 9. مبانی تحلیل داده‌های IoT
  • 10. مفاهیم یادگیری ماشین برای IoT
  • 11. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 12. یادگیری نظارت‌شده در IoT
  • 13. یادگیری نظارت‌نشده در IoT
  • 14. یادگیری تقویتی در IoT
  • 15. مدل‌سازی داده‌های IoT
  • 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. انتخاب ویژگی در داده‌های IoT
  • 18. کاهش ابعاد در داده‌های IoT
  • 19. تحلیل خوشه‌ای در داده‌های IoT
  • 20. طبقه‌بندی در داده‌های IoT
  • 21. رگرسیون در داده‌های IoT
  • 22. تشخیص ناهنجاری در داده‌های IoT
  • 23. سیستم‌های توصیه‌گر برای IoT
  • 24. پردازش زبان طبیعی در IoT
  • 25. یادگیری عمیق برای IoT
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در IoT
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی در IoT
  • 28. شبکه‌های ترنسفورمر در IoT
  • 29. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) در IoT
  • 30. معماری‌های پردازش داده‌های IoT
  • 31. معماری‌های مبتنی بر ابر برای IoT
  • 32. معماری‌های مبتنی بر لبه (Edge Computing) برای IoT
  • 33. امنیت داده‌ها در IoT
  • 34. حریم خصوصی داده‌ها در IoT
  • 35. اخلاق در علم داده IoT
  • 36. کاربرد علم داده در شهرهای هوشمند
  • 37. کاربرد علم داده در صنعت هوشمند
  • 38. کاربرد علم داده در کشاورزی هوشمند
  • 39. کاربرد علم داده در بهداشت و درمان هوشمند
  • 40. کاربرد علم داده در حمل و نقل هوشمند
  • 41. کاربرد علم داده در انرژی هوشمند
  • 42. تشخیص الگو در داده‌های IoT
  • 43. پیش‌بینی رفتار دستگاه‌ها در IoT
  • 44. بهینه‌سازی عملکرد دستگاه‌های IoT
  • 45. مانیتورینگ بلادرنگ در IoT
  • 46. تحلیل احساسات در داده‌های IoT
  • 47. تعبیه مدل‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های IoT
  • 48. تکنیک‌های مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 49. مدل‌سازی پیش‌بینی خرابی دستگاه
  • 50. مدل‌سازی پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 51. مدل‌سازی پیش‌بینی کیفیت محصول
  • 52. مدل‌سازی پیش‌بینی رویدادهای امنیتی
  • 53. مبانی هوش تجاری (BI) برای IoT
  • 54. بصری‌سازی داده‌های IoT
  • 55. داشبوردهای مدیریتی برای IoT
  • 56. گزارش‌گیری در IoT
  • 57. تحلیل داده‌های مکانی در IoT
  • 58. پردازش جریان داده (Stream Processing) در IoT
  • 59. موتورهای پردازش جریان داده
  • 60. تکنیک‌های تحلیل در زمان واقعی
  • 61. مدیریت متاداده در IoT
  • 62. استانداردهای تبادل داده در IoT
  • 63. معماری‌های داده‌محور برای IoT
  • 64. اصول مهندسی داده برای IoT
  • 65. طراحی پایپ‌لاین‌های داده در IoT
  • 66. اتوماسیون در علم داده IoT
  • 67. اصول توسعه نرم‌افزار برای IoT
  • 68. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌ها در IoT
  • 69. مدیریت چرخه حیات مدل‌های IoT
  • 70. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI) و IoT
  • 71. کاربرد AI در تحلیل پیشرفته IoT
  • 72. تکنیک‌های یادگیری ماشینی پیشرفته
  • 73. مدل‌های یادگیری ترکیبی (Ensemble)
  • 74. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در IoT
  • 75. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در IoT
  • 76. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر در IoT
  • 77. یادگیری عمیق برای پردازش صوت در IoT
  • 78. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در IoT
  • 79. مدل‌سازی رفتار کاربران در IoT
  • 80. شبیه‌سازی سیستم‌های IoT
  • 81. ارزیابی ریسک در پروژه‌های IoT
  • 82. مدیریت پروژه در علم داده IoT
  • 83. تیم‌سازی و همکاری در پروژه‌های IoT
  • 84. برنامه‌ریزی منابع برای پروژه‌های IoT
  • 85. اصول مستندسازی در علم داده IoT
  • 86. پژوهش‌های نوین در علم داده IoT
  • 87. مطالعات موردی پیشرفته در IoT
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی علم داده در مقیاس بزرگ
  • 89. ملاحظات قانونی و شرعی در داده‌های IoT
  • 90. اصول حاکمیت داده در IoT
  • 91. طراحی سیستم‌های داده مقیاس‌پذیر برای IoT
  • 92. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای دستگاه‌های کم‌توان
  • 93. تحلیل داده‌های حسگرهای مختلف
  • 94. مدل‌سازی پیش‌بینی تغییرات محیطی
  • 95. تحلیل داده‌های دستگاه‌های پوشیدنی
  • 96. کاربرد علم داده در رباتیک هوشمند
  • 97. اصول طراحی API برای دسترسی به داده‌های IoT
  • 98. روش‌های اعتبارسنجی مدل در محیط‌های واقعی
  • 99. مبانی امنیت سایبری در IoT
  • 100. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و کاربرد آن در IoT

📚 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.