اکسپرس 24
کتاب مطالعه موردی Coupling from the Past در علوم داده

کتاب مطالعه موردی Coupling from the Past در علوم داده

تگ‌ها: CFTP Coupling from the Past MCMC آمار بیزی تحلیل داده علوم داده مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو 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 مطالعه موردی Coupling from the Past در علوم داده

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: Coupling from the Past (CFTP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و کاربردهای آن
  • 2. مروری بر تاریخچه علوم داده
  • 3. آشنایی با چرخه حیات داده
  • 4. جمع‌آوری و استخراج داده‌ها
  • 5. مفاهیم پایه‌ای پایگاه داده
  • 6. انواع پایگاه داده و مدل‌های داده
  • 7. مقدمه‌ای بر SQL و کوئری‌نویسی
  • 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 9. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 10. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 11. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 12. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 14. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 15. یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)
  • 16. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 17. رگرسیون لجستیک و دسته‌بندی
  • 18. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 20. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 21. خوشه‌بندی (Clustering) و الگوریتم K-Means
  • 22. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 23. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 28. تحلیل احساسات متنی
  • 29. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 30. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 31. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 33. معیارهای ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی
  • 34. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 35. تنظیم هایپرپارامترها
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 37. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 38. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 39. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 40. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 41. شناسایی الگو در داده‌های سری زمانی
  • 42. مدل‌سازی سری‌های زمانی با ARIMA
  • 43. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 44. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 45. نمودارهای شبکه‌ای و مفاهیم آن
  • 46. شناسایی جوامع در شبکه‌های اجتماعی
  • 47. شاخص‌های مرکزیت در شبکه‌ها
  • 48. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 49. قواعد وابستگی (Association Rules)
  • 50. الگوریتم Apriori
  • 51. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
  • 52. بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization)
  • 53. اصول و مفاهیم بصری‌سازی
  • 54. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
  • 55. ترسیم نمودارهای خطی و میله‌ای
  • 56. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
  • 57. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 58. داشبوردهای مدیریتی
  • 59. مقدمه‌ای بر کلان‌داده (Big Data)
  • 60. معماری‌های کلان‌داده
  • 61. اکوسیستم هادوپ (Hadoop)
  • 62. فریم‌ورک اسپارک (Spark)
  • 63. ذخیره‌سازی و پردازش کلان‌داده
  • 64. امنیت در کلان‌داده
  • 65. مقدمه‌ای بر اخلاق در علوم داده
  • 66. حریم خصوصی داده‌ها
  • 67. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 68. مسئولیت‌پذیری در علوم داده
  • 69. کاربرد علوم داده در حوزه‌های مختلف
  • 70. علوم داده در بهداشت و درمان
  • 71. علوم داده در امور مالی و بانکی
  • 72. علوم داده در بازاریابی و فروش
  • 73. علوم داده در حوزه انرژی
  • 74. علوم داده در حمل و نقل
  • 75. علوم داده در بخش دولتی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری توزیع‌شده
  • 77. چالش‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 78. فریم‌ورک‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 79. کاربرد یادگیری توزیع‌شده
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 81. مفاهیم و معماری یادگیری فدرال
  • 82. مزایا و چالش‌های یادگیری فدرال
  • 83. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 84. مطالعه موردی: پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 85. مطالعه موردی: تحلیل ریسک اعتباری
  • 86. مطالعه موردی: بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 87. مطالعه موردی: کشف تقلب
  • 88. مطالعه موردی: سیستم‌های توصیه‌گر
  • 89. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های سلامت
  • 90. مطالعه موردی: بهبود فرآیندهای تولید
  • 91. مطالعه موردی: هوشمندسازی شهرها
  • 92. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های آموزشی
  • 93. مطالعه موردی: پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 94. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در علوم داده
  • 95. یادگیری عمیق برای داده‌های ساختاریافته
  • 96. استنتاج علی (Causal Inference)
  • 97. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 98. توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 99. سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 100. یادگیری تقویتی عمیق

📚 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.