کتاب آموزش جامع حل مسائل داده‌کاوی و پیش‌بینی با رویکرد پروژه‌محور (مطالعه موردی سه چالش علمی)

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 جامع حل مسائل داده‌کاوی و پیش‌بینی با رویکرد پروژه‌محور (مطالعه موردی سه چالش علمی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند داده‌ها

موضوع میانی: یادگیری ماشین و رقابت‌های تحلیل داده (Data Science Competitions)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با مفاهیم پایه و چرخه حیات پروژه‌های علم داده
  • 2. معرفی پلتفرم‌های رقابتی تحلیل داده و استانداردهای ارزیابی
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های تحلیل داده
  • 4. مفاهیم اساسی در پیش‌پردازش داده‌های خام و مدیریت مقادیر مفقود
  • 5. روش‌های استاندارد پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت نویز در مجموعه‌های آموزشی
  • 6. تحلیل اکتشافی داده‌ها جهت شناسایی الگوهای آماری اولیه
  • 7. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل متغیرهای طبقه‌بندی به داده‌های عددی
  • 8. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل
  • 9. انتخاب ویژگی‌های کلیدی و کاهش ابعاد داده برای افزایش دقت
  • 10. آشنایی با چالش اول: پیش‌بینی مقادیر عددی در مسائل رگرسیون
  • 11. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی و ارزیابی خطا در چالش اول
  • 12. استفاده از الگوریتم‌های درخت تصمیم برای مدل‌سازی مسائل رگرسیون
  • 13. بهینه‌سازی ابرپارامترها جهت بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی
  • 14. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 15. شناسایی بیش‌برازش و راهکارهای مقابله با آن در رقابت‌های داده‌کاوی
  • 16. آشنایی با چالش دوم: مسائل طبقه‌بندی و پیش‌بینی دسته‌ها
  • 17. آماده‌سازی داده‌های غیرمتوازن برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم جنگل تصادفی در مسائل طبقه‌بندی
  • 19. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای دقت و فراخوانی
  • 20. ارتقای مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از روش‌های تقویت گرادیان
  • 21. بررسی اهمیت ویژگی‌ها در تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. آشنایی با چالش سوم: تحلیل داده‌های پیچیده و پروژه‌های پیشرفته
  • 23. استراتژی‌های مهندسی ویژگی‌های پیشرفته در داده‌های ساختاریافته
  • 24. کاربرد مدل‌های XGBoost و LightGBM در مسابقات معتبر داده‌کاوی
  • 25. ترکیب مدل‌ها یا انسامبل‌سازی برای رسیدن به دقت بالاتر
  • 26. روش‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی در چارچوب رقابت‌های داده‌کاوی
  • 27. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش داده‌های حجیم
  • 28. مستندسازی نتایج و گزارش‌دهی علمی در پروژه‌های داده‌کاوی
  • 29. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 30. استراتژی‌های موثر برای بهبود رتبه در لیدربوردهای رقابتی
  • 31. نکات کلیدی در ارائه نهایی و تفسیر نتایج مدل برای تصمیم‌گیری کسب‌وکار

📚 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.