کتاب راهنمای عملی شرکت در رقابت‌های علمی داده‌کاوی با پایتون (مبتنی بر ۳۰ روز یادگیری)

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 راهنمای عملی شرکت در رقابت‌های علمی داده‌کاوی با پایتون (مبتنی بر ۳۰ روز یادگیری)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
  • 2. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد تحلیل داده شامل پانداس و نامپای
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و چرخه حیات پروژه‌های داده‌محور
  • 4. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها از منابع استاندارد
  • 5. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
  • 6. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
  • 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها برای درک الگوهای آماری
  • 8. بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه‌های متناسب
  • 9. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و ارزیابی
  • 10. آشنایی با ساختار رقابت‌های علمی در پلتفرم‌های داده‌کاوی
  • 11. ارزیابی دقت مدل با متریک‌های استاندارد علمی
  • 12. کاربرد مدل‌های رگرسیون خطی در پیش‌بینی مقادیر عددی
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم‌های درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 14. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
  • 15. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 16. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌سازی
  • 17. کاربرد الگوریتم جنگل تصادفی در حل مسائل پیچیده
  • 18. آشنایی با کتابخانه اس‌کی‌لِرن برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری
  • 19. روش‌های کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 20. کار با داده‌های دسته‌ای و تبدیل آن‌ها به فرمت عددی
  • 21. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌ها برای افزایش دقت
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های تقویت گرادیان برای مسابقات سطح بالا
  • 23. مدیریت حافظه در پردازش مجموعه‌داده‌های حجیم
  • 24. استراتژی‌های مهندسی ویژگی‌های پیشرفته
  • 25. تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها یا انسامبل‌سازی
  • 26. تحلیل خطاهای مدل و شناسایی نقاط ضعف پیش‌بینی
  • 27. آماده‌سازی فایل نهایی برای ارسال در رقابت‌های علمی
  • 28. اصول اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و حریم خصوصی کاربران
  • 29. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 30. مرور پروژه‌های موفق در رقابت‌های داده‌کاوی
  • 31. به‌کارگیری ابزارهای کنترل نسخه در پروژه‌های گروهی
  • 32. تکنیک‌های افزایش سرعت اجرای کدهای پایتون
  • 33. بررسی نقش هوش مصنوعی در صنایع استراتژیک کشور
  • 34. بهینه‌سازی مدل‌ها برای محیط‌های عملیاتی
  • 35. استفاده از محیط‌های ابری برای محاسبات سنگین
  • 36. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 37. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 38. آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق در کاربردهای پردازش تصویر
  • 39. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
  • 40. خلاصه و نقشه‌راه ادامه مسیر در علوم داده

📚 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.