کتاب تحلیل داده‌های کلان با پایتون: روش‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد در کاربردهای صنعتی و پژوهشی

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 تحلیل داده‌های کلان با پایتون: روش‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد در کاربردهای صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: یادگیری ماشین بدون ناظر (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل داده‌های کلان و پیش‌پردازش داده‌ها در پایتون
  • 2. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های آماری
  • 3. مفهوم یادگیری بدون ناظر و تفاوت آن با یادگیری نظارت‌شده
  • 4. آشنایی با کتابخانه‌های Scikit-learn و NumPy در تحلیل داده
  • 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها و شناسایی الگوهای اولیه
  • 6. مفهوم خوشه‌بندی و معیارهای ارزیابی کیفیت خوشه‌ها
  • 7. الگوریتم خوشه‌بندی K-Means و نحوه عملکرد آن
  • 8. انتخاب بهینه تعداد خوشه‌ها با روش آرنج
  • 9. محدودیت‌های K-Means و راهکارهای بهبود آن
  • 10. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و رسم نمودار دندروگرام
  • 11. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی مانند DBSCAN
  • 12. مزایای استفاده از DBSCAN در شناسایی نویز و داده‌های پرت
  • 13. خوشه‌بندی فازی و کاربردهای آن در مدیریت عدم قطعیت
  • 14. کاهش ابعاد و اهمیت آن در تحلیل داده‌های با ابعاد بالا
  • 15. مبانی ریاضی تحلیل مؤلفه‌های اصلی PCA
  • 16. پیاده‌سازی PCA برای کاهش ابعاد داده‌های صنعتی
  • 17. تفسیر واریانس و انتخاب تعداد مؤلفه‌های اصلی در PCA
  • 18. تحلیل مؤلفه‌های مستقل ICA و کاربردهای جداسازی سیگنال
  • 19. الگوریتم t-SNE برای بصری‌سازی داده‌های چندبعدی
  • 20. مقایسه روش‌های کاهش ابعاد خطی و غیرخطی
  • 21. مدل‌سازی ترکیبی گاوسی GMM برای خوشه‌بندی نرم
  • 22. تخمین پارامترهای مدل با الگوریتم انتظار-بیشینه‌سازی EM
  • 23. شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های صنعتی با روش‌های بدون ناظر
  • 24. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی مشتریان و تحلیل بازار
  • 25. تحلیل سبد خرید و قوانین انجمنی در داده‌های فروشگاهی
  • 26. استخراج ویژگی‌های کلیدی از متون با استفاده از مدل‌های بدون ناظر
  • 27. بصری‌سازی داده‌های خوشه‌بندی شده با Matplotlib و Seaborn
  • 28. ارزیابی دقت مدل‌های بدون ناظر با شاخص‌های Silhouette و Davies-Bouldin
  • 29. مدیریت داده‌های گم‌شده در فرآیند یادگیری بدون ناظر
  • 30. بهینه‌سازی محاسبات با استفاده از پردازش موازی در پایتون
  • 31. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای داده‌های کلان (Big Data)
  • 32. استفاده از کتابخانه PySpark برای تحلیل داده‌های حجیم
  • 33. پیاده‌سازی خوشه‌بندی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 34. تجمیع نتایج خوشه‌بندی و گزارش‌دهی هوشمند
  • 35. اخلاق در تحلیل داده و حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 36. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در صنایع داخلی
  • 37. یکپارچه‌سازی خروجی‌های خوشه‌بندی با سیستم‌های تصمیم‌یار
  • 38. مستندسازی پروژه‌های داده‌محور و گزارش‌نویسی علمی
  • 39. مطالعه موردی: تحلیل الگوهای مصرف انرژی در بخش صنعت
  • 40. مطالعه موردی: دسته‌بندی هوشمند داده‌های سنسورهای صنعتی
  • 41. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های یادگیری بدون ناظر در طول زمان
  • 42. بررسی روندها و آینده یادگیری بدون ناظر در هوش مصنوعی

📚 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.