اکسپرس 24
کتاب جامع پیاده‌سازی پروژه‌های علوم داده از تحلیل داده‌های آماری تا مدل‌سازی پیش‌بینانه

کتاب جامع پیاده‌سازی پروژه‌های علوم داده از تحلیل داده‌های آماری تا مدل‌سازی پیش‌بینانه

تگ‌ها: Data Science پایتون برای داده‌کاوی پروژه علوم داده تحلیل آماری تحلیل داده علوم داده مدل‌سازی پیش‌بینانه مهندسی 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 جامع پیاده‌سازی پروژه‌های علوم داده از تحلیل داده‌های آماری تا مدل‌سازی پیش‌بینانه

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: مهندسی داده و یادگیری ماشین کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین علوم داده و نقش مهندسی داده در پروژه‌های تحلیلی
  • 2. چرخه حیات پروژه‌های علم داده و متدولوژی‌های استاندارد
  • 3. محیط‌سازی و آماده‌سازی ابزارهای تحلیل داده با پایتون
  • 4. مبانی آمار توصیفی و تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 5. کار با کتابخانه‌های پردازش داده و مدیریت جداول در پایتون
  • 6. روش‌های جمع‌آوری و استخراج داده از منابع ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 7. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود و نویز
  • 8. مهندسی ویژگی و تبدیل داده‌های خام به متغیرهای قابل تحلیل
  • 9. تحلیل همبستگی و شناسایی الگوهای آماری در داده‌ها
  • 10. تجسم‌سازی داده‌ها و طراحی داشبوردهای تحلیلی کاربردی
  • 11. مبانی احتمالات و استنباط آماری در تحلیل داده
  • 12. آشنایی با یادگیری ماشین و دسته‌بندی مسائل پیش‌بینانه
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده برای مسائل رگرسیون
  • 14. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و تشخیص الگوهای دسته‌ای
  • 15. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینانه و شاخص‌های دقت
  • 16. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 17. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی داده‌ها
  • 18. کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای مدیریت داده‌های حجیم
  • 19. پیاده‌سازی یک پروژه کامل تحلیل داده از ابتدا تا انتها
  • 20. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده و مدیریت ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
  • 21. تکنیک‌های پرس‌وجو و استخراج داده از دیتابیس‌های رابطه‌ای
  • 22. معماری خط لوله داده و خودکارسازی فرآیندهای انتقال داده
  • 23. مبانی مدل‌سازی سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای آینده
  • 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
  • 25. اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی کاربران در تحلیل‌ها
  • 26. مستندسازی پروژه‌های داده و گزارش‌نویسی نتایج فنی
  • 27. ارائه نتایج تحلیل به مدیران و ذی‌نفعان با رویکرد تصمیم‌گیری داده‌محور
  • 28. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
  • 29. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و بازآموزی سیستم‌های هوشمند
  • 30. چالش‌های پیاده‌سازی پروژه‌های داده در مقیاس بزرگ
  • 31. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش داده‌های با حجم بالا
  • 32. مدیریت منابع و زیرساخت‌های محاسباتی برای پروژه‌های علوم داده
  • 33. امنیت در داده‌کاوی و رعایت پروتکل‌های حفاظتی اطلاعات
  • 34. تحلیل داده‌های متنی و استخراج مفاهیم کلیدی
  • 35. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری جمعی و بهبود دقت مدل
  • 36. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع و اطمینان از پایداری مدل
  • 37. کاربرد تحلیل داده در بهبود بهره‌وری سیستم‌های مدیریتی
  • 38. تجزیه و تحلیل خطا و تحلیل ریشه‌ای در نتایج مدل
  • 39. استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای مسائل پیچیده
  • 40. تلفیق دانش آماری و مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های داده‌محور

📚 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.