اکسپرس 24
کتاب آموزش زبان‌های برنامه‌نویسی و داده‌کاوی (Data Mining)

کتاب آموزش زبان‌های برنامه‌نویسی و داده‌کاوی (Data Mining)

تگ‌ها: آموزش برنامه نویسی آموزش داده کاوی برنامه نویسی تحلیل داده داده کاوی داده کاوی با پایتون دیتا ساینس زبان های برنامه نویسی نرم افزار هوش مصنوعی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 زبان‌های برنامه‌نویسی و داده‌کاوی (Data Mining)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: زبان‌های برنامه‌نویسی**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی داده‌کاوی و فرآیند کشف دانش
  • 2. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی برای داده‌کاوی
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط پایتون برای تحلیل داده
  • 4. ساختارهای داده در پایتون: لیست، دیکشنری و تاپل
  • 5. کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 6. آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت داده‌ها
  • 7. خواندن و نوشتن فایل‌های CSV و Excel با Pandas
  • 8. تمیزسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده و پرت
  • 9. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 10. ادغام و پیوستن دیتافریم‌ها در Pandas
  • 11. مبانی زبان برنامه‌نویسی R برای آمار و داده
  • 12. ساختارهای داده در R: وکتور، ماتریس و دیتافریم
  • 13. کار با کتابخانه dplyr برای دستکاری داده در R
  • 14. تصویرسازی داده با Matplotlib در پایتون
  • 15. تصویرسازی پیشرفته با Seaborn
  • 16. تحلیل اکتشافی داده (EDA) و خلاصه‌سازی آماری
  • 17. مفاهیم احتمالات و آمار برای داده‌کاوی
  • 18. آشنایی با یادگیری ماشین و انواع آن
  • 19. رگرسیون خطی ساده و چندگانه با Scikit-learn
  • 20. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 21. درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 22. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
  • 23. خوشه‌بندی با الگوریتم K-Means
  • 24. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و DBSCAN
  • 25. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 26. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با معیارهای دقت
  • 27. اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 28. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی‌های مؤثر
  • 29. مدیریت داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی
  • 30. معرفی شبکه‌های عصبی و پرسپترون ساده
  • 31. پیاده‌سازی شبکه عصبی با کتابخانه Keras
  • 32. مبانی یادگیری عمیق و کاربردهای آن در داده‌کاوی
  • 33. پردازش متن و تحلیل احساسات با NLP
  • 34. استخراج ویژگی از متن با TF-IDF و Bag of Words
  • 35. کار با داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی
  • 36. تحلیل همبستگی و قوانین انجمنی (Apriori)
  • 37. داده‌کاوی با پایگاه داده SQL و کوئری‌نویسی
  • 38. اتصال پایتون به پایگاه داده با SQLite و SQLAlchemy
  • 39. کار با داده‌های بزرگ و معرفی Apache Spark
  • 40. مبانی پردازش توزیع‌شده با PySpark
  • 41. مدیریت پروژه‌های داده‌کاوی با Git
  • 42. ارائه گزارش و داشبورد با ابزارهای بصری
  • 43. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های فروش و مشتری
  • 44. مطالعه موردی: تشخیص تقلب در تراکنش‌ها
  • 45. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت
  • 46. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با Grid Search
  • 47. معرفی روش‌های Ensemble: Bagging و Boosting
  • 48. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 49. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در داده‌کاوی
  • 50. منابع و مسیر یادگیری پیشرفته در داده‌کاوی

📚 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.