اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین و علم داده با پایتون از صفر تا صد

کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین و علم داده با پایتون از صفر تا صد

تگ‌ها: numpy pandas scikit-learn آموزش تحلیل داده پروژه های علم داده دوره یادگیری ماشین علم داده پایتون کتابخانه های پایتون یادگیری ماشین با پایتون

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 جامع یادگیری ماشین و علم داده با پایتون از صفر تا صد

موضوع کلی: یادگیری ماشین و علم داده

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی با پایتون در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و علم داده
  • 2. نصب و راه‌اندازی پایتون و محیط توسعه
  • 3. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 4. کار با آرایه‌ها و عملیات ماتریسی در NumPy
  • 5. مقدمه‌ای بر Pandas برای تحلیل داده
  • 6. خواندن و نوشتن فایل‌های داده با Pandas
  • 7. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 8. مدیریت داده‌های گمشده و پرت
  • 9. دسته‌بندی و گروه‌بندی داده‌ها با Pandas
  • 10. ادغام و پیوستن دیتافریم‌ها
  • 11. مصورسازی داده با Matplotlib
  • 12. رسم نمودارهای خطی، میله‌ای و پراکندگی
  • 13. مصورسازی پیشرفته با Seaborn
  • 14. توزیع داده‌ها و هیستوگرام
  • 15. مفاهیم پایه آمار توصیفی
  • 16. آشنایی با احتمالات و توزیع‌های آماری
  • 17. همبستگی و تحلیل رابطه بین متغیرها
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
  • 19. رگرسیون خطی ساده
  • 20. رگرسیون خطی چندگانه
  • 21. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای MSE و R-squared
  • 22. رگرسیون لجستیک برای دسته‌بندی باینری
  • 23. ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای دقت و یادآوری
  • 24. درخت تصمیم برای دسته‌بندی و رگرسیون
  • 25. جنگل تصادفی و مدل‌های Ensemble
  • 26. روش ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 27. خوشه‌بندی با K-Means
  • 28. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها با روش آرنج
  • 29. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و دندروگرام
  • 30. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 31. آشنایی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 32. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده با Scikit-learn
  • 33. نرمال‌سازی و مقیاس‌سازی ویژگی‌ها
  • 34. جلوگیری از بیش‌برازش با Regularization
  • 35. اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی مدل
  • 36. بهینه‌سازی فراپارامترها با Grid Search
  • 37. مدیریت داده‌های نامتوازن در دسته‌بندی
  • 38. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 39. کار با داده‌های متنی و بردارسازی با TF-IDF
  • 40. تحلیل سری‌های زمانی با Pandas
  • 41. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های ساده
  • 42. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
  • 43. رگرسیون چندجمله‌ای و غیرخطی
  • 44. دسته‌بندی با K-Nearest Neighbors (KNN)
  • 45. تحلیل خوشه‌ای سلسله‌مراتبی
  • 46. کار با داده‌های تصویری ساده (Flatten)
  • 47. آشنایی با کتابخانه TensorFlow و Keras
  • 48. ساخت یک مدل رگرسیون با TensorFlow
  • 49. ساخت یک مدل دسته‌بندی با Keras
  • 50. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 51. مصورسازی نتایج و منحنی یادگیری
  • 52. تحلیل خطا و بهبود مدل
  • 53. پایپلاین خودکار داده با Scikit-learn
  • 54. کار با داده‌های بزرگ و chunking
  • 55. مقدمه‌ای بر Web Scraping با BeautifulSoup
  • 56. استخراج داده از APIها با Requests
  • 57. پایگاه داده و ذخیره‌سازی نتایج
  • 58. مدیریت پروژه و نسخه‌گذاری کد با Git
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 60. آزمون و اعتبارسنجی نهایی مدل
  • 61. ارائه نتایج و گزارش تحلیلی

📚 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.