کتاب جامع تحلیل داده‌های بزرگ با MATLAB: از استخراج تا مدلسازی و مقیاس‌پذیری

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 تحلیل داده‌های بزرگ با MATLAB: از استخراج تا مدلسازی و مقیاس‌پذیری

موضوع کلی: تحلیل داده‌ها و داده‌کاوی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم دادگان بزرگ و معماری آن در MATLAB
  • 2. معرفی ساختار داده Tall Arrays برای پردازش داده‌های حجیم
  • 3. معرفی ساختار داده Datastore برای مدیریت داده‌های خارج از حافظه (Out-of-Core)
  • 4. نحوه فراخوانی و ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در Datastore
  • 5. فراخوانی و پردازش داده‌های متنی و نیمه‌ساختاریافته با Datastore
  • 6. کار با فایل‌های حجیم CSV، Excel و Parquet در متلب
  • 7. اتصال MATLAB به دیتابیس‌های حجیم SQL و NoSQL
  • 8. پیش‌پردازش و تمیزکاری داده‌های بزرگ متنی و عددی
  • 9. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Values) و داده‌های پرت (Outliers) در Tall Arrays
  • 10. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های حجیم
  • 11. تکنیک‌های تغییر شکل و گروه‌بندی داده‌های بزرگ (Grouped Operations)
  • 12. تحلیل آماری توصیفی بر روی دادگان بزرگ با Tall Arrays
  • 13. تجسم‌سازی و رسم نمودارهای گرافیکی برای داده‌های حجیم
  • 14. اجرای الگوریتم‌های MapReduce در محیط MATLAB
  • 15. طراحی توابع Map و Reduce سفارشی برای محاسبات حجیم
  • 16. بهینه‌سازی محاسبات MapReduce در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 17. نحوه استفاده از Parallel Computing Toolbox برای موازی‌سازی کدهای متلب
  • 18. پیکربندی Parallel Pools و مدیریت پردازش‌های همزمان
  • 19. استفاده از حلقه‌های parfor برای موازی‌سازی پروژه‌های داده‌کاوی
  • 20. پردازش داده‌های بزرگ روی پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در متلب
  • 21. یکپارچه‌سازی MATLAB با پلتفرم Apache Hadoop
  • 22. اجرای کدهای متلب روی خوشه‌های Apache Spark
  • 23. دسته‌بندی و خوشه‌بندی داده‌های بزرگ (Clustering) با K-Means در Tall Arrays
  • 24. اعمال مدل‌های رگرسیون خطی و چندجمله‌ای روی دادگان بزرگ
  • 25. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 26. استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پردازش داده‌های حجیم
  • 27. طراحی درخت‌های تصمیم و الگوریتم‌های Random Forest در داده‌های بزرگ
  • 28. کاهش ابعاد داده‌های بزرگ با تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 29. تحلیل سری‌های زمانی حجیم (Time Series Analysis) با MATLAB
  • 30. استخراج ویژگی (Feature Extraction) از سیگنال‌ها و تصاویر حجیم
  • 31. طراحی شبکه های عصبی عمیق برای تحلیل دادگان بزرگ
  • 32. استقرار و اجرای الگوریتم‌های Deep Learning در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 33. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و معیارهای Accuracy و ROC در Big Data
  • 34. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی سرعت اجرای کدها در پردازش‌های بزرگ
  • 35. معماری MATLAB Parallel Server برای برنامه‌های کاربردی سازمانی
  • 36. پیکربندی خوشه‌های محاسباتی (HPC) جهت پردازش داده‌های فوق‌سنگین
  • 37. طراحی خط لوله پردازش داده (Data Pipeline) خودکار از دریافت تا تحلیل
  • 38. استقرار (Deployment) مدل‌های Big Data متلب در قالب برنامه‌های مستقل یا وب‌سرویس
  • 39. تست واحد و رفع اشکال در پروژه‌های تحلیل داده‌های بزرگ
  • 40. پروژه پایانی: طراحی جامع سیستم تحلیل و پیش‌بینی بر روی دادگان کلان واقعی

📚 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.