اکسپرس 24
کتاب استخراج و ساماندهی داده‌های نامنظم: تکنیک‌های پیشرفته

کتاب استخراج و ساماندهی داده‌های نامنظم: تکنیک‌های پیشرفته

تگ‌ها: Data Wrangling استخراج داده پاکسازی داده پیش‌پردازش داده تحلیل اطلاعات تکنیک‌های داده داده کاوی داده‌های نامنظم ساماندهی داده علم داده

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 استخراج و ساماندهی داده‌های نامنظم: تکنیک‌های پیشرفته

موضوع کلی: علم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و استخراج اطلاعات
  • 2. اهمیت پیش‌پردازش داده‌ها در تحلیل
  • 3. انواع داده‌های نامنظم و چالش‌های مرتبط
  • 4. شناسایی و برخورد با داده‌های گمشده
  • 5. تکنیک‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 6. روش‌های تشخیص و حذف داده‌های پرت
  • 7. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 8. تبدیل انواع داده‌ها (Data Type Conversion)
  • 9. حذف داده‌های تکراری و ناسازگار
  • 10. اعتبارسنجی داده‌ها و بررسی صحت آن‌ها
  • 11. کار با داده‌های متنی: پاکسازی و تبدیل
  • 12. استفاده از عبارات باقاعده (Regular Expressions) در پاکسازی داده‌ها
  • 13. پردازش داده‌های تاریخ و زمان
  • 14. مدیریت داده‌های طبقه‌بندی شده (Categorical Data)
  • 15. تکنیک‌های رمزگذاری داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 16. استخراج ویژگی (Feature Extraction) از داده‌های متنی
  • 17. کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته (Semi-structured Data)
  • 18. استخراج اطلاعات از فایل‌های JSON
  • 19. استخراج اطلاعات از فایل‌های XML
  • 20. کار با داده‌های وب (Web Data)
  • 21. خراشیدن وب (Web Scraping) و جمع‌آوری داده‌ها
  • 22. پاکسازی و تبدیل داده‌های جمع‌آوری شده از وب
  • 23. استفاده از APIها برای دریافت داده‌ها
  • 24. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
  • 25. کار با داده‌های بزرگ (Big Data) و چالش‌های آن
  • 26. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling) از داده‌های بزرگ
  • 27. استفاده از ابزارهای پیش‌پردازش داده‌های بزرگ
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و ارتباط آن با پیش‌پردازش داده‌ها
  • 29. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و کاهش ابعاد
  • 30. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 31. ارزیابی کیفیت داده‌های پیش‌پردازش شده
  • 32. ابزارهای متن‌باز برای پیش‌پردازش داده‌ها (Python, R)
  • 33. کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy در Python
  • 34. کار با کتابخانه‌های dplyr و tidyr در R
  • 35. خودکارسازی فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها
  • 36. مراحل ایجاد خط لوله (Pipeline) پیش‌پردازش داده‌ها
  • 37. بهبود عملکرد فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها
  • 38. مدیریت داده‌های حجیم در حافظه
  • 39. تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelization) در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 40. پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل‌های آماری
  • 41. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی یادگیری ماشین
  • 42. پیش‌پردازش داده‌ها برای مصورسازی داده‌ها
  • 43. استانداردهای کیفیت داده و معیارهای ارزیابی
  • 44. مستندسازی فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها
  • 45. بهترین روش‌ها در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 46. چالش‌های پیش‌پردازش داده‌ها در صنایع مختلف
  • 47. پیش‌پردازش داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 48. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 49. مدیریت و نگهداری داده‌های پیش‌پردازش شده
  • 50. امنیت داده‌ها در فرآیند پیش‌پردازش
  • 51. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند پیش‌پردازش
  • 52. رعایت اصول اخلاقی در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 53. استفاده از داده‌های باز (Open Data) و چالش‌های مرتبط
  • 54. پیش‌پردازش داده‌های چندرسانه‌ای (Multimedia Data)
  • 55. کار با داده‌های تصویر و ویدئو
  • 56. کار با داده‌های صوتی
  • 57. آینده پیش‌پردازش داده‌ها و روندهای نوظهور

📚 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.