اکسپرس 24
کتاب تسلط بر علم داده با پایتون: دستور العمل‌های عملی

کتاب تسلط بر علم داده با پایتون: دستور العمل‌های عملی

تگ‌ها: برنامه نویسی پایتون پایتون پایتون برای داده تحلیل داده داده کاوی دستورالعمل پایتون دیتا ساینس علم 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 تسلط بر علم داده با پایتون: دستور العمل‌های عملی

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و کاربردهای آن
  • 2. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و نصب آن
  • 3. مبانی پایتون: متغیرها، انواع داده‌ها و عملگرها
  • 4. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
  • 5. توابع در پایتون: تعریف، فراخوانی و آرگومان‌ها
  • 6. کار با لیست‌ها، تاپل‌ها و دیکشنری‌ها در پایتون
  • 7. مدیریت فایل‌ها در پایتون: خواندن و نوشتن
  • 8. آشنایی با کتابخانه NumPy و آرایه‌های چندبعدی
  • 9. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
  • 10. کتابخانه Pandas: آشنایی با Dataframe و Series
  • 11. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas: CSV، Excel و پایگاه داده‌ها
  • 12. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
  • 13. تحلیل داده‌ها با Pandas: گروه‌بندی، تجمیع و pivot
  • 14. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib: نمودارهای خطی، میله‌ای و پراکندگی
  • 15. تصویرسازی داده‌ها با Seaborn: نمودارهای توزیع و روابط
  • 16. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn و یادگیری ماشین
  • 17. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و پیاده‌سازی در Scikit-learn
  • 18. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: R-squared و RMSE
  • 19. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی و الگوریتم‌های آن
  • 20. درخت تصمیم و پیاده‌سازی در Scikit-learn
  • 21. جنگل تصادفی و بهبود عملکرد طبقه‌بندی
  • 22. ماشین بردار پشتیبان (SVM) و کاربردهای آن
  • 23. خوشه‌بندی با K-Means و تحلیل داده‌های بدون برچسب
  • 24. کاهش ابعاد با PCA و تجسم داده‌ها
  • 25. انتخاب ویژگی و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین
  • 26. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 27. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 28. کتابخانه TensorFlow و Keras: ساخت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش متن
  • 31. پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از NLTK
  • 32. تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
  • 33. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
  • 34. کار با داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی
  • 35. تحلیل داده‌های مکانی و GIS با پایتون
  • 36. کار با APIها و جمع‌آوری داده‌ها از منابع آنلاین
  • 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Flask یا Django
  • 38. بهینه‌سازی کد پایتون برای کارایی بیشتر
  • 39. مستندسازی کد پایتون و نوشتن توابع قابل استفاده مجدد
  • 40. آشنایی با Git و کنترل نسخه
  • 41. مقدمه‌ای بر Docker و مجازی‌سازی محیط توسعه
  • 42. کار با محیط‌های ابری برای علم داده (AWS, Azure, Google Cloud)
  • 43. آشنایی با Big Data و Spark با پایتون
  • 44. آشنایی با Hadoop و پردازش داده‌های بزرگ
  • 45. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL و MongoDB
  • 46. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با پایتون
  • 47. تحلیل سبد خرید و پیشنهاد محصول
  • 48. تشخیص تقلب با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 49. پیش‌بینی ریزش مشتری (Churn Prediction)
  • 50. تحلیل ریسک اعتباری
  • 51. کاربرد علم داده در حوزه بهداشت و درمان
  • 52. کاربرد علم داده در حوزه مالی
  • 53. کاربرد علم داده در حوزه بازاریابی
  • 54. تحلیل داده‌های حسگرها و اینترنت اشیا (IoT)
  • 55. کار با داده‌های جغرافیایی و نقشه‌ها
  • 56. آشنایی با ابزارهای هوش تجاری (BI) و Power BI
  • 57. آشنایی با Tableau و تصویرسازی تعاملی داده‌ها
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 60. مدل‌سازی و پیش‌بینی زنجیره تامین
  • 61. تحلیل و بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی
  • 62. آشنایی با اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی
  • 63. قوانین و مقررات مرتبط با داده در ایران
  • 64. مقدمه‌ای بر امنیت داده و جلوگیری از نشت اطلاعات

📚 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.