اکسپرس 24
کتاب مدل‌های پیش‌بینی‌کننده هوشمند برای تحلیل روندهای بازار

کتاب مدل‌های پیش‌بینی‌کننده هوشمند برای تحلیل روندهای بازار

تگ‌ها: بازار مالی پیش‌بینی روند تحلیل بازار تحلیل تکنیکال تحلیل داده داده‌کاوی مدل‌های پیش‌بینی هوش تجاری 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 مدل‌های پیش‌بینی‌کننده هوشمند برای تحلیل روندهای بازار

موضوع کلی: آینده‌نگری و پیامدهای انتخاب

موضوع میانی: آینده تأثیر هوش مصنوعی بر تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل روندهای بازار
  • 2. مبانی آمار و احتمال در پیش‌بینی
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • 4. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 5. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 6. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
  • 7. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 8. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 9. معماری شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 11. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل احساسات
  • 12. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی
  • 13. مدل‌های ARIMA و SARIMA
  • 14. مدل‌های GARCH برای نوسانات بازار
  • 15. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 16. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 18. متریک‌های ارزیابی رگرسیون
  • 19. متریک‌های ارزیابی طبقه‌بندی
  • 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 21. روش‌های جستجوی شبکه‌ای و تصادفی
  • 22. روش‌های بیزی برای بهینه‌سازی
  • 23. استفاده از داده‌های بزرگ در پیش‌بینی بازار
  • 24. پردازش و پاکسازی داده‌های بازار
  • 25. مهندسی ویژگی برای داده‌های مالی
  • 26. کاربرد یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
  • 27. مدیریت ریسک در پیش‌بینی بازار
  • 28. سناریوهای تحلیل حساسیت
  • 29. تاثیر اخبار و رویدادها بر بازار
  • 30. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تاثیر آن‌ها بر بازار
  • 31. پیش‌بینی قیمت سهام
  • 32. پیش‌بینی قیمت ارز
  • 33. پیش‌بینی قیمت کالاها
  • 34. پیش‌بینی شاخص‌های بازار
  • 35. مدل‌سازی تقاضا و عرضه
  • 36. تحلیل سبد سهام
  • 37. بهینه‌سازی سبد سهام با استفاده از یادگیری ماشین
  • 38. تشخیص تقلب در معاملات
  • 39. شناسایی الگوهای غیرعادی در بازار
  • 40. پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها
  • 41. تحلیل ریسک اعتباری
  • 42. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 43. تحلیل داده‌های مکالمات تلفنی و متنی
  • 44. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای پیش‌بینی
  • 45. تحلیل داده‌های تراکنش‌های بانکی
  • 46. استفاده از داده‌های حسگرها در پیش‌بینی
  • 47. کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 48. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 49. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 50. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 51. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی
  • 52. پیش‌بینی با استفاده از داده‌های پانل
  • 53. تحلیل هم‌جمعی (Cointegration)
  • 54. مدل‌های تغییر رژیم (Regime Switching Models)
  • 55. تحلیل خوشه‌بندی برای بخش‌بندی مشتریان
  • 56. تحلیل ارتباط (Association Rule Mining)
  • 57. مبانی اقتصادسنجی برای تحلیل بازار
  • 58. تحلیل تاثیر سیاست‌های پولی و مالی
  • 59. پیش‌بینی نرخ بهره
  • 60. پیش‌بینی تورم
  • 61. تحلیل ریسک سیستماتیک و غیرسیستماتیک
  • 62. نگارش گزارش‌های تحلیلی بازار
  • 63. تصویرسازی داده‌ها و داشبوردهای تحلیلی
  • 64. ابزارهای نرم‌افزاری برای پیش‌بینی بازار (Python, R)
  • 65. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 66. استقرار مدل‌های پیش‌بینی در محیط عملیاتی
  • 67. نظارت و به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینی
  • 68. چالش‌ها و محدودیت‌های پیش‌بینی بازار
  • 69. اخلاق در پیش‌بینی بازار و معاملات الگوریتمی
  • 70. آینده‌ی پیش‌بینی بازار با هوش مصنوعی

📚 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.