اکسپرس 24
کتاب تحلیل و مدل‌سازی داده‌های حسگر در زمان واقعی

کتاب تحلیل و مدل‌سازی داده‌های حسگر در زمان واقعی

تگ‌ها: Scol پردازش سیگنال تحلیل داده تحلیل سری زمانی حسگرها داده کاوی داده‌های بی‌درنگ داده‌های حسگر مدل‌سازی داده 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 تحلیل و مدل‌سازی داده‌های حسگر در زمان واقعی

موضوع کلی: پردازش سیگنال و داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌های سری زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های حسگر و کاربردهای آن‌ها
  • 2. ویژگی‌های داده‌های سری زمانی
  • 3. پیش‌پردازش داده‌های حسگر: حذف نویز و داده‌های پرت
  • 4. روش‌های هموارسازی داده‌های سری زمانی
  • 5. تبدیل فوریه و کاربرد آن در تحلیل داده‌های حسگر
  • 6. تبدیل موجک و کاربرد آن در تحلیل داده‌های حسگر
  • 7. تجزیه سری زمانی به مولفه‌های مختلف
  • 8. همبستگی و خودهمبستگی در داده‌های حسگر
  • 9. تحلیل طیفی داده‌های حسگر
  • 10. روش‌های تشخیص الگو در داده‌های سری زمانی
  • 11. مدل‌های خودرگرسیونی (AR)
  • 12. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 13. مدل‌های خودرگرسیونی میانگین متحرک (ARMA)
  • 14. مدل‌های خودرگرسیونی یکپارچه میانگین متحرک (ARIMA)
  • 15. انتخاب مرتبه مدل‌های ARIMA
  • 16. برآورد پارامترهای مدل‌های ARIMA
  • 17. آزمون‌های آماری برای ارزیابی مدل‌های ARIMA
  • 18. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 19. مدل‌های نمایی هموارسازی (Exponential Smoothing)
  • 20. روش‌های Holt-Winters برای پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
  • 21. مدل‌سازی داده‌های حسگر با استفاده از شبکه عصبی
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی
  • 23. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی
  • 24. شبکه‌های دروازه تکرارشونده (GRU) و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی
  • 25. تشخیص ناهنجاری در داده‌های حسگر با استفاده از روش‌های آماری
  • 26. تشخیص ناهنجاری در داده‌های حسگر با استفاده از یادگیری ماشین
  • 27. تحلیل تغییرات در داده‌های حسگر
  • 28. روش‌های تشخیص تغییر نقطه (Change Point Detection)
  • 29. کاربرد تحلیل سری زمانی در سیستم‌های پایش سلامت
  • 30. کاربرد تحلیل سری زمانی در پیش‌بینی آب و هوا
  • 31. کاربرد تحلیل سری زمانی در تشخیص عیب دستگاه‌ها
  • 32. کاربرد تحلیل سری زمانی در تحلیل بازار سهام
  • 33. تحلیل داده‌های حسگر در سیستم‌های اینترنت اشیا (IoT)
  • 34. چالش‌های تحلیل داده‌های حسگر در زمان واقعی
  • 35. پردازش موازی داده‌های حسگر
  • 36. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل سری زمانی برای زمان واقعی
  • 37. استفاده از داده‌های حسگر در کنترل فرایندها
  • 38. روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های حسگر
  • 39. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و کاربرد آن در داده‌های حسگر
  • 40. تحلیل تفکیک خطی (LDA) و کاربرد آن در داده‌های حسگر
  • 41. روش‌های خوشه‌بندی داده‌های حسگر
  • 42. خوشه‌بندی K-means و کاربرد آن در داده‌های حسگر
  • 43. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و کاربرد آن در داده‌های حسگر
  • 44. ارزیابی عملکرد مدل‌های تحلیل سری زمانی
  • 45. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 46. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 47. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در داده‌های حسگر
  • 48. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل داده‌های حسگر
  • 49. ملاحظات امنیتی در تحلیل داده‌های حسگر
  • 50. حریم خصوصی داده‌های حسگر
  • 51. استانداردهای داده‌های حسگر
  • 52. ابزارهای نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌های حسگر
  • 53. زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل سری زمانی
  • 54. زبان برنامه‌نویسی Python برای تحلیل سری زمانی
  • 55. کتابخانه‌های Python برای تحلیل سری زمانی (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
  • 56. تحلیل داده‌های حسگر با استفاده از پلتفرم‌های ابری
  • 57. پردازش و تحلیل داده‌های حسگر در لبه شبکه (Edge Computing)
  • 58. تفسیر نتایج تحلیل سری زمانی و ارائه گزارش
  • 59. مستندسازی فرایند تحلیل داده‌های حسگر
  • 60. آماده‌سازی داده برای مدل‌سازی
  • 61. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در داده‌های حسگر
  • 62. بررسی و تحلیل اثرات فصلی در داده‌های سری زمانی
  • 63. مدل‌سازی داده‌های حسگر با استفاده از مدل‌های حالت فضایی (State-Space Models)
  • 64. روش‌های بوت‌استرپ (Bootstrap) در تحلیل داده‌های حسگر
  • 65. تکنیک‌های هموارسازی غیرخطی در داده‌های سری زمانی

📚 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.