اکسپرس 24
کتاب جامع داده‌کاوی برای مجموعه‌داده‌های علمی عظیم

کتاب جامع داده‌کاوی برای مجموعه‌داده‌های علمی عظیم

تگ‌ها: Apache Spark Big Data Clustering Data Mining Dimensionality Reduction Hadoop Large Scale Datasets Machine Learning Pattern Recognition Scientific Data Analysis پردازش توزیع‌شده تحلیل داده‌های علمی داده‌کاوی کلان‌داده 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 جامع داده‌کاوی برای مجموعه‌داده‌های علمی عظیم

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: داده‌کاوی در مقیاس بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی داده‌کاوی در داده‌های علمی
  • 2. ویژگی‌های داده‌های علمی در مقیاس بزرگ
  • 3. چالش‌های ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های حجیم
  • 4. ساختارهای داده برای تحلیل‌های سریع
  • 5. مفاهیم پایه در پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های علمی خام
  • 7. تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌های نویزی در مقیاس بزرگ
  • 8. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های چندبعدی
  • 9. کاهش ابعاد داده‌ها با PCA
  • 10. روش‌های پیشرفته کاهش ابعاد برای داده‌های علمی
  • 11. تحلیل خوشه‌بندی در ابعاد بالا
  • 12. الگوریتم K-means در مقیاس بزرگ
  • 13. خوشه‌بندی سلسله‌مراتب برای داده‌های حجیم
  • 14. الگوریتم DBSCAN و شناسایی نقاط پرت
  • 15. بهینه‌سازی خوشه‌بندی برای توزیع‌های غیریکنواخت
  • 16. استخراج الگوهای تکرار شونده در داده‌های علمی
  • 17. قوانین انجمنی در مجموعه‌داده‌های عظیم
  • 18. الگوریتم Apriori و بهینه‌سازی‌های آن
  • 19. الگوریتم FP-Growth برای داده‌های حجیم
  • 20. تحلیل همبستگی در متغیرهای علمی متعدد
  • 21. مبانی یادگیری ماشین برای داده‌های مقیاس‌بزرگ
  • 22. رگرسیون خطی و غیرخطی در ابعاد بالا
  • 23. درخت‌های تصمیم برای تحلیل داده‌های علمی
  • 24. جنگل‌های تصادفی و تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 25. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای داده‌های حجیم
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق در تحلیل داده‌های علمی
  • 27. مدیریت حافظه در پردازش داده‌های عظیم
  • 28. استفاده از MapReduce برای داده‌کاوی
  • 29. کاربرد Apache Hadoop در تحلیل داده‌های علمی
  • 30. پردازش در حافظه با Apache Spark
  • 31. تکنیک‌های نمونه‌برداری هوشمند برای کاهش حجم داده
  • 32. تخمین‌های آماری در مجموعه‌داده‌های بزرگ
  • 33. تحلیل سری‌های زمانی علمی در مقیاس وسیع
  • 34. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌های سنسورها
  • 35. الگوریتم‌های شناسایی نقاط پرت در فضای چندبعدی
  • 36. فشرده‌سازی داده‌های علمی بدون اتلاف اطلاعات
  • 37. ایندکس‌گذاری داده‌های حجیم برای جستجوی سریع
  • 38. ساختارهای داده‌ای Spatial برای داده‌های جغرافیایی-علمی
  • 39. تحلیل گراف‌ها و شبکه‌های پیچیده علمی
  • 40. الگوریتم‌های جامعه‌یابی در گراف‌های عظیم
  • 41. محاسبات توزیع‌شده روی GPU برای داده‌کاوی
  • 42. بهینه‌سازی کوئری‌ها در پایگاه داده‌های علمی
  • 43. مدیریت خطاهای محاسباتی در مقیاس بزرگ
  • 44. ارزیابی مدل‌های داده‌کاوی بر روی داده‌های واقعی
  • 45. معیارهای سنجش دقت در تحلیل‌های علمی
  • 46. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های حجیم
  • 47. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) برای داده‌های عظیم
  • 48. استخراج دانش از داده‌های ناهمگون
  • 49. تکنیک‌های ادغام داده‌های علمی از منابع مختلف
  • 50. اتوماسیون خط لوله داده (Data Pipeline)
  • 51. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 52. امنیت و حریم خصوصی در داده‌های علمی بزرگ
  • 53. اخلاق در داده‌کاوی و تحلیل داده‌های حساس
  • 54. پیاده‌سازی عملی پروژه داده‌کاوی علمی
  • 55. تحلیل نتایج و بصری‌سازی داده‌های عظیم

📚 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.