اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی ریزش تحصیلی با تحلیل داده: از تئوری تا پیاده‌سازی

کتاب پیش‌بینی ریزش تحصیلی با تحلیل داده: از تئوری تا پیاده‌سازی

تگ‌ها: predictive analytics student retention SVM آموزش پیش‌بینی تحلیل پیش‌بینی‌کننده تحلیل داده جنگل تصادفی داده‌کاوی دانشجویان درخت تصمیم رگرسیون ریزش تحصیلی یادگیری عمیق 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 پیش‌بینی ریزش تحصیلی با تحلیل داده: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل پیش‌بینی‌کننده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ریزش تحصیلی و اهمیت پیش‌بینی آن
  • 2. آشنایی با تحلیل پیش‌بینی‌کننده و کاربرد آن در آموزش
  • 3. مراحل کلی یک پروژه پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 4. جمع‌آوری داده‌های مرتبط با عملکرد و رفتار دانشجویان
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل داده‌ها
  • 6. بررسی و تحلیل داده‌های گمشده
  • 7. مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 8. انتخاب ویژگی‌های مهم برای مدل‌سازی
  • 9. آشنایی با الگوریتم‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 10. پیاده‌سازی مدل رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی ریزش
  • 11. ارزیابی عملکرد مدل رگرسیون لجستیک
  • 12. آشنایی با الگوریتم درخت تصمیم‌گیری
  • 13. پیاده‌سازی مدل درخت تصمیم‌گیری برای پیش‌بینی ریزش
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل درخت تصمیم‌گیری
  • 15. آشنایی با الگوریتم جنگل تصادفی
  • 16. پیاده‌سازی مدل جنگل تصادفی برای پیش‌بینی ریزش
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل جنگل تصادفی
  • 18. آشنایی با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. پیاده‌سازی مدل SVM برای پیش‌بینی ریزش
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل SVM
  • 21. آشنایی با الگوریتم‌های خوشه‌بندی (clustering)
  • 22. استفاده از خوشه‌بندی برای شناسایی گروه‌های دانشجویان در معرض خطر
  • 23. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 24. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف پیش‌بینی ریزش
  • 25. بهینه‌سازی مدل‌ها با تنظیم پارامترها (hyperparameter tuning)
  • 26. اعتبارسنجی متقابل (cross-validation) برای ارزیابی دقیق‌تر مدل
  • 27. کنترل بیش‌برازش (overfitting) و کم‌برازش (underfitting)
  • 28. تفسیر نتایج مدل و شناسایی عوامل موثر بر ریزش
  • 29. ارائه گزارش و تجسم نتایج به ذینفعان
  • 30. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای مداخلات زودهنگام
  • 31. طراحی و پیاده‌سازی سیستم هشدار اولیه ریزش
  • 32. اخلاق و ملاحظات حریم خصوصی در تحلیل داده‌های دانشجویان
  • 33. قوانین و مقررات مربوط به حفاظت از داده‌های شخصی
  • 34. معرفی ابزارهای تحلیل داده (Python, R, SPSS)
  • 35. کار با کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
  • 36. کار با کتابخانه‌های R برای تحلیل داده
  • 37. تجسم داده‌ها با استفاده از ابزارهای مختلف (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
  • 38. استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) برای پیش‌بینی ریزش (مقدماتی)
  • 39. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی ریزش
  • 40. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 41. پیاده‌سازی یک داشبورد تعاملی برای نمایش نتایج پیش‌بینی
  • 42. استفاده از داده‌های متنی (نظرات دانشجویان، ایمیل‌ها) برای پیش‌بینی ریزش (پردازش زبان طبیعی)
  • 43. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و کاربرد آن در پیش‌بینی ریزش
  • 44. آشنایی با روش‌های استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 45. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان و به‌روزرسانی آن
  • 46. مباحث پیشرفته در تحلیل پیش‌بینی‌کننده

📚 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.