اکسپرس 24
کتاب مدیریت و رفع داده‌های گمشده: ارتقای کیفیت ویژگی‌ها

کتاب مدیریت و رفع داده‌های گمشده: ارتقای کیفیت ویژگی‌ها

تگ‌ها: data cleaning data mining data quality feature engineering imputation missing data pandas scikit-learn پیش‌پردازش داده جایگزینی داده داده‌کاوی داده‌های گمشده داده‌های نامعتبر کیفیت 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 مدیریت و رفع داده‌های گمشده: ارتقای کیفیت ویژگی‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: پیش‌پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های گمشده و اهمیت مدیریت آن‌ها
  • 2. انواع الگوهای داده‌های گمشده (Missing Data Patterns)
  • 3. مکانیسم‌های ایجاد داده‌های گمشده: MCAR، MAR، MNAR
  • 4. شناسایی الگوهای داده‌های گمشده در عمل
  • 5. تاثیر داده‌های گمشده بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده: یک نمای کلی
  • 7. حذف موارد دارای داده‌های گمشده (Listwise Deletion)
  • 8. حذف ویژگی‌های دارای داده‌های گمشده (Pairwise Deletion)
  • 9. مزایا و معایب حذف داده‌ها
  • 10. جایگزینی داده‌های گمشده با مقادیر ثابت (Constant Imputation)
  • 11. جایگزینی با میانگین، میانه و مد (Mean/Median/Mode Imputation)
  • 12. جایگزینی با استفاده از رگرسیون (Regression Imputation)
  • 13. جایگزینی با استفاده از الگوریتم‌های k-NN (k-Nearest Neighbors Imputation)
  • 14. جایگزینی با استفاده از درخت تصمیم (Decision Tree Imputation)
  • 15. جایگزینی چندگانه (Multiple Imputation) - مقدمه
  • 16. روش‌های زنجیره چند متغیره (MICE - Multivariate Imputation by Chained Equations)
  • 17. ارزیابی عملکرد روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 18. انتخاب بهترین روش جایگزینی بر اساس نوع داده و الگوی گمشده
  • 19. استفاده از کتابخانه‌های Python برای مدیریت داده‌های گمشده: Pandas
  • 20. استفاده از کتابخانه‌های Python برای مدیریت داده‌های گمشده: Scikit-learn
  • 21. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های سری زمانی
  • 22. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های طبقه‌بندی
  • 23. تاثیر داده‌های گمشده بر ارزیابی مدل
  • 24. استفاده از روش‌های برخورد با داده‌های گمشده در pipelineهای یادگیری ماشین
  • 25. بررسی موردی: مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های پزشکی
  • 26. بررسی موردی: مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های مالی
  • 27. بررسی موردی: مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های نظرسنجی
  • 28. بررسی موردی: مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 29. استفاده از روش‌های پیشرفته برای برآورد داده‌های گمشده
  • 30. مفهوم Missing Indicator
  • 31. ترکیب Missing Indicator با روش‌های جایگزینی
  • 32. روش‌های کار با داده‌های گمشده در داده‌های حجیم (Big Data)
  • 33. استفاده از روش‌های یادگیری عمیق برای مدیریت داده‌های گمشده
  • 34. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های تصویری
  • 35. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های متنی
  • 36. شناسایی و رفع ناسازگاری‌های ناشی از جایگزینی داده‌ها
  • 37. بهینه‌سازی پارامترهای روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 38. مقایسه و ارزیابی روش‌های مختلف مدیریت داده‌های گمشده
  • 39. تأثیر داده‌های گمشده بر تفسیر نتایج مدل
  • 40. بهترین روش‌ها برای مستندسازی فرآیند مدیریت داده‌های گمشده
  • 41. ملاحظات اخلاقی در مدیریت داده‌های گمشده

📚 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.