, ,

کتاب مبانی علم داده: از مفاهیم تا کاربردها با رویکرد آماری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مبانی علم داده: از مفاهیم تا کاربردها با رویکرد آماری

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آن
  • 2. تاریخچه و تحولات علم داده
  • 3. کاربردها و چشم‌انداز علم داده در ایران
  • 4. اصول اخلاقی در علم داده و هوش مصنوعی
  • 5. مبانی آمار و احتمالات در علم داده
  • 6. مفاهیم کلیدی آمار توصیفی
  • 7. نمودارهای آماری و تفسیر آن‌ها
  • 8. مبانی آمار استنباطی
  • 9. توزیع‌های احتمالی پرکاربرد
  • 10. آزمون فرض آماری
  • 11. مبانی احتمال و فضای نمونه
  • 12. قوانین احتمال و احتمال شرطی
  • 13. متغیرهای تصادفی و امید ریاضی
  • 14. واریانس و انحراف معیار
  • 15. مبانی یادگیری ماشین
  • 16. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 17. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 18. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 19. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 20. طبقه‌بندی‌کننده‌های خطی
  • 21. رگرسیون لجستیک
  • 22. دسته‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 23. جنگل تصادفی
  • 24. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 25. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
  • 26. خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means
  • 27. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 28. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 29. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA)
  • 30. مبانی یادگیری عمیق
  • 31. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 32. معماری شبکه‌های عصبی
  • 33. تابع فعال‌سازی
  • 34. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 36. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 37. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 38. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 39. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 40. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 41. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی، توکن‌سازی، ریشه‌یابی
  • 42. نمایش متنی: Bag-of-Words, TF-IDF
  • 43. مدل‌های زبانی
  • 44. کاربرد NLP در تحلیل احساسات
  • 45. کاربرد NLP در خلاصه‌سازی متن
  • 46. کاربرد NLP در ترجمه ماشینی
  • 47. مبانی پردازش تصویر
  • 48. پیش‌پردازش تصویر: فیلترها، تبدیل‌ها
  • 49. استخراج ویژگی از تصویر
  • 50. تشخیص اشیاء و طبقه‌بندی تصاویر
  • 51. مبانی یادگیری تقویتی
  • 52. عناصر یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 53. روش‌های یادگیری تقویتی
  • 54. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 55. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 56. مبانی داده‌کاوی
  • 57. مراحل فرآیند داده‌کاوی
  • 58. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 59. الگوریتم Apriori
  • 60. کشف ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 61. کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی
  • 62. کاربرد داده‌کاوی در امور مالی
  • 63. کاربرد داده‌کاوی در بهداشت و درمان
  • 64. مبانی مهندسی ویژگی
  • 65. انتخاب ویژگی
  • 66. ساخت ویژگی
  • 67. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 68. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 69. مبانی ارزیابی مدل
  • 70. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 71. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
  • 72. امتیاز F1، منحنی ROC، سطح زیر منحنی (AUC)
  • 73. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 74. خطای میانگین مربعات (MSE)، ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 75. ضریب تعیین (R-squared)
  • 76. مبانی یادگیری توزیع‌شده
  • 77. مفاهیم و چالش‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 78. الگوریتم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 79. کاربرد یادگیری توزیع‌شده در سیستم‌های بزرگ
  • 80. مبانی هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه
  • 81. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 82. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 83. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 84. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 85. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 86. روندهای نوظهور در علم داده
  • 87. چالش‌های پیش روی علم داده در ایران
  • 88. نقش علم داده در توسعه پایدار
  • 89. کاربرد علم داده در حکمرانی و خدمات عمومی
  • 90. مطالعات موردی موفق علم داده در ایران
  • 91. پروژه‌های عملی در علم داده
  • 92. ارتباط با جامعه علمی و صنعتی
  • 93. فرصت‌های شغلی در حوزه علم داده
  • 94. آمادگی برای ورود به بازار کار
  • 95. اصول نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 96. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 97. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
  • 98. تحلیل داده‌های کلان (Big Data)
  • 99. معماری سیستم‌های کلان داده
  • 100. ابزارها و فناوری‌های کلان داده

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مبانی علم داده: از مفاهیم تا کاربردها با رویکرد آماری”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا