, ,

کتاب مدیریت داده‌های نویزی و گمشده با مهندسی ویژگی هوشمندانه

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 مدیریت داده‌های نویزی و گمشده با مهندسی ویژگی هوشمندانه

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)

🎓 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 مدیریت داده‌های نویزی و گمشده
  • 2. شناخت انواع نویز در داده‌ها
  • 3. شناخت انواع داده‌های گمشده
  • 4. اصول مهندسی ویژگی در داده‌کاوی
  • 5. اهمیت مهندسی ویژگی در مدل‌سازی
  • 6. روش‌های شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
  • 7. تکنیک‌های حذف داده‌های پرت
  • 8. روش‌های جایگزینی داده‌های پرت
  • 9. روش‌های مبتنی بر میانگین و میانه
  • 10. روش‌های مبتنی بر رگرسیون
  • 11. روش‌های مبتنی بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. مدیریت داده‌های گمشده: انواع و دلایل
  • 13. روش‌های شناسایی داده‌های گمشده
  • 14. روش‌های حذف داده‌های گمشده (Listwise Deletion)
  • 15. روش‌های حذف داده‌های گمشده (Pairwise Deletion)
  • 16. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده (Imputation)
  • 17. روش‌های ساده جایگزینی (میانگین، میانه، مد)
  • 18. روش‌های جایگزینی مبتنی بر رگرسیون خطی
  • 19. روش‌های جایگزینی مبتنی بر K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 20. روش‌های جایگزینی مبتنی بر مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 21. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای جایگزینی
  • 22. مدیریت داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 23. روش‌های مهندسی ویژگی برای داده‌های نویزی
  • 24. فیلترهای حذف نویز (میانگین متحرک)
  • 25. فیلترهای حذف نویز (مدین)
  • 26. تبدیلات برای کاهش نویز (Fourier Transform)
  • 27. تبدیلات برای کاهش نویز (Wavelet Transform)
  • 28. کاهش ابعاد و تأثیر آن بر نویز
  • 29. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش نویز
  • 30. تحلیل تمایزگر خطی (LDA) برای کاهش نویز
  • 31. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 32. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 33. شاخص‌های همبستگی برای انتخاب ویژگی
  • 34. اطلاعات متقابل (Mutual Information)
  • 35. روش‌های وی (Wrapper Methods)
  • 36. انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم‌های جستجو
  • 37. روش‌های ترکیبی (Embedded Methods)
  • 38. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization) در انتخاب ویژگی
  • 39. انتخاب ویژگی در مدل‌های درختی (Tree-based Feature Selection)
  • 40. مهندسی ویژگی برای داده‌های دسته‌بندی شده
  • 41. تبدیل متغیرهای دسته‌بندی شده به عددی
  • 42. روش‌های One-Hot Encoding
  • 43. روش‌های Label Encoding
  • 44. روش‌های Target Encoding
  • 45. مهندسی ویژگی برای داده‌های عددی
  • 46. نرمال‌سازی (Normalization) داده‌های عددی
  • 47. استانداردسازی (Standardization) داده‌های عددی
  • 48. تبدیل مقیاس (Scaling) داده‌های عددی
  • 49. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی (Feature Crossing)
  • 50. ایجاد ویژگی‌های چندجمله‌ای (Polynomial Features)
  • 51. ایجاد ویژگی‌های تعاملی (Interaction Features)
  • 52. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد در مهندسی ویژگی
  • 53. کاربرد PCA در مهندسی ویژگی
  • 54. کاربرد t-SNE در مهندسی ویژگی
  • 55. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 56. تبدیل متون به بردارهای عددی (Bag-of-Words)
  • 57. مدل‌های TF-IDF
  • 58. مدل‌های Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 59. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 60. استخراج ویژگی از تصاویر (SIFT, SURF)
  • 61. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 62. ارزیابی کیفیت ویژگی‌های مهندسی شده
  • 63. معیارهای ارزیابی مهندسی ویژگی
  • 64. تأثیر مهندسی ویژگی بر عملکرد مدل
  • 65. روش‌های خودکار مهندسی ویژگی (AutoML)
  • 66. ابزارها و کتابخانه‌های مهندسی ویژگی
  • 67. کتابخانه‌های پایتون (Scikit-learn, Pandas)
  • 68. کاربرد مهندسی ویژگی در مسائل مختلف
  • 69. مهندسی ویژگی در پیش‌بینی فروش
  • 70. مهندسی ویژگی در تشخیص تقلب
  • 71. مهندسی ویژگی در تحلیل احساسات
  • 72. مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. مهندسی ویژگی در پردازش زبان طبیعی
  • 74. مهندسی ویژگی در بینایی ماشین
  • 75. مدیریت داده‌های نویزی در یادگیری عمیق
  • 76. مدیریت داده‌های گمشده در یادگیری عمیق
  • 77. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی ویژگی
  • 78. یادگیری ویژگی (Feature Learning)
  • 79. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید داده
  • 80. مدل‌های ترنسفورمر در مهندسی ویژگی
  • 81. ملاحظات اخلاقی در مهندسی ویژگی
  • 82. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 83. تعصب در الگوریتم‌ها و مهندسی ویژگی
  • 84. مطالعه موردی: مهندسی ویژگی برای داده‌های مالی
  • 85. مطالعه موردی: مهندسی ویژگی برای داده‌های سلامت
  • 86. مطالعه موردی: مهندسی ویژگی برای داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 87. آینده مهندسی ویژگی و مدیریت داده
  • 88. روندهای جدید در مهندسی ویژگی
  • 89. چالش‌های پیش رو در مدیریت داده‌های پیچیده
  • 90. اهمیت مستندسازی فرآیند مهندسی ویژگی
  • 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مهندسی ویژگی
  • 92. ارزیابی نهایی مدل پس از مهندسی ویژگی

📚 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 مدیریت داده‌های نویزی و گمشده با مهندسی ویژگی هوشمندانه”

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

پیمایش به بالا