اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر علم داده: از داده تا بینش کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر علم داده: از داده تا بینش کاربردی

موضوع کلی: علوم و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: علم داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و اهمیت آن
• 2. انواع داده و ساختارهای آن
• 3. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. شناخت داده‌ها: آمار توصیفی
• 6. تجسم داده‌ها: نمودارها و گراف‌ها
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 8. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 9. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون
• 10. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
• 11. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
• 12. یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد
• 13. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. اعتبارسنجی متقابل
• 15. تنظیم ابرپارامترها
• 16. مهندسی ویژگی
• 17. انتخاب ویژگی
• 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 19. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 20. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 21. پس‌انتشار خطا
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 23. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 25. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 26. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 27. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
• 28. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 29. معماری‌های یادگیری عمیق
• 30. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 32. یادگیری انتقالی
• 33. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
• 34. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 35. سیستم‌های توصیه‌گر
• 36. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 37. توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
• 38. مدل‌سازی زبان
• 39. تحلیل احساسات
• 40. طبقه‌بندی متن
• 41. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 42. ترجمه ماشینی
• 43. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 44. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
• 45. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
• 46. چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ (مانند Apache Spark)
• 47. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehousing)
• 48. مقدمه‌ای بر دریاچه داده (Data Lake)
• 49. امنیت داده‌ها در سیستم‌های بزرگ
• 50. حریم خصوصی داده‌ها
• 51. اخلاق در علم داده
• 52. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 53. تفسیرپذیری مدل‌ها
• 54. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 55. کاربرد یادگیری تقویتی
• 56. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
• 57. پیش‌بینی سری زمانی
• 58. تحلیل داده‌های مکانی
• 59. مصورسازی داده‌های مکانی
• 60. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های آن
• 61. تحلیل داده‌های IoT
• 62. پردازش بلادرنگ داده‌ها
• 63. مقدمه‌ای بر داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 64. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 65. مقدمه‌ای بر داده‌های سلامت
• 66. تحلیل داده‌های سلامت
• 67. مقدمه‌ای بر داده‌های مالی
• 68. تحلیل داده‌های مالی
• 69. مقدمه‌ای بر داده‌های ترافیک
• 70. تحلیل داده‌های ترافیک
• 71. مقدمه‌ای بر داده‌های کشاورزی
• 72. تحلیل داده‌های کشاورزی
• 73. مقدمه‌ای بر داده‌های محیط زیست
• 74. تحلیل داده‌های محیط زیست
• 75. مقدمه‌ای بر داده‌های آموزشی
• 76. تحلیل داده‌های آموزشی
• 77. مقدمه‌ای بر داده‌های حقوقی
• 78. تحلیل داده‌های حقوقی
• 79. مقدمه‌ای بر داده‌های علوم انسانی
• 80. تحلیل داده‌های علوم انسانی
• 81. مقدمه‌ای بر داده‌های صنعت
• 82. تحلیل داده‌های صنعتی
• 83. مقدمه‌ای بر داده‌های انرژی
• 84. تحلیل داده‌های انرژی
• 85. مقدمه‌ای بر داده‌های شهری
• 86. تحلیل داده‌های شهری
• 87. مقدمه‌ای بر داده‌های گردشگری
• 88. تحلیل داده‌های گردشگری
• 89. مقدمه‌ای بر داده‌های فرهنگی
• 90. تحلیل داده‌های فرهنگی
• 91. مقدمه‌ای بر داده‌های ورزشی
• 92. تحلیل داده‌های ورزشی
• 93. مقدمه‌ای بر داده‌های رسانه‌ای
• 94. تحلیل داده‌های رسانه‌ای
• 95. مقدمه‌ای بر داده‌های حمل و نقل
• 96. تحلیل داده‌های حمل و نقل
• 97. مقدمه‌ای بر داده‌های ارتباطات
• 98. تحلیل داده‌های ارتباطات
• 99. مقدمه‌ای بر داده‌های خدمات
• 100. تحلیل داده‌های خدماتی