اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای عملی استفاده از بسته نرم‌افزاری DIAFAL برای تحلیل داده‌های مهندسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی استفاده از بسته نرم‌افزاری DIAFAL برای تحلیل داده‌های مهندسی

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعه سیستم‌های داده

موضوع میانی: توسعه ابزارهای تحلیل و پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های داده
• 2. اصول تحلیل داده در مهندسی
• 3. معرفی بسته نرم‌افزاری DIAFAL
• 4. نصب و پیکربندی DIAFAL
• 5. محیط کاربری DIAFAL
• 6. مبانی پردازش داده در DIAFAL
• 7. انواع داده‌های قابل تحلیل
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها در DIAFAL
• 9. پاکسازی داده‌های پرت
• 10. مدیریت داده‌های گمشده
• 11. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
• 12. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 13. مصورسازی داده‌ها در DIAFAL
• 14. نمودارهای پراکندگی
• 15. نمودارهای هیستوگرام
• 16. نمودارهای جعبه‌ای
• 17. تحلیل آماری توصیفی
• 18. میانگین، میانه و مد
• 19. واریانس و انحراف معیار
• 20. ضریب همبستگی
• 21. آزمون‌های فرض آماری
• 22. آزمون تی دانشجویی
• 23. آزمون کای اسکوئر
• 24. تحلیل رگرسیون خطی
• 25. مدل‌های رگرسیون چندگانه
• 26. انتخاب بهترین مدل رگرسیون
• 27. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 28. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 29. ANOVA یک‌طرفه
• 30. ANOVA دوطرفه
• 31. آزمون‌های ناپارامتری
• 32. آزمون من-ویتنی یو
• 33. آزمون کروسکال-والیس
• 34. تحلیل سری‌های زمانی
• 35. شناسایی روند و فصلیت
• 36. مدل‌های ARIMA
• 37. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 38. تحلیل خوشه‌ای
• 39. الگوریتم K-Means
• 40. الگوریتم DBSCAN
• 41. ارزیابی خوشه‌بندی
• 42. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 43. کاهش ابعاد داده‌ها
• 44. کاربرد PCA در مصورسازی
• 45. انتخاب تعداد مولفه‌ها
• 46. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 47. یادگیری نظارت‌شده
• 48. یادگیری نظارت‌نشده
• 49. انواع الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 50. رگرسیون لجستیک
• 51. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 52. درخت‌های تصمیم
• 53. جنگل‌های تصادفی
• 54. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 55. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 56. ساختار شبکه‌های پرسپترون چندلایه
• 57. توابع فعال‌سازی
• 58. پس‌انتشار خطا
• 59. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 60. گرادیان کاهشی
• 61. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
• 62. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 63. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 64. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 65. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 66. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 67. توکن‌سازی و ریشه‌یابی
• 68. مدل‌های زبانی
• 69. تحلیل احساسات
• 70. سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 72. فیلترینگ مشارکتی
• 73. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 74. ترکیب روش‌ها
• 75. مدیریت پایگاه داده برای تحلیل داده
• 76. قواعد داده رابطه‌ای
• 77. زبان SQL
• 78. طراحی پایگاه داده بهینه
• 79. استخراج داده از پایگاه‌های داده
• 80. مقدمه‌ای بر کلان‌داده‌ها (Big Data)
• 81. مفاهیم پردازش توزیع‌شده
• 82. پلتفرم Hadoop
• 83. اکوسیستم Hadoop (HDFS, MapReduce)
• 84. Spark برای پردازش کلان‌داده
• 85. مزایای Spark نسبت به MapReduce
• 86. Spark SQL
• 87. Spark Streaming
• 88. کاربرد DIAFAL در پروژه‌های کلان‌داده
• 89. توسعه ابزارهای سفارشی در DIAFAL
• 90. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API)
• 91. یکپارچه‌سازی DIAFAL با سایر ابزارها
• 92. اصول مهندسی نرم‌افزار برای تحلیل داده
• 93. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 94. متدولوژی‌های چابک (Agile)
• 95. تست نرم‌افزار برای ابزارهای تحلیل داده
• 96. اعتبارسنجی مدل‌های آماری
• 97. مستندسازی فنی ابزارهای تحلیل داده
• 98. اخلاق در تحلیل داده
• 99. حریم خصوصی داده‌ها
• 100. امنیت داده‌ها در DIAFAL