اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل احساسات و بصری‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات و بصری‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی با پایتون

موضوع کلی: علم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و شبکه‌های اجتماعی
• 2. آشنایی با پایتون برای تحلیل داده
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 4. مبانی پردازش داده‌های متنی
• 5. مفهوم تحلیل احساسات
• 6. انواع تحلیل احساسات
• 7. کاربرد تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 8. جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی
• 9. آشنایی با API شبکه‌های اجتماعی
• 10. محدودیت‌های دسترسی به داده‌ها
• 11. مفهوم بصری‌سازی داده‌ها
• 12. اصول بصری‌سازی مؤثر
• 13. انواع نمودارها برای داده‌های متنی
• 14. کتابخانه‌های پایتون برای بصری‌سازی
• 15. نصب کتابخانه‌های لازم (Matplotlib, Seaborn)
• 16. آشنایی با ساختار داده‌های متنی
• 17. پیش‌پردازش متون
• 18. حذف علائم نگارشی و کاراکترهای خاص
• 19. تبدیل به حروف کوچک
• 20. حذف کلمات توقف (Stopwords)
• 21. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 22. تبدیل کلمات به ریشه (Lemmatization)
• 23. توکن‌سازی (Tokenization)
• 24. تجزیه و تحلیل توالی کلمات
• 25. نمایش فراوانی کلمات
• 26. نمودار میله‌ای فراوانی کلمات
• 27. ابر کلمات (Word Cloud)
• 28. تکنیک‌های پیشرفته‌تر پیش‌پردازش
• 29. مفهوم بردارسازی متن (Text Vectorization)
• 30. روش Bag-of-Words
• 31. روش TF-IDF
• 32. آشنایی با مدل‌های زبانی
• 33. مدل‌های زبانی آماری
• 34. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 36. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
• 37. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 38. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 39. معیارهای ارزیابی مدل
• 40. مقدمه بر طبقه‌بندی متن
• 41. الگوریتم‌های طبقه‌بندی متن
• 42. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی متن
• 43. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 44. درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 45. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی متن
• 46. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 47. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 48. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 49. مفاهیم مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 50. الگوریتم Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 51. تفسیر موضوعات استخراج شده
• 52. ارزیابی مدل‌سازی موضوعی
• 53. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
• 54. فرهنگ‌های لغت احساسات
• 55. امتیازدهی احساسات با استفاده از فرهنگ لغات
• 56. محدودیت‌های تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
• 57. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
• 58. آموزش مدل طبقه‌بندی احساسات
• 59. ارزیابی مدل تحلیل احساسات
• 60. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 61. مفهوم تحلیل احساسات چندکلاسه
• 62. تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ
• 63. ذخیره‌سازی نتایج تحلیل
• 64. مقدمه بر بصری‌سازی داده‌های تحلیل احساسات
• 65. نمودارهای توزیع احساسات
• 66. نمودارهای روند احساسات در طول زمان
• 67. نمودارهای مقایسه‌ای احساسات
• 68. بصری‌سازی ابر کلمات احساسات
• 69. نمودارهای ارتباط بین کلمات و احساسات
• 70. بصری‌سازی شبکه‌های ارتباطی کاربران
• 71. تحلیل احساسات در داده‌های زنده
• 72. نمودارهای تعاملی
• 73. کار با داده‌های متنی فارسی
• 74. چالش‌های تحلیل متن فارسی
• 75. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش متن فارسی
• 76. پیش‌پردازش متن فارسی
• 77. مدل‌سازی موضوعی برای متن فارسی
• 78. تحلیل احساسات برای متن فارسی
• 79. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده فارسی
• 80. بصری‌سازی داده‌های فارسی
• 81. ارزیابی کلی پروژه‌ها
• 82. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 83. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 84. ملاحظات مربوط به داده‌های عمومی
• 85. کاربرد در کسب و کار و بازاریابی
• 86. کاربرد در تحلیل افکار عمومی
• 87. کاربرد در مدیریت بحران
• 88. مطالعه موردی: تحلیل احساسات در مورد یک رویداد خاص
• 89. مطالعه موردی: بصری‌سازی نظرات کاربران در مورد یک محصول
• 90. آینده تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 91. روندهای جدید در پردازش زبان طبیعی
• 92. یادگیری عمیق در تحلیل احساسات
• 93. بصری‌سازی پیشرفته داده‌ها
• 94. پروژه‌های تکمیلی و پیشرفته
• 95. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در پردازش زبان
• 96. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های اجتماعی
• 97. چالش‌های تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
• 98. امنیت داده‌ها در تحلیل‌های کلان
• 99. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری سیستم‌های هوشمند
• 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی