اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر علم داده و شبکه‌های اجتماعی
• 2. مبانی تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 3. جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی
• 4. انواع داده در شبکه‌های اجتماعی
• 5. پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 6. پاکسازی داده‌های متنی شبکه‌های اجتماعی
• 7. مدل‌سازی زبانی در تحلیل متون شبکه‌های اجتماعی
• 8. استخراج ویژگی از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 9. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 10. یادگیری نظارت‌شده
• 11. یادگیری نظارت‌نشده
• 12. دسته‌بندی متن در شبکه‌های اجتماعی
• 13. مدل‌های طبقه‌بندی متنی
• 14. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 15. خوشه‌بندی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 16. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 17. ارزیابی خوشه‌بندی
• 18. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 19. مدل‌های تحلیل احساسات
• 20. استخراج ابعاد احساسات
• 21. تشخیص موضوع در شبکه‌های اجتماعی
• 22. مدل‌های تشخیص موضوع
• 23. ارزیابی تشخیص موضوع
• 24. شبکه‌های اجتماعی و تحلیل روابط
• 25. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 26. شاخص‌های مرکزیت در شبکه‌های اجتماعی
• 27. تشخیص جامعه در شبکه‌های اجتماعی
• 28. مدل‌های تشخیص جامعه
• 29. تحلیل شبکه‌های اجتماعی پویا
• 30. پیش‌بینی رفتار در شبکه‌های اجتماعی
• 31. توصیه محتوا در شبکه‌های اجتماعی
• 32. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی
• 33. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 34. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
• 35. امنیت و حریم خصوصی در شبکه‌های اجتماعی
• 36. مسائل اخلاقی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 37. کاربرد علم داده در شبکه‌های اجتماعی
• 38. تحلیل داده‌های توییتر
• 39. تحلیل داده‌های اینستاگرام
• 40. تحلیل داده‌های تلگرام
• 41. پردازش زبان طبیعی برای شبکه‌های اجتماعی
• 42. مدل‌های یادگیری عمیق در شبکه‌های اجتماعی
• 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 45. ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 46. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 47. کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 48. استخراج موجودیت نام‌دار (NER)
• 49. ارتباط بین موجودیت‌ها
• 50. تحلیل گراف دانش در شبکه‌های اجتماعی
• 51. ساخت گراف دانش از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 52. پرسش و پاسخ بر مبنای گراف دانش
• 53. تحلیل اخبار جعلی در شبکه‌های اجتماعی
• 54. شناسایی اخبار جعلی
• 55. مدل‌های تشخیص اخبار جعلی
• 56. تحلیل دیدگاه کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 57. مقایسه دیدگاه‌ها
• 58. تحلیل موضوعات داغ (Trending Topics)
• 59. پیش‌بینی روندهای آینده
• 60. مدل‌های سری زمانی در شبکه‌های اجتماعی
• 61. تحلیل ترافیک شبکه‌های اجتماعی
• 62. مدیریت بحران با استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 63. تحلیل رفتار مصرف‌کننده در شبکه‌های اجتماعی
• 64. بازاریابی محتوایی مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی
• 65. بهینه‌سازی تبلیغات در شبکه‌های اجتماعی
• 66. تحلیل تأثیرگذاری در شبکه‌های اجتماعی
• 67. شناسایی اینفلوئنسرها
• 68. تحلیل شبکه‌های سیاسی در شبکه‌های اجتماعی
• 69. تحلیل شبکه‌های اقتصادی در شبکه‌های اجتماعی
• 70. تحلیل شبکه‌های فرهنگی در شبکه‌های اجتماعی
• 71. تحلیل داده‌های نظرات کاربران در پلتفرم‌ها
• 72. استخراج نیازمندی‌ها از نظرات کاربران
• 73. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در شبکه‌های اجتماعی
• 74. تحلیل شبکه‌های سلامت در شبکه‌های اجتماعی
• 75. تحلیل داده‌های آموزشی در شبکه‌های اجتماعی
• 76. کاربرد یادگیری ماشین در آموزش
• 77. بهبود فرآیندهای آموزشی با داده‌کاوی
• 78. تحلیل عملکرد دانشجویان
• 79. شناسایی دانشجویان در معرض خطر
• 80. شخصی‌سازی یادگیری
• 81. تحلیل داده‌های پلتفرم‌های یادگیری آنلاین
• 82. مباحث پیشرفته در تحلیل احساسات
• 83. مدل‌های پیچیده تحلیل احساسات
• 84. تحلیل احساسات چندبعدی
• 85. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 86. چالش‌های تحلیل داده‌های فارسی در شبکه‌های اجتماعی
• 87. ابزارهای تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 88. پیاده‌سازی مدل‌ها با پایتون
• 89. کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون
• 90. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در پایتون
• 91. کتابخانه‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی در پایتون
• 92. نمایش بصری داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 93. اصول طراحی داشبوردهای تحلیلی
• 94. گزارش‌دهی و مستندسازی نتایج تحلیل
• 95. اخلاق حرفه‌ای در علم داده
• 96. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 97. آینده تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی