دوره کاربرد پیشرفته Google Colaboratory در تحلیل داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد پیشرفته Google Colaboratory در تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Google Colaboratory

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Google Colaboratory و محیط آن
• 2. نصب و پیکربندی اولیه Colab
• 3. آشنایی با رابط کاربری Colab
• 4. اجرای کد پایتون در Colab
• 5. استفاده از سلول‌های Markdown برای مستندسازی
• 6. مدیریت فایل‌ها و دایرکتوری‌ها در Colab
• 7. بارگذاری و ذخیره داده‌ها از Google Drive
• 8. اتصال به Google Cloud Storage
• 9. کار با APIهای Google برای دسترسی به داده‌ها
• 10. مفاهیم پایه‌ای تحلیل داده
• 11. انواع داده‌ها و ساختارهای داده در پایتون
• 12. کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 13. کار با کتابخانه Pandas برای دستکاری داده‌ها
• 14. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها با Pandas
• 15. دسته‌بندی و تجمیع داده‌ها
• 16. ادغام و پیوستن دیتافریم‌ها
• 17. کار با داده‌های سری زمانی
• 18. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
• 19. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
• 20. انواع نمودارهای رایج با Matplotlib
• 21. استفاده از Seaborn برای مصورسازی پیشرفته
• 22. رسم نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
• 23. مصورسازی داده‌های دسته‌بندی شده
• 24. تنظیمات پیشرفته نمودارها
• 25. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 26. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 27. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
• 28. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 29. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
• 30. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 31. رگرسیون خطی
• 32. رگرسیون لجستیک
• 33. درخت‌های تصمیم
• 34. جنگل‌های تصادفی
• 35. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 36. خوشه‌بندی K-Means
• 37. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 38. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 39. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 40. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 41. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 42. پس‌انتشار خطا
• 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 44. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
• 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 46. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 47. مدل‌های زبانی
• 48. ترنسفورمرها
• 49. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
• 50. پردازش داده‌های بزرگ در Colab
• 51. استفاده از Spark در Colab
• 52. مقدمه‌ای بر BigQuery
• 53. کوئری زدن داده‌ها با BigQuery
• 54. تحلیل داده‌های حجیم با BigQuery
• 55. کار با Google AI Platform
• 56. استقرار مدل‌ها در AI Platform
• 57. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 58. مقدمه‌ای بر TensorFlow
• 59. آموزش مدل‌ها با TensorFlow
• 60. استفاده از Keras API
• 61. کار با لایه‌های پیش‌ساخته در Keras
• 62. ذخیره و بارگذاری مدل‌های TensorFlow
• 63. کار با PyTorch
• 64. آموزش مدل‌ها با PyTorch
• 65. استفاده از torch.nn
• 66. ذخیره و بارگذاری مدل‌های PyTorch
• 67. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 68. توکنایز کردن متن
• 69. حذف کلمات توقف
• 70. ریشه‌یابی کلمات
• 71. بردارسازی متن (TF-IDF)
• 72. مدل‌های Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 73. تحلیل احساسات
• 74. طبقه‌بندی متن
• 75. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 76. خلاصه‌سازی متن
• 77. ترجمه ماشینی
• 78. کاربرد Colab در تحلیل داده‌های مالی
• 79. تحلیل سری‌های زمانی مالی
• 80. پیش‌بینی قیمت سهام (با رویکرد علمی و احتیاط)
• 81. تحلیل ریسک (با رویکرد علمی و احتیاط)
• 82. کاربرد Colab در تحلیل داده‌های پزشکی
• 83. پردازش تصاویر پزشکی (با رعایت کامل موازین شرعی و بهداشتی)
• 84. تحلیل داده‌های ژنتیکی (با رعایت کامل موازین شرعی و بهداشتی)
• 85. کاربرد Colab در تحلیل داده‌های علوم اجتماعی
• 86. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 87. تحلیل نظرسنجی‌ها
• 88. کاربرد Colab در بهینه‌سازی
• 89. بهینه‌سازی خطی
• 90. بهینه‌سازی غیرخطی
• 91. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 92. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 93. کاربرد یادگیری تقویتی
• 94. امنیت در Colab
• 95. مدیریت دسترسی‌ها
• 96. محافظت از داده‌ها
• 97. مقدمه‌ای بر ابزارهای پیشرفته Colab
• 98. TensorBoard برای مصورسازی آموزش مدل
• 99. استفاده از Profiler برای بهینه‌سازی کد
• 100. مقدمه‌ای بر توسعه ابزارهای سفارشی در Colab