دوره داده‌کاوی: کشف الگوها و دانش پنهان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌کاوی: کشف الگوها و دانش پنهان

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کاربردهای آن
• 2. مبانی علم داده و فرآیند داده‌کاوی
• 3. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای در داده‌کاوی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و مدیریت داده‌های ناقص
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها: تبدیل و ادغام داده‌ها
• 6. استخراج ویژگی و انتخاب ویژگی در داده‌کاوی
• 7. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین برای داده‌کاوی
• 8. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
• 9. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
• 10. مدل‌های درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 12. روش‌های مبتنی بر همسایگی (KNN)
• 13. یادگیری نظارت‌شده: شبکه‌های عصبی مقدماتی
• 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 16. اعتبارسنجی متقابل و تنظیم ابرپارامترها
• 17. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
• 18. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
• 19. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 20. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل مشتریان
• 21. قواعد وابستگی: معرفی و مفاهیم اولیه
• 22. الگوریتم Apriori برای استخراج قواعد وابستگی
• 23. کاربرد قواعد وابستگی در سبد خرید
• 24. کشف الگوهای پرتکرار و قواعد انجمنی
• 25. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متنی
• 26. پردازش زبان طبیعی مقدماتی برای داده‌کاوی متنی
• 27. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 28. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 29. کاربرد داده‌کاوی متنی در شبکه‌های اجتماعی
• 30. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی سری‌های زمانی
• 31. پیش‌بینی سری‌های زمانی با روش‌های آماری
• 32. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای سری‌های زمانی
• 34. کاربرد داده‌کاوی سری‌های زمانی در امور مالی
• 35. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی گراف
• 36. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از داده‌کاوی گراف
• 37. تشخیص جوامع در گراف‌ها
• 38. کاربرد داده‌کاوی گراف در توصیه‌گرها
• 39. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی مکانی
• 40. تحلیل داده‌های مکانی و الگوهای مکانی
• 41. کاربرد داده‌کاوی مکانی در شهرسازی
• 42. مقدمه‌ای بر کشف ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 43. روش‌های آماری برای کشف ناهنجاری
• 44. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای کشف ناهنجاری
• 45. کاربرد کشف ناهنجاری در کشف تقلب
• 46. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. روش‌های مبتنی بر محتوا در سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. روش‌های مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 49. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 50. اخلاق و حریم خصوصی در داده‌کاوی
• 51. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 52. کاربرد داده‌کاوی در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 53. کاربرد داده‌کاوی در حوزه آموزش (با رویکرد سازگار)
• 54. کاربرد داده‌کاوی در حوزه اقتصاد (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 55. کاربرد داده‌کاوی در حوزه صنعت (با رویکرد فنی)
• 56. کاربرد داده‌کاوی در حوزه کشاورزی (با رویکرد علمی)
• 57. کاربرد داده‌کاوی در حوزه محیط زیست (با رویکرد علمی)
• 58. کاربرد داده‌کاوی در حوزه مدیریت شهری (با رویکرد رسمی)
• 59. کاربرد داده‌کاوی در حوزه گردشگری (با رویکرد رسمی)
• 60. کاربرد داده‌کاوی در حوزه فرهنگ (با چارچوب‌های رسمی)
• 61. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی کلان (Big Data Mining)
• 62. معماری‌های پردازش کلان داده (مانند Hadoop)
• 63. ابزارها و فریم‌ورک‌های پردازش کلان داده
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 65. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 66. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 67. ترنسفورمرها و کاربردهای آن‌ها
• 68. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
• 69. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 70. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی تعاملی
• 71. مصورسازی داده‌ها برای درک الگوها
• 72. ابزارهای مصورسازی داده‌ها
• 73. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های داده‌کاوی
• 74. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌ها
• 75. کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 76. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
• 77. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 78. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 79. الگوریتم‌های Q-Learning
• 80. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک (با رویکرد فنی)
• 81. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی (با رویکرد فنی)
• 82. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 83. استفاده از SQL برای استخراج داده
• 84. ادغام داده‌کاوی و پایگاه داده‌ها
• 85. داده‌کاوی در پایگاه داده‌های NoSQL
• 86. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 87. روش‌های پیشرفته استخراج و ساخت ویژگی
• 88. اعتبارسنجی مدل‌ها در دنیای واقعی
• 89. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های داده‌کاوی
• 90. نظارت بر عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
• 91. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه بازی‌های رایانه‌ای (با رویکرد فنی و بدون محتوای ممنوع)
• 92. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه ورزش (با رویکرد آماری)
• 93. کاربرد داده‌کاوی در بهبود فرآیندهای کسب و کار
• 94. تحلیل ریسک با استفاده از داده‌کاوی
• 95. پیش‌بینی و مدیریت تقاضا با داده‌کاوی
• 96. کشف دانش از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 97. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه hukum (با رویکرد آماری و حقوقی رسمی)
• 98. مباحث پیشرفته در خوشه‌بندی و تفکیک
• 99. مباحث پیشرفته در کشف قواعد انجمنی
• 100. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی خودکار (AutoML)