دوره ساخت محصولات داده با پایتون برای تحلیل پیش‌بینانه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت محصولات داده با پایتون برای تحلیل پیش‌بینانه

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و علم داده

موضوع میانی: تولید محصولات داده برای تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و علم داده
• 2. مفاهیم اساسی تحلیل پیش‌بینانه
• 3. اهمیت محصولات داده در دنیای امروز
• 4. چرخه عمر یک محصول داده
• 5. تعریف اهداف و دامنه محصول داده
• 6. شناخت ذینفعان و نیازهای آنها
• 7. جمع‌آوری داده‌های مرتبط و معتبر
• 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 9. شناخت انواع داده‌ها و ساختارهای آنها
• 10. انتخاب ابزارها و کتابخانه‌های مناسب پایتون
• 11. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 12. مفاهیم کلیدی پایتون برای علم داده
• 13. استفاده از کتابخانه NumPy برای کار با آرایه‌ها
• 14. کار با داده‌های جدولی با کتابخانه Pandas
• 15. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 16. اتصال به پایگاه‌های داده با پایتون
• 17. استخراج و تبدیل داده‌ها از پایگاه داده
• 18. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 19. کار با داده‌های غیررابطه‌ای با پایتون
• 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 21. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 22. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینانه
• 24. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
• 25. تنظیم پارامترهای مدل‌ها (Hyperparameter Tuning)
• 26. مدیریت ویژگی‌ها (Feature Engineering)
• 27. انتخاب ویژگی‌های موثر
• 28. کاهش ابعاد داده‌ها
• 29. مدل‌های رگرسیون خطی
• 30. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 31. مدل‌های درخت تصمیم
• 32. مدل‌های جنگل تصادفی
• 33. مدل‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
• 34. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 35. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
• 36. یادگیری عمیق برای تحلیل پیش‌بینانه
• 37. استفاده از کتابخانه Scikit-learn
• 38. استفاده از کتابخانه TensorFlow/Keras
• 39. استفاده از کتابخانه PyTorch
• 40. ساخت API برای مدل‌های پیش‌بینانه
• 41. مقدمه‌ای بر Flask و Django
• 42. طراحی معماری API
• 43. پیاده‌سازی API با Flask
• 44. پیاده‌سازی API با Django
• 45. امنیت API و احراز هویت
• 46. مستندسازی API
• 47. تست API
• 48. استقرار (Deployment) محصولات داده
• 49. مقدمه‌ای بر Docker
• 50. کانتینرسازی محصولات داده
• 51. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 52. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
• 53. استقرار در محیط‌های ابری (Cloud)
• 54. استقرار در سرویس‌های ابری ایران
• 55. نظارت و نگهداری محصولات داده
• 56. پایش عملکرد مدل‌ها در طول زمان
• 57. بازآموزی مدل‌ها
• 58. مدیریت داده‌ها و مدل‌ها (MLOps)
• 59. مقدمه‌ای بر MLOps
• 60. ابزارهای MLOps
• 61. پیاده‌سازی اصول MLOps
• 62. تجسم داده‌ها و نتایج
• 63. مقدمه‌ای بر Matplotlib
• 64. مقدمه‌ای بر Seaborn
• 65. ساخت داشبوردهای تعاملی
• 66. استفاده از کتابخانه Plotly
• 67. استفاده از کتابخانه Dash
• 68. اصول طراحی داشبورد موثر
• 69. ارتباط با ذینفعان و ارائه نتایج
• 70. داستان‌سرایی با داده‌ها
• 71. ارائه نتایج به صورت قابل فهم
• 72. اخلاق در علم داده
• 73. مسئولیت‌پذیری در تولید محصولات داده
• 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 75. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
• 76. پرهیز از سوگیری در مدل‌ها
• 77. ایجاد محصولات داده عادلانه
• 78. کاربردهای تحلیل پیش‌بینانه در صنایع مختلف
• 79. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه مالی
• 80. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه بهداشت و درمان
• 81. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه بازاریابی
• 82. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه تولید
• 83. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه انرژی
• 84. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه حمل و نقل
• 85. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه دولتی
• 86. مطالعه موردی: ساخت یک محصول داده پیش‌بینانه
• 87. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
• 88. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
• 89. آموزش و ارزیابی مدل
• 90. ساخت API و استقرار
• 91. نگهداری و نظارت
• 92. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 93. کاربرد یادگیری تقویتی در محصولات داده
• 94. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 95. کاربرد NLP در محصولات داده
• 96. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
• 97. کاربرد بینایی ماشین در محصولات داده
• 98. آینده محصولات داده و علم داده
• 99. روندهای جدید در علم داده
• 100. چالش‌های پیش روی مهندسان داده