دوره جامع علم داده: از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع علم داده: از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی و کاربردهای علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و اهمیت آن
• 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی علم داده
• 3. چرخه حیات پروژه‌های علم داده
• 4. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 5. انواع داده‌ها و منابع آن‌ها
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
• 7. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
• 8. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 9. تبدیل داده‌ها و مهندسی ویژگی
• 10. مفاهیم آماری پایه در علم داده
• 11. آمار توصیفی: میانگین، میانه، مد
• 12. انحراف معیار و واریانس
• 13. توزیع‌های آماری رایج
• 14. مفاهیم احتمال و نظریه احتمال
• 15. آمار استنباطی: آزمون فرضیه
• 16. مفاهیم رگرسیون خطی
• 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 18. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
• 19. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
• 20. رگرسیون خطی چندگانه
• 21. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
• 22. درختان تصمیم
• 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 24. یادگیری مبتنی بر همسایگان نزدیک (KNN)
• 25. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
• 26. خوشه‌بندی: K-Means
• 27. تحلیل مولفه اصلی (PCA)
• 28. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 29. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 30. معماری شبکه‌های عصبی
• 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 33. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر
• 34. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 35. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 36. توکنایز کردن و نرمال‌سازی متن
• 37. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 38. مدل‌های زبانی
• 39. تحلیل احساسات
• 40. ترجمه ماشینی
• 41. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 42. انواع هوش مصنوعی: ضعیف و قوی
• 43. مفاهیم جستجو و حل مسئله در هوش مصنوعی
• 44. الگوریتم‌های جستجوی کلاسیک
• 45. جستجوی اول سطح و اول عمق
• 46. جستجوی حریصانه و A*
• 47. مقدمه‌ای بر سیستم‌های خبره
• 48. منطق فازی در هوش مصنوعی
• 49. شبکه‌های بیزی
• 50. یادگیری تقویتی
• 51. مفاهیم پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
• 52. یادگیری Q
• 53. یادگیری عمقی تقویتی
• 54. کاربردهای علم داده در کسب و کار
• 55. تحلیل داده‌های مشتریان
• 56. پیش‌بینی فروش
• 57. مدیریت ریسک
• 58. بهینه‌سازی عملیات
• 59. کاربردهای علم داده در سلامت
• 60. تشخیص بیماری
• 61. کشف دارو
• 62. پزشکی شخصی‌سازی شده
• 63. کاربردهای علم داده در مالی
• 64. تشخیص تقلب
• 65. مدیریت پرتفوی
• 66. پیش‌بینی بازار سهام
• 67. کاربردهای علم داده در صنعت
• 68. نگهداری پیش‌بینانه
• 69. کنترل کیفیت
• 70. بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 71. کاربردهای علم داده در دولت
• 72. مدیریت شهری
• 73. تحلیل داده‌های اجتماعی
• 74. امنیت ملی
• 75. ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی در علم داده
• 76. پایتون برای علم داده
• 77. کتابخانه‌های پایتون: NumPy, Pandas
• 78. کتابخانه‌های مصورسازی: Matplotlib, Seaborn
• 79. کتابخانه‌های یادگیری ماشین: Scikit-learn
• 80. مقدمه‌ای بر TensorFlow و PyTorch
• 81. SQL برای علم داده
• 82. مقدمه‌ای بر ابزارهای Big Data
• 83. مفاهیم Hadoop و Spark
• 84. پروژه‌های عملی علم داده
• 85. انتخاب و تعریف مسئله پروژه
• 86. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های پروژه
• 87. انتخاب و پیاده‌سازی مدل
• 88. ارزیابی مدل و تنظیم پارامترها
• 89. ارائه نتایج و تفسیر آن‌ها
• 90. اخلاق در علم داده
• 91. حریم خصوصی داده‌ها
• 92. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 93. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 94. آینده علم داده و هوش مصنوعی
• 95. روندهای نوظهور در علم داده
• 96. تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل