دوره تحلیل داده‌های مقیاس بزرگ در سطح واحد: رویکردهای نوین و کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های مقیاس بزرگ در سطح واحد: رویکردهای نوین و کاربردی

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل آماری در مقیاس بزرگ
• 2. مفاهیم بنیادی داده‌های سطح واحد
• 3. انواع داده‌ها و ساختارهای ذخیره‌سازی
• 4. مراحل چرخه حیات داده در پروژه‌های بزرگ
• 5. مبانی جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های حجیم
• 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
• 7. مدل‌های آماری پایه برای داده‌های سطح واحد
• 8. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و تعمیم‌یافته
• 9. کاربرد رگرسیون لجستیک در تحلیل داده‌های دودویی
• 10. مدل‌های سری زمانی برای داده‌های حجیم
• 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و الگوریتم‌ها
• 12. یادگیری نظارت‌شده و طبقه‌بندی
• 13. الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 14. روش‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 15. یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی
• 16. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی داده‌ها
• 17. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
• 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 19. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌های پیچیده
• 20. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 21. تحلیل متن و استخراج اطلاعات کلیدی
• 22. تکنیک‌های مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 23. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 24. الگوریتم‌های فیلترینگ مشارکتی
• 25. فیلترینگ مبتنی بر محتوا در سیستم‌های توصیه‌گر
• 26. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای در مقیاس بزرگ
• 27. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 28. انواع پایگاه‌های داده NoSQL و کاربردهای آن‌ها
• 29. ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های توزیع‌شده
• 30. معماری‌های پردازش داده‌های حجیم (مانند Hadoop)
• 31. اکوسیستم Hadoop: HDFS و MapReduce
• 32. کاربرد Apache Spark برای پردازش سریع داده‌ها
• 33. Spark SQL و تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 34. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
• 35. مقدمه‌ای بر ابزارهای تجسم داده در مقیاس بزرگ
• 36. تکنیک‌های رسم نمودارهای تعاملی
• 37. کاربرد ابزارهای مانند Tableau و Power BI
• 38. تجسم داده‌های جغرافیایی (GIS)
• 39. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها و ارزیابی عملکرد
• 40. معیارهای ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
• 41. معیارهای ارزیابی برای مسائل رگرسیون
• 42. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 43. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 44. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 45. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 46. تشخیص و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 47. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری بیزی
• 48. کاربرد روش‌های بیزی در مدل‌سازی داده‌های حجیم
• 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
• 50. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های سلامت
• 51. تحلیل بقا (Survival Analysis)
• 52. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
• 53. کاربرد HMM در تحلیل توالی داده‌ها
• 54. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 55. اندازه‌گیری معیارهای کلیدی در شبکه‌های اجتماعی
• 56. شناسایی جوامع و گروه‌ها در شبکه‌ها
• 57. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف الگوها
• 58. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 59. کاربرد Apriori در کشف قوانین وابستگی
• 60. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 61. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری در حوزه مالی
• 62. مدل‌سازی ریسک اعتباری
• 63. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از علم داده
• 64. مقدمه‌ای بر علم داده در حوزه سلامت
• 65. تحلیل داده‌های پزشکی و تشخیص بیماری
• 66. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در مراقبت‌های بهداشتی
• 67. مقدمه‌ای بر علم داده در حوزه بازاریابی
• 68. تحلیل رفتار مشتری و بخش‌بندی بازار
• 69. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
• 70. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
• 71. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
• 72. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده‌ها
• 73. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و آینده علم داده
• 74. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
• 75. تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
• 76. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی و پردازش آنها
• 77. استخراج اطلاعات از متون حقوقی
• 78. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 79. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی علّی
• 80. روش‌های استنتاج علّی
• 81. کاربرد مدل‌سازی علّی در تصمیم‌گیری
• 82. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های زمانی-مکانی
• 83. مدل‌سازی الگوهای فضایی-زمانی
• 84. پیش‌بینی رویدادهای فضایی-زمانی
• 85. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف
• 86. نمایش و تحلیل داده‌های گراف
• 87. کاربرد گراف‌ها در شبکه‌های اجتماعی و بیولوژیکی
• 88. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی
• 89. تکنیک‌های یادگیری خودنظارتی برای داده‌های حجیم
• 90. کاربرد یادگیری خودنظارتی در پردازش زبان
• 91. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری پیشرفته
• 92. مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
• 93. کاربرد مدل‌های مختلط در تحقیقات علوم اجتماعی
• 94. مقدمه‌ای بر داده‌های صوتی و تصویری
• 95. پردازش و تحلیل داده‌های صوتی
• 96. تحلیل و درک تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق
• 97. مقدمه‌ای بر ابزارهای پیشرفته تحلیل داده
• 98. استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند R و Python
• 99. کاربرد کتابخانه‌های پیشرفته تحلیل داده (Pandas, NumPy)
• 100. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)