دوره کاربرد علم داده در بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد علم داده در بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و کاربردهای آن
• 2. مفاهیم پایه و واژگان کلیدی در علم داده
• 3. مراحل فرآیند علم داده
• 4. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
• 5. انواع داده‌ها و منابع داده
• 6. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
• 7. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
• 8. مبانی آمار توصیفی در تحلیل داده
• 9. مبانی احتمال و توزیع‌های آماری
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی
• 11. مفاهیم رگرسیون خطی
• 12. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با پایتون
• 13. ارزیابی مدل‌های رگرسیون خطی
• 14. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
• 15. تحلیل سری‌های زمانی: شناسایی روند و فصلیت
• 16. مدل‌های ساده پیش‌بینی سری زمانی
• 17. مقدمه‌ای بر مدل ARIMA
• 18. پیاده‌سازی مدل ARIMA
• 19. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
• 20. مفاهیم یادگیری ماشین
• 21. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
• 22. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 23. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
• 24. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک
• 25. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 26. مقدمه‌ای بر درخت تصمیم
• 27. پیاده‌سازی درخت تصمیم
• 28. مقدمه‌ای بر جنگل تصادفی
• 29. پیاده‌سازی جنگل تصادفی
• 30. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 31. پیاده‌سازی SVM
• 32. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
• 33. الگوریتم K-Means
• 34. پیاده‌سازی K-Means
• 35. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
• 36. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 37. پیاده‌سازی PCA
• 38. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 39. ساخت ویژگی‌های جدید
• 40. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 41. روش‌های انتخاب ویژگی
• 42. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا
• 43. اهمیت پیش‌بینی دقیق تقاضا
• 44. عوامل موثر بر تقاضا
• 45. جمع‌آوری داده‌های تاریخی تقاضا
• 46. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های تقاضا
• 47. تحلیل اکتشافی داده‌های تقاضا
• 48. شناسایی الگوهای فصلی و روند در تقاضا
• 49. شناسایی تاثیر رویدادهای خاص بر تقاضا
• 50. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با پیش‌بینی تقاضا
• 51. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا با رگرسیون
• 52. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا با سری‌های زمانی
• 53. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 54. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
• 55. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 56. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 57. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 58. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا با پایتون
• 59. استفاده از کتابخانه‌های علم داده برای پیش‌بینی
• 60. کاربرد pandas در تحلیل داده‌های تقاضا
• 61. کاربرد numpy در محاسبات عددی
• 62. کاربرد matplotlib و seaborn در مصورسازی
• 63. استفاده از scikit-learn برای مدل‌سازی
• 64. ساخت پایپ‌لاین‌های پیش‌بینی تقاضا
• 65. مدیریت و استقرار مدل‌های پیش‌بینی
• 66. پایش عملکرد مدل در طول زمان
• 67. به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینی
• 68. پیش‌بینی تقاضا در صنایع مختلف (مثال: خرده‌فروشی)
• 69. پیش‌بینی تقاضا در صنایع مختلف (مثال: تولید)
• 70. پیش‌بینی تقاضا در صنایع مختلف (مثال: انرژی)
• 71. مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی تقاضا
• 72. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق برای پیش‌بینی
• 73. شبکه‌های LSTM برای سری‌های زمانی
• 74. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در پیش‌بینی
• 76. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی
• 77. اخلاقیات در علم داده و پیش‌بینی تقاضا
• 78. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
• 79. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 80. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی
• 81. مقدمه‌ای بر Big Data و کاربرد آن در پیش‌بینی
• 82. کاربرد ابزارهای Big Data مانند Spark
• 83. نکات کاربردی و جمع‌بندی
• 84. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی پیش‌بینی تقاضا
• 85. راهکارهای مواجهه با داده‌های نامتعارف
• 86. مطالعات موردی موفق در پیش‌بینی تقاضا
• 87. آینده علم داده در پیش‌بینی تقاضا
• 88. منابع بیشتر برای مطالعه و یادگیری