کتاب مدل‌سازی داده برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدل‌سازی داده برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: طراحی و مدل‌سازی داده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی مدل‌سازی داده و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده و اهمیت آن
• 3. آشنایی با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: مفاهیم و کاربردها
• 4. انواع داده: ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته و بدون ساختار
• 5. مفاهیم پایه آماری: میانگین، میانه، مد، انحراف معیار
• 6. مفاهیم پایه احتمالات و توزیع‌ها
• 7. مفاهیم پایه‌ای در مورد یادگیری ماشین
• 8. پیش‌پردازش داده: پاکسازی و آماده‌سازی
• 9. ابزارهای مورد استفاده در مدل‌سازی داده: زبان‌ها و کتابخانه‌ها
• 10. محیط‌های توسعه و ابزارهای کدنویسی
• 11. زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده (Python و R)
• 12. نصب و راه‌اندازی Python و R
• 13. آشنایی با کتابخانه‌های مهم Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
• 14. آشنایی با کتابخانه‌های مهم R (dplyr, ggplot2, caret)
• 15. مدیریت داده‌ها با Pandas و dplyr
• 16. تجسم داده‌ها: نمودارها و گرافیک‌ها
• 17. روش‌های اکتشافی تحلیل داده (EDA)
• 18. شناسایی و برخورد با داده‌های گمشده
• 19. شناسایی و برخورد با داده‌های پرت
• 20. تبدیل داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
• 21. تبدیل داده‌ها: رمزگذاری و One-Hot Encoding
• 22. انتخاب ویژگی‌ها: روش‌های فیلترینگ
• 23. انتخاب ویژگی‌ها: روش‌های Wrapper
• 24. انتخاب ویژگی‌ها: روش‌های Embedded
• 25. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 26. کاهش ابعاد: تحلیل تفکیک خطی (LDA)
• 27. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی
• 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی
• 29. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، حساسیت، فراخوان، F1-Score
• 30. طبقه‌بندی بیز ساده (Naive Bayes)
• 31. درخت تصمیم‌گیری (Decision Tree)
• 32. جنگل تصادفی (Random Forest)
• 33. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine - SVM)
• 34. مدل‌سازی داده‌های رگرسیون
• 35. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون
• 36. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MSE, RMSE, MAE, R-squared
• 37. رگرسیون خطی ساده
• 38. رگرسیون خطی چندگانه
• 39. رگرسیون پولی‌نومیال
• 40. رگرسیون Ridge و Lasso
• 41. مدل‌های مبتنی بر گرادیان (Gradient Boosting)
• 42. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌بندی
• 43. مقدمه‌ای بر مدل‌های خوشه‌بندی
• 44. خوشه‌بندی K-Means
• 45. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
• 46. خوشه‌بندی DBSCAN
• 47. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 48. مدل‌های سری زمانی
• 49. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
• 50. تحلیل سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، چرخه
• 51. هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing)
• 52. مدل ARIMA
• 53. مدل SARIMA
• 54. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 55. یادگیری ماشین عمیق و شبکه‌های عصبی
• 56. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 57. لایه های شبکه‌های عصبی
• 58. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
• 59. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 60. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 61. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 62. مدل‌سازی با داده‌های نامتعادل
• 63. تکنیک‌های نمونه‌برداری مجدد (Resampling Techniques)
• 64. ارزیابی مدل با داده‌های نامتعادل
• 65. مدل‌های Ensemble: Bagging, Boosting, Stacking
• 66. مدل‌های Ensemble برای طبقه‌بندی
• 67. مدل‌های Ensemble برای رگرسیون
• 68. آشنایی با متن‌کاوی (Text Mining)
• 69. پیش‌پردازش متن
• 70. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 71. استخراج ویژگی‌ها از متن
• 72. مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 73. آشنایی با داده‌های تصویری
• 74. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
• 75. استخراج ویژگی‌ها از تصاویر
• 76. مدل‌های طبقه‌بندی تصاویر
• 77. مدل‌سازی داده‌های گراف
• 78. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف
• 79. مفاهیم پایه در گراف
• 80. پیاده‌سازی مدل‌های گراف
• 81. مدل‌سازی داده‌های مکانی
• 82. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی
• 83. تکنیک‌های تحلیل داده‌های مکانی
• 84. کاربردها و موارد استفاده
• 85. فرایند توسعه مدل: از مسئله تا راه‌حل
• 86. طراحی و معماری سیستم‌های پیش‌بینی‌کننده
• 87. استقرار مدل (Model Deployment)
• 88. نظارت بر مدل و نگهداری (Model Monitoring and Maintenance)
• 89. مدیریت چرخه عمر مدل
• 90. مفاهیم اخلاقی در هوش مصنوعی و مدل‌سازی داده
• 91. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 92. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 93. معرفی ابزارهای تجاری و متن باز
• 94. کتابخانه‌های پیشرفته در Python و R
• 95. بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 96. مدیریت منابع محاسباتی
• 97. تکنیک‌های پیشرفته در انتخاب ویژگی‌ها
• 98. روش‌های نوین در کاهش ابعاد
• 99. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 100. یادگیری فعال (Active Learning)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs