فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Hadoop

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Hadoop

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Hadoop

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 2. مبانی Hadoop و اکوسیستم آن
• 3. معماری Hadoop: HDFS و MapReduce
• 4. نصب و پیکربندی Hadoop
• 5. کار با HDFS
• 6. مقدمه‌ای بر MapReduce
• 7. نوشتن برنامه‌های MapReduce ساده
• 8. توابع کمکی MapReduce
• 9. پیچیدگی برنامه‌های MapReduce
• 10. کار با داده‌های حجیم در Hadoop
• 11. مقدمه‌ای بر Spark
• 12. نصب و پیکربندی Spark
• 13. Spark Core: RDDها
• 14. عملیات تبدیل RDD
• 15. عملیات اکشن RDD
• 16. کار با Spark SQL
• 17. Spark Streaming
• 18. Spark GraphX
• 19. Machine Learning با Spark MLlib
• 20. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 21. جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی
• 22. پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 23. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 24. تکنیک‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 25. شناسایی جوامع در شبکه‌های اجتماعی
• 26. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 27. شناسایی تأثیرگذاران در شبکه‌های اجتماعی
• 28. تحلیل انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
• 29. تشخیص اخبار جعلی در شبکه‌های اجتماعی
• 30. پیش‌بینی روندها در شبکه‌های اجتماعی
• 31. امنیت در شبکه‌های اجتماعی
• 32. حریم خصوصی در شبکه‌های اجتماعی
• 33. اخلاق در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 34. کاربرد Hadoop در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 35. کاربرد Spark در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 36. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با GraphFrames
• 37. تحلیل روابط در شبکه‌های اجتماعی
• 38. نمودارهای شبکه‌های اجتماعی
• 39. شاخص‌های مرکزی در شبکه‌های اجتماعی
• 40. شاخص‌های پراکندگی در شبکه‌های اجتماعی
• 41. آنالیز مسیر در شبکه‌های اجتماعی
• 42. تشخیص الگو در شبکه‌های اجتماعی
• 43. خوشه‌بندی در شبکه‌های اجتماعی
• 44. طبقه‌بندی در شبکه‌های اجتماعی
• 45. پیش‌بینی لینک در شبکه‌های اجتماعی
• 46. مدل‌سازی دینامیک شبکه‌ها
• 47. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در صنعت
• 48. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در کسب‌وکار
• 49. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در سیاست
• 50. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در پژوهش
• 51. آینده تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 52. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 53. مبانی یادگیری نظارت شده
• 54. الگوریتم‌های رگرسیون خطی
• 55. الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک
• 56. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 57. درختان تصمیم
• 58. جنگل‌های تصادفی
• 59. یادگیری نظارت نشده
• 60. الگوریتم K-Means
• 61. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 62. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 63. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 64. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 65. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 66. تحلیل توالی در NLP
• 67. مدل‌سازی موضوعی
• 68. استخراج اطلاعات
• 69. ترجمه ماشینی
• 70. فهم زبان طبیعی
• 71. تولید زبان طبیعی
• 72. کاربرد NLP در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 73. تحلیل محتوای متنی شبکه‌های اجتماعی
• 74. تحلیل محتوای تصویری شبکه‌های اجتماعی
• 75. تحلیل محتوای ویدیویی شبکه‌های اجتماعی
• 76. ابزارهای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 77. پایگاه‌های داده برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 78. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 79. تکنیک‌های کشف دانش
• 80. قوانین وابستگی
• 81. مقدمه‌ای بر Big Data
• 82. چالش‌های Big Data
• 83. اهمیت داده‌های بزرگ
• 84. معماری‌های Big Data
• 85. فناوری‌های مرتبط با Big Data
• 86. تحلیل داده‌های مشتریان
• 87. تحلیل رفتار کاربران
• 88. بصری‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 89. گزارش‌دهی و داشبوردهای تحلیلی
• 90. ارزیابی مدل‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 91. بهینه‌سازی مدل‌ها
• 92. مدیریت پروژه‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 93. ملاحظات قانونی و اخلاقی در تحلیل داده
• 94. حفاظت از داده‌های شخصی
• 95. استانداردهای صنعتی در تحلیل داده
• 96. آینده تحلیل داده با هوش مصنوعی
• 97. نوآوری در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 98. کاربردهای پیشرفته در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 99. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در دنیای واقعی
• 100. پروژه‌های عملی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی