فلش‌کارت‌های آموزشی مهندسی ویژگی پیشرفته با PySpark برای تحلیل داده‌های بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی ویژگی پیشرفته با PySpark برای تحلیل داده‌های بزرگ

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی ویژگی و پیش‌پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی در تحلیل داده‌های بزرگ
• 2. آشنایی با PySpark و معماری آن
• 3. مفاهیم کلیدی داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
• 4. انواع داده‌ها و چالش‌های پیش‌پردازش آن‌ها
• 5. اهمیت مهندسی ویژگی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. بارگذاری داده‌ها در PySpark DataFrame
• 7. کاوش و خلاصه‌سازی داده‌ها با PySpark
• 8. پاکسازی داده‌های گمشده و مقادیر پرت
• 9. مدیریت مقادیر گمشده با روش‌های آماری
• 10. شناسایی و حذف مقادیر پرت
• 11. تکنیک‌های تبدیل داده‌های گسسته به پیوسته
• 12. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای (One-Hot Encoding)
• 13. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای (Label Encoding)
• 14. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای (Target Encoding)
• 15. تکنیک‌های مقیاس‌بندی ویژگی‌های عددی
• 16. نرمال‌سازی (Min-Max Scaling)
• 17. استانداردسازی (Standardization)
• 18. مهندسی ویژگی‌های مبتنی بر زمان
• 19. استخراج ویژگی از تاریخ و زمان
• 20. استخراج ویژگی از روز هفته و ماه
• 21. استخراج ویژگی از فصل و سال
• 22. مهندسی ویژگی‌های مبتنی بر متن
• 23. پیش‌پردازش متن (Tokenization)
• 24. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 25. ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
• 26. تبدیل متن به بردار (Bag-of-Words)
• 27. تبدیل متن به بردار (TF-IDF)
• 28. استفاده از مدل‌های embedding برای متن
• 29. مهندسی ویژگی‌های مبتنی بر دسته‌بندی
• 30. تجمیع (Aggregation) داده‌ها
• 31. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی
• 32. استفاده از پنجره‌های متحرک (Window Functions)
• 33. اعمال توابع پنجره‌ای برای تحلیل سری زمانی
• 34. ایجاد ویژگی‌های مبتنی بر روابط بین ویژگی‌ها
• 35. تحلیل همبستگی بین ویژگی‌ها
• 36. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 37. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
• 38. روش‌های wrapper (Wrapper Methods)
• 39. روش‌های embedded (Embedded Methods)
• 40. انتخاب ویژگی با استفاده از مدل‌های درختی
• 41. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 42. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 43. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 44. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد در PySpark
• 45. مهندسی ویژگی برای مدل‌های طبقه‌بندی
• 46. مهندسی ویژگی برای مدل‌های رگرسیون
• 47. ساخت ویژگی‌های تعاملی
• 48. ایجاد ویژگی‌های چندجمله‌ای
• 49. ایجاد ویژگی‌های چندگانه
• 50. مدیریت و ذخیره‌سازی ویژگی‌های مهندسی شده
• 51. استفاده از Feature Store
• 52. بهینه‌سازی مهندسی ویژگی برای عملکرد
• 53. استفاده از UDFها در PySpark
• 54. پردازش موازی و توزیع شده در مهندسی ویژگی
• 55. مدیریت حافظه در PySpark
• 56. اشکال‌زدایی و خطایابی در مهندسی ویژگی
• 57. ارزیابی کیفیت ویژگی‌های مهندسی شده
• 58. مستندسازی فرآیند مهندسی ویژگی
• 59. ملاحظات اخلاقی در مهندسی ویژگی
• 60. سوگیری در داده‌ها و مهندسی ویژگی
• 61. حفظ حریم خصوصی در داده‌ها
• 62. کاربرد مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. کاربرد مهندسی ویژگی در پردازش زبان طبیعی
• 64. کاربرد مهندسی ویژگی در بینایی ماشین
• 65. کاربرد مهندسی ویژگی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 66. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مالی
• 67. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه سلامت
• 68. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه بازاریابی
• 69. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه تولید
• 70. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه انرژی
• 71. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه حمل و نقل
• 72. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه آموزش
• 73. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه کشاورزی
• 74. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه گردشگری
• 75. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مسکن
• 76. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه ارتباطات
• 77. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه حقوقی
• 78. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه نظامی
• 79. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه امنیتی
• 80. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه محیط زیست
• 81. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مذهبی
• 82. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه فرهنگی
• 83. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه ورزشی
• 84. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه هنری
• 85. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه رسانه
• 86. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه سرگرمی
• 87. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه فناوری اطلاعات
• 88. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه پزشکی
• 89. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه داروسازی
• 90. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه روانشناسی
• 91. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه جامعه‌شناسی
• 92. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه اقتصاد
• 93. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مدیریت
• 94. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مهندسی
• 95. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه علوم پایه
• 96. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه علوم انسانی
• 97. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه علوم کاربردی
• 98. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه پژوهش
• 99. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه نوآوری
• 100. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه توسعه