فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل داده‌های پیچیده با تکنیک‌های نوین علم داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های پیچیده با تکنیک‌های نوین علم داده

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل پیشرفته

موضوع میانی: پروژه‌های کاربردی علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل داده‌های پیچیده
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه علم داده
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای علم داده
• 4. مبانی تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 5. تجسم داده‌ها برای درک بهتر الگوها
• 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های واقعی
• 7. مدیریت داده‌های از دست رفته و داده‌های پرت
• 8. مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد مدل
• 9. مبانی یادگیری ماشین: مدل‌های نظارت شده
• 10. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 11. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 12. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 14. مبانی یادگیری ماشین: مدل‌های بدون نظارت
• 15. خوشه‌بندی K-Means
• 16. کاهش ابعاد: PCA
• 17. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
• 19. تحلیل سری زمانی با ARIMA
• 20. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 21. توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
• 22. مدل‌سازی موضوعی با LDA
• 23. تحلیل احساسات متنی
• 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 25. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 27. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌ها
• 28. مبانی یادگیری تقویتی
• 29. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 30. مدیریت پروژه در علم داده
• 31. تعریف مسئله و جمع‌آوری نیازمندی‌ها
• 32. انتخاب داده‌های مناسب برای پروژه
• 33. طراحی معماری پروژه علم داده
• 34. توسعه و پیاده‌سازی مدل‌ها
• 35. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 36. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 37. پایش و نگهداری مدل‌ها
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق پیشرفته
• 39. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 40. کاربرد GANs در تولید داده
• 41. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 42. کاربرد یادگیری انتقالی در مسائل مختلف
• 43. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 44. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
• 45. مبانی داده‌کاوی در پایگاه‌های داده
• 46. پرس‌وجوهای پیشرفته SQL برای تحلیل داده
• 47. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
• 48. آشنایی با اکوسیستم Hadoop
• 49. پردازش داده با Apache Spark
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری توزیع شده
• 51. الگوریتم‌های یادگیری توزیع شده
• 52. مقدمه‌ای بر یادگیری قابل تفسیر (Interpretable AI)
• 53. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
• 54. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
• 55. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 56. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
• 57. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 58. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
• 59. تنظیم ابرپارامترها با Grid Search
• 60. تنظیم ابرپارامترها با Random Search
• 61. تنظیم ابرپارامترها با بهینه‌سازی بیزی
• 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های گراف (Graph Neural Networks)
• 63. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 65. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
• 66. مقدمه‌ای بر علم داده مالی (FinTech)
• 67. تحلیل ریسک اعتباری با مدل‌های علم داده
• 68. پیش‌بینی قیمت سهام با مدل‌های سری زمانی
• 69. مقدمه‌ای بر علم داده سلامت (HealthTech)
• 70. تشخیص بیماری با استفاده از تصاویر پزشکی
• 71. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
• 72. مقدمه‌ای بر علم داده بازاریابی
• 73. تحلیل سبد خرید مشتریان
• 74. پیش‌بینی ریزش مشتریان
• 75. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 76. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
• 77. بهینه‌سازی موجودی انبار
• 78. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مکانی
• 79. تحلیل الگوهای مکانی
• 80. پیش‌بینی توزیع مکانی
• 81. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار
• 82. استفاده از علم داده در اتوماسیون
• 83. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متنی پیشرفته
• 84. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد
• 85. تحلیل شبکه‌های واژگانی
• 86. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولید متن پیشرفته
• 87. تولید متن خلاقانه
• 88. ترجمه ماشینی با مدل‌های عمیق
• 89. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر پیشرفته
• 90. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 91. تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
• 92. مقدمه‌ای بر پردازش صدا
• 93. تشخیص گفتار
• 94. تولید صدا
• 95. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 96. فیلتر کردن مشارکتی
• 97. فیلتر کردن مبتنی بر محتوا
• 98. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
• 99. مقدمه‌ای بر داده‌های حسگر
• 100. تحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا