فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی خط لوله استخراج داده (Data Mining Pipeline)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خط لوله استخراج داده (Data Mining Pipeline)

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و استخراج داده
• 2. مفاهیم کلیدی در استخراج داده
• 3. فرایند استخراج داده: گام به گام
• 4. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
• 5. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده
• 6. پاکسازی داده‌ها: حذف داده‌های پرت
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها: تبدیل داده‌ها
• 9. انتخاب ویژگی: اهمیت و روش‌ها
• 10. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 11. کاهش ابعاد: تحلیل تفکیک‌کننده خطی (LDA)
• 12. مدل‌سازی داده‌ها: معرفی الگوریتم‌ها
• 13. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
• 14. الگوریتم درخت تصمیم
• 15. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 16. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 17. مدل‌سازی رگرسیون خطی
• 18. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک
• 19. یادگیری نظارت‌نشده: خوشه‌بندی
• 20. الگوریتم K-Means
• 21. الگوریتم خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 22. قواعد وابستگی: معرفی
• 23. الگوریتم Apriori
• 24. کاربرد قواعد وابستگی در تحلیل سبد خرید
• 25. ارزیابی مدل‌های استخراج داده
• 26. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
• 27. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی
• 28. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 29. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 30. کاربرد استخراج داده در کسب‌وکار
• 31. تحلیل رفتار مشتری
• 32. پیش‌بینی ریزش مشتری
• 33. بخش‌بندی مشتریان
• 34. سیستم‌های توصیه‌گر
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 36. یادگیری ماشین عمیق
• 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 39. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 40. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 41. کاربرد یادگیری تقویتی
• 42. مقدمه‌ای بر کلان‌داده (Big Data)
• 43. معماری‌های کلان‌داده: Hadoop
• 44. معماری‌های کلان‌داده: Spark
• 45. ذخیره‌سازی کلان‌داده: NoSQL
• 46. تحلیل داده‌های جریانی (Stream Data Analysis)
• 47. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 48. اخلاق در هوش مصنوعی و مهندسی داده
• 49. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 50. امنیت داده‌ها در مهندسی داده
• 51. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استخراج داده (ایران)
• 52. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 53. استانداردهای حاکمیت داده (Data Governance)
• 54. مدیریت چرخه عمر داده
• 55. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
• 56. ابزارهای استخراج داده: معرفی
• 57. نرم‌افزار R برای استخراج داده
• 58. نرم‌افزار Python برای استخراج داده
• 59. کتابخانه‌های Python: Pandas
• 60. کتابخانه‌های Python: NumPy
• 61. کتابخانه‌های Python: Scikit-learn
• 62. ابزارهای بصری‌سازی داده: Matplotlib
• 63. ابزارهای بصری‌سازی داده: Seaborn
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش تصویر
• 65. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
• 66. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش متن
• 67. کاربرد RNN در تحلیل احساسات
• 68. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
• 69. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 70. مباحث پیشرفته در استخراج داده
• 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 72. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 73. یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
• 74. مدل‌های یادگیری ترکیبی: Bagging
• 75. مدل‌های یادگیری ترکیبی: Boosting
• 76. مدل‌های یادگیری ترکیبی: Stacking
• 77. مدیریت داده‌های حجیم و پیچیده
• 78. استخراج داده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 79. استخراج داده از پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای
• 80. مفاهیم داده‌کاوی اکتشافی (Exploratory Data Mining)
• 81. بصری‌سازی داده‌های پیچیده
• 82. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده از طریق دانش (Knowledge-guided Supervised Learning)
• 83. یادگیری خودنظارت‌شده (Self-supervised Learning)
• 84. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-supervised Learning)
• 85. کاربرد استخراج داده در بخش سلامت
• 86. کاربرد استخراج داده در بخش مالی
• 87. کاربرد استخراج داده در بخش تولید
• 88. کاربرد استخراج داده در بخش انرژی
• 89. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در تحلیل داده
• 90. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI - XAI)
• 91. مبانی نظری یادگیری ماشین
• 92. مدل‌های آماری در استخراج داده
• 93. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 94. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: گرادیان کاهشی
• 95. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: Adam
• 96. نکات پایانی در طراحی خط لوله استخراج داده
• 97. توسعه و نگهداری خط لوله استخراج داده
• 98. پروژه‌های عملی در استخراج داده
• 99. مستندسازی در مهندسی داده
• 100. نکات مهم در پیاده‌سازی موفق