کتاب صوتی داده‌کاوی و تحلیل داده با DBMS: استخراج اطلاعات ارزشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌کاوی و تحلیل داده با DBMS: استخراج اطلاعات ارزشمند

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر داده‌کاوی
• 2. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده
• 3. سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS)
• 4. نقش DBMS در داده‌کاوی
• 5. انواع داده و ساختار داده
• 6. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده
• 7. پاکسازی داده‌ها
• 8. مدل‌سازی داده‌ها
• 9. کشف الگوهای نهفته
• 10. کاربرد هوش تجاری
• 11. روش‌های طبقه‌بندی داده
• 12. الگوریتم‌های K-نزدیکترین همسایه
• 13. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 14. درختان تصمیم
• 15. شبکه‌های عصبی در طبقه‌بندی
• 16. روش‌های خوشه‌بندی داده
• 17. الگوریتم K-Means
• 18. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 19. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی
• 20. ارزیابی کیفیت خوشه‌ها
• 21. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 22. الگوریتم Apriori
• 23. موضوعات تکمیلی در قوانین وابستگی
• 24. کاربردهای قوانین وابستگی
• 25. شناسایی ناهنجاری‌ها (Anomaly Detection)
• 26. تکنیک‌های شناسایی ناهنجاری
• 27. پردازش داده‌های سری زمانی
• 28. مدل‌سازی رگرسیون
• 29. رگرسیون خطی
• 30. رگرسیون چندگانه
• 31. رگرسیون لجستیک
• 32. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 33. روش‌های تحلیل متن
• 34. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 35. استخراج ویژگی از متن
• 36. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 37. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 38. کاربرد تحلیل متن در کسب‌وکار
• 39. داده‌کاوی در پایگاه داده رابطه‌ای
• 40. استفاده از SQL برای داده‌کاوی
• 41. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای داده‌کاوی
• 42. داده‌کاوی در پایگاه داده NoSQL
• 43. مقدمه ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
• 44. چالش‌های داده‌های بزرگ
• 45. معماری Hadoop
• 46. سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS)
• 47. MapReduce
• 48. Spark و پردازش سریع داده
• 49. کاربرد Spark در داده‌کاوی
• 50. سیستم‌های پایگاه داده گراف
• 51. مدل‌سازی داده‌های گراف
• 52. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 53. کاربرد پایگاه داده گراف در داده‌کاوی
• 54. هوش مصنوعی و داده‌کاوی
• 55. یادگیری ماشین بدون نظارت
• 56. یادگیری ماشین با نظارت
• 57. یادگیری تقویتی
• 58. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
• 59. ماشین‌های حالت متناهی (Finite State Machines)
• 60. اصول معماری داده
• 61. انبار داده (Data Warehouse)
• 62. مخزن داده (Data Lake)
• 63. اتصال انبار داده و مخزن داده
• 64. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 65. انتخاب ویژگی
• 66. ساخت ویژگی‌های جدید
• 67. روش‌های کاهش ابعاد
• 68. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 69. تحلیل تمایز خطی (LDA)
• 70. تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 71. ابزارهای تجسم داده
• 72. چارت‌ها و نمودارها
• 73. نمودارهای تعاملی
• 74. طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 75. اخلاق در داده‌کاوی
• 76. حریم خصوصی داده‌ها
• 77. امنیت داده‌ها
• 78. سوگیری در داده‌ها
• 79. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
• 80. کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی
• 81. شخصی‌سازی و توصیه‌گرها
• 82. تحلیل سبد خرید
• 83. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
• 84. کاربرد داده‌کاوی در امور مالی
• 85. تشخیص تقلب
• 86. مدیریت ریسک
• 87. ارزیابی اعتبار
• 88. کاربرد داده‌کاوی در پزشکی
• 89. تشخیص بیماری
• 90. کشف دارو
• 91. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 92. کاربرد داده‌کاوی در علوم اجتماعی
• 93. تحلیل رفتار کاربران
• 94. پیش‌بینی روندها
• 95. مطالعات جامعه‌شناختی
• 96. کاربرد داده‌کاوی در صنعت
• 97. بهینه‌سازی فرآیندها
• 98. کنترل کیفیت
• 99. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 100. آینده داده‌کاوی