کتاب ساخت نمودارهای آماری برای نمایش خوشه‌بندی
, ,

کتاب ساخت نمودارهای آماری برای نمایش خوشه‌بندی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000004974 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ساخت نمودارهای آماری برای نمایش خوشه‌بندی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی بصری‌سازی داده
  • 2. آشنایی با انواع نمودارها و کاربرد آن‌ها
  • 3. اهمیت انتخاب نمودار مناسب برای داده‌ها
  • 4. معرفی کتابخانه‌های Python برای بصری‌سازی (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
  • 5. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های Python
  • 6. مفاهیم اولیه داده‌ها و ساختار آن‌ها (DataFrames, Series)
  • 7. وارد کردن داده‌ها از فایل‌های مختلف (CSV, Excel)
  • 8. تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای بصری‌سازی
  • 9. اصول طراحی بصری برای نمودارها (رنگ، فونت، اندازه‌ها)
  • 10. ایجاد نمودارهای ساده میله‌ای (Bar Charts)
  • 11. ایجاد نمودارهای دایره‌ای (Pie Charts)
  • 12. ایجاد نمودارهای خطی (Line Charts)
  • 13. ایجاد نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 14. افزودن برچسب‌ها، عنوان‌ها و راهنماها به نمودارها
  • 15. سفارشی‌سازی نمودارها (رنگ، سبک خط، نشانگرها)
  • 16. ایجاد نمودارهای چندگانه (Subplots)
  • 17. آشنایی با نمودارهای هیستوگرام (Histograms)
  • 18. ایجاد نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 19. شناسایی داده‌های پرت (Outliers) با استفاده از نمودارها
  • 20. استفاده از Seaborn برای ایجاد نمودارهای پیشرفته‌تر
  • 21. نمودارهای توزیع (Distribution Plots)
  • 22. نمودارهای رابطه (Relationship Plots)
  • 23. نمودارهای دسته‌بندی (Categorical Plots)
  • 24. آشنایی با Plotly برای نمودارهای تعاملی
  • 25. ایجاد نمودارهای تعاملی پایه
  • 26. افزودن قابلیت‌های زوم و پَن به نمودارها
  • 27. استفاده از انیمیشن در نمودارها
  • 28. اصول خوشه‌بندی (Clustering)
  • 29. معرفی الگوریتم‌های خوشه‌بندی (K-Means, Hierarchical, DBSCAN)
  • 30. ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی (Silhouette Score, Davies-Bouldin Index)
  • 31. پیاده‌سازی K-Means با Python
  • 32. تفسیر نتایج K-Means
  • 33. بهینه‌سازی پارامترهای K-Means
  • 34. پیاده‌سازی خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 35. تفاوت‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی و K-Means
  • 36. پیاده‌سازی DBSCAN
  • 37. تفاوت‌های DBSCAN با K-Means و Hierarchical
  • 38. آشنایی با روش Elbow برای تعیین تعداد خوشه‌ها
  • 39. آشنایی با روش Silhouette برای ارزیابی خوشه‌بندی
  • 40. نمایش داده‌های خوشه‌بندی شده با نمودارهای پراکندگی
  • 41. نمایش خوشه‌ها با رنگ‌های مختلف
  • 42. افزودن مرکز خوشه‌ها به نمودار
  • 43. استفاده از نمودارهای سه بعدی برای نمایش خوشه‌بندی
  • 44. بصری‌سازی نتایج K-Means در سه بعد
  • 45. بصری‌سازی نتایج DBSCAN در سه بعد
  • 46. استفاده از نمودارهای Heatmap برای نمایش خوشه‌بندی
  • 47. ایجاد Heatmap برای ماتریس فاصله (Distance Matrix)
  • 48. تفسیر Heatmap برای شناسایی الگوها
  • 49. استفاده از نمودارهای Network برای نمایش خوشه‌بندی
  • 50. ایجاد نمودارهای Network برای خوشه‌های نزدیک به هم
  • 51. بررسی تأثیر مقیاس‌گذاری داده‌ها بر خوشه‌بندی
  • 52. مقیاس‌گذاری داده‌ها با استفاده از Min-Max Scaling
  • 53. مقیاس‌گذاری داده‌ها با استفاده از Standardization
  • 54. مقایسه نتایج خوشه‌بندی با مقیاس‌گذاری‌های مختلف
  • 55. آماده‌سازی داده‌های واقعی برای خوشه‌بندی
  • 56. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای خوشه‌بندی
  • 57. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 58. تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA) و تأثیر آن بر خوشه‌بندی
  • 59. پیاده‌سازی PCA با Python
  • 60. بصری‌سازی داده‌های کاهش یافته با PCA
  • 61. مقایسه نتایج خوشه‌بندی قبل و بعد از PCA
  • 62. بهره‌گیری از کتابخانه Scikit-learn برای خوشه‌بندی
  • 63. استفاده از Pipeline برای ساده‌سازی فرآیند خوشه‌بندی
  • 64. ایجاد داشبوردهای بصری‌سازی داده‌ها
  • 65. معرفی ابزارهای ساخت داشبورد (Tableau, Power BI)
  • 66. انتخاب ابزارهای مناسب برای نیازهای مختلف
  • 67. ایجاد داشبورد با نمودارهای خوشه‌بندی
  • 68. افزودن فیلترها و تعاملات به داشبورد
  • 69. استفاده از ابزارهای آنلاین برای بصری‌سازی
  • 70. معرفی Google Data Studio
  • 71. ایجاد نمودارهای تعاملی در Google Data Studio
  • 72. اشتراک‌گذاری و ارائه نتایج بصری‌سازی
  • 73. اصول داستان‌سرایی با داده‌ها (Data Storytelling)
  • 74. ایجاد یک روایت منسجم برای نمایش داده‌ها
  • 75. تاثیر رنگ و طراحی در جذابیت نمودارها
  • 76. نکات مهم در طراحی نمودارهای موثر
  • 77. ارائه یافته‌ها به مخاطبان مختلف
  • 78. بصری‌سازی داده‌های سری زمانی برای خوشه‌بندی
  • 79. خوشه‌بندی داده‌های سری زمانی
  • 80. استفاده از الگوریتم DTW برای محاسبه فاصله در داده‌های سری زمانی
  • 81. بصری‌سازی داده‌های خوشه‌بندی شده سری زمانی
  • 82. بصری‌سازی داده‌های متنی برای خوشه‌بندی
  • 83. تبدیل متن به بردار (Word Embeddings, TF-IDF)
  • 84. خوشه‌بندی داده‌های متنی
  • 85. بصری‌سازی نتایج خوشه‌بندی متنی با t-SNE
  • 86. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی بصری‌سازی
  • 87. استفاده از کتابخانه Altair
  • 88. ایجاد نمودارهای تعاملی با Altair
  • 89. آشنایی با کتابخانه Bokeh
  • 90. ایجاد نمودارهای تعاملی پیشرفته با Bokeh
  • 91. کاربرد نمودارهای درختی (Treemap) در نمایش خوشه‌بندی
  • 92. کاربرد نمودارهای Radar در نمایش خوشه‌بندی
  • 93. آشنایی با تجسم‌های جغرافیایی برای نمایش داده‌های خوشه‌بندی
  • 94. نمایش خوشه‌ها بر روی نقشه
  • 95. بررسی موارد کاربردی خوشه‌بندی در حوزه‌های مختلف
  • 96. آنالیز رفتار مشتری (Customer Segmentation)
  • 97. تشخیص ناهنجاری‌ها (Anomaly Detection)
  • 98. خوشه‌بندی تصاویر (Image Clustering)
  • 99. پروژه‌های عملی: ساخت نمودارها برای یک مجموعه داده مشخص
  • 100. ارائه و جمع‌بندی دوره

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ساخت نمودارهای آماری برای نمایش خوشه‌بندی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا