, ,

کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در پیش‌بینی اقلیمی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 کاربرد بصری‌سازی داده در پیش‌بینی اقلیمی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده و اهمیت آن
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه اقلیم و تغییرات آب و هوایی
  • 3. نقش داده‌ها در مطالعات اقلیمی و پیش‌بینی
  • 4. انواع داده‌های اقلیمی: دما، بارش، رطوبت، باد
  • 5. منابع داده‌های اقلیمی: مشاهدات زمینی، ماهواره‌ای، مدل‌ها
  • 6. نرم‌افزارهای پرکاربرد در بصری‌سازی داده‌های اقلیمی
  • 7. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Python برای بصری‌سازی
  • 8. نصب و پیکربندی محیط توسعه Python
  • 9. آشنایی با کتابخانه‌های اصلی بصری‌سازی: Matplotlib
  • 10. رسم نمودارهای پایه‌ای با Matplotlib: خطی، میله‌ای، پراکندگی
  • 11. آشنایی با کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی آماری
  • 12. رسم توزیع‌ها و روابط متغیرها با Seaborn
  • 13. آشنایی با کتابخانه Plotly برای بصری‌سازی تعاملی
  • 14. ساخت نمودارهای تعاملی با Plotly
  • 15. مقدمه‌ای بر مبانی آمار و احتمالات برای تحلیل داده‌های اقلیمی
  • 16. محاسبه شاخص‌های آماری توصیفی
  • 17. آزمون فرض آماری برای داده‌های اقلیمی
  • 18. آشنایی با مفاهیم رگرسیون خطی و غیرخطی
  • 19. مدل‌سازی رگرسیونی برای پیش‌بینی اقلیمی
  • 20. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در پیش‌بینی اقلیمی
  • 22. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان
  • 23. الگوریتم‌های رگرسیون: جنگل تصادفی، گرادیان بوستینگ
  • 24. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد در داده‌های اقلیمی
  • 25. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 26. پیش‌پردازش داده‌های اقلیمی: پاکسازی، نرمال‌سازی
  • 27. رسیدگی به داده‌های گمشده در داده‌های اقلیمی
  • 28. تبدیل داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل‌ها
  • 29. بصری‌سازی داده‌های مکانی: نقشه‌ها و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
  • 30. آشنایی با کتابخانه GeoPandas
  • 31. رسم نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) برای نمایش تغییرات اقلیمی
  • 32. بصری‌سازی تغییرات زمانی: سری‌های زمانی اقلیمی
  • 33. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از کتابخانه Pandas
  • 34. رسم نمودارهای سری زمانی
  • 35. آشکارسازی روند (Trend) و فصلیت در سری‌های زمانی
  • 36. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 37. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 38. بصری‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های اقلیمی
  • 39. نمایش فواصل اطمینان و سناریوهای مختلف
  • 40. داشبوردهای بصری‌سازی داده: ایجاد داشبوردهای تعاملی با Python
  • 41. استفاده از کتابخانه‌های Dash و Streamlit
  • 42. استقرار داشبوردها بر روی سرور
  • 43. بصری‌سازی داده‌های اقلیمی چند متغیره
  • 44. رسم نمودارهای همبستگی
  • 45. تجزیه و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 46. بصری‌سازی داده‌های سه بعدی اقلیمی
  • 47. استفاده از کتابخانه Mayavi
  • 48. بصری‌سازی جریان (Flow Visualization) در داده‌های اقلیمی
  • 49. بصری‌سازی داده‌های شبیه‌سازی اقلیمی
  • 50. مقایسه سناریوهای مختلف اقلیمی
  • 51. ارائه نتایج بصری‌سازی داده به ذینفعان
  • 52. مبانی طراحی اینفوگرافیک برای داده‌های اقلیمی
  • 53. بهترین شیوه‌های بصری‌سازی داده برای اقلیم
  • 54. رنگ‌بندی و انتخاب پالت رنگ مناسب برای بصری‌سازی اقلیمی
  • 55. نحوه انتخاب نمودار مناسب برای داده‌های اقلیمی
  • 56. جلوگیری از تحریف داده‌ها در بصری‌سازی
  • 57. اخلاق در بصری‌سازی داده‌های اقلیمی
  • 58. مطالعه موردی: بصری‌سازی داده‌های سیل
  • 59. مطالعه موردی: بصری‌سازی داده‌های خشکسالی
  • 60. مطالعه موردی: بصری‌سازی داده‌های آتش‌سوزی جنگل‌ها
  • 61. مطالعه موردی: بصری‌سازی داده‌های افزایش سطح دریا
  • 62. مطالعه موردی: بصری‌سازی داده‌های تغییرات دما و بارش
  • 63. استفاده از داده‌های Open Data برای پروژه‌های بصری‌سازی اقلیمی
  • 64. همکاری در پروژه‌های بصری‌سازی داده اقلیمی
  • 65. مقدمه‌ای بر ابزارهای بصری‌سازی آنلاین: Tableau, Power BI
  • 66. اتصال به منابع داده اقلیمی در Tableau و Power BI
  • 67. ایجاد گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی در Tableau و Power BI
  • 68. به اشتراک گذاری و انتشار گزارش‌ها و داشبوردها
  • 69. بصری‌سازی داده‌های شبکه‌ای اقلیمی
  • 70. کار با داده‌های NetCDF
  • 71. بصری‌سازی عدم قطعیت مدل‌های اقلیمی
  • 72. استفاده از Ensembleها برای پیش‌بینی
  • 73. نمایش نتایج پیش‌بینی با در نظر گرفتن خطاها
  • 74. تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی در Python
  • 75. استفاده از کتابخانه‌های جایگزین Matplotlib و Seaborn
  • 76. بهینه‌سازی عملکرد بصری‌سازی برای داده‌های بزرگ
  • 77. بصری‌سازی داده‌های اقلیمی با استفاده از Jupyter Notebooks
  • 78. ایجاد گزارش‌های قابل تکرار با Jupyter Notebooks
  • 79. اشتراک گذاری Notebooks
  • 80. مبانی طراحی رابط کاربری (UI) برای داشبوردهای اقلیمی
  • 81. اصول تجربه کاربری (UX) در طراحی داشبورد
  • 82. استفاده از HTML, CSS, JavaScript برای سفارشی‌سازی داشبوردها
  • 83. آشنایی با مفاهیم Machine Learning Explainability (MLX)
  • 84. تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی اقلیمی
  • 85. استفاده از ابزارهای MLX برای بصری‌سازی تصمیمات مدل
  • 86. کاربرد واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) در بصری‌سازی اقلیمی
  • 87. ایجاد تجربیات تعاملی برای درک بهتر تغییرات اقلیمی
  • 88. بصری‌سازی داده‌های اقلیمی برای تلفن‌های همراه
  • 89. بهینه‌سازی بصری‌سازی برای دستگاه‌های کوچک
  • 90. ایجاد برنامه‌های موبایل برای نمایش داده‌های اقلیمی
  • 91. آشنایی با APIهای هواشناسی و اقلیمی
  • 92. استفاده از APIها برای جمع‌آوری و بصری‌سازی داده‌ها
  • 93. ساخت برنامه‌هایی که داده‌های اقلیمی را به صورت زنده نمایش می‌دهند
  • 94. آشنایی با Cloud Computing و استفاده از سرویس‌های ابری برای بصری‌سازی داده
  • 95. استفاده از AWS, Google Cloud, Azure برای میزبانی و پردازش داده‌های اقلیمی
  • 96. ملاحظات قانونی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های اقلیمی
  • 97. رعایت قوانین مربوط به داده‌ها
  • 98. چگونگی کسب مجوزهای لازم برای استفاده از داده‌ها
  • 99. خلاصه و جمع‌بندی دوره
  • 100. منابع تکمیلی و مسیرهای یادگیری بیشتر در زمینه بصری‌سازی داده‌های اقلیمی

📚 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 کاربرد بصری‌سازی داده در پیش‌بینی اقلیمی”

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

پیمایش به بالا