, ,

کتاب بصری‌سازی داده‌های علوم کامپیوتر

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 بصری‌سازی داده‌های علوم کامپیوتر

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده و اهمیت آن در علوم کامپیوتر
  • 2. تاریخچه بصری‌سازی داده: از نقشه‌های اولیه تا داشبوردهای مدرن
  • 3. انواع داده‌ها: کمی، کیفی، طبقه‌بندی شده و ترتیبی
  • 4. ساختارهای داده در علوم کامپیوتر و نحوه بصری‌سازی آنها (لیست، درخت، گراف)
  • 5. اصول ادراک بصری و روانشناسی گشتالت
  • 6. آناتومی یک نمودار: محورها، راهنما، عنوان و حاشیه‌نویسی
  • 7. اصول طراحی تأثیرگذار: نسبت داده به جوهر (Data-Ink Ratio) و پرهیز از Chartjunk
  • 8. چگونه نمودار مناسب را برای داده‌های خود انتخاب کنیم؟
  • 9. چرخه حیات بصری‌سازی داده: از پرسش تا ارائه بینش
  • 10. ملاحظات اخلاقی در بصری‌سازی داده‌ها: چگونه داده‌ها را به اشتباه نمایش ندهیم
  • 11. آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها برای بصری‌سازی
  • 12. مبانی نظریه رنگ در بصری‌سازی داده
  • 13. نقش شبکه‌بندی (Grids) و چیدمان (Layout) در طراحی
  • 14. اهمیت داستان‌سرایی با داده‌ها (Data Storytelling)
  • 15. اشتباهات رایج در بصری‌سازی و نحوه اجتناب از آنها
  • 16. راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای بصری‌سازی (Anaconda, Jupyter)
  • 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای عملیات عددی
  • 18. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای کار با دیتافریم‌ها
  • 19. اولین نمودار با Matplotlib: آشنایی با API pyplot
  • 20. درک معماری شیءگرای Matplotlib: مفاهیم Figure و Axes
  • 21. شخصی‌سازی نمودارها در Matplotlib: رنگ‌ها، برچسب‌ها و استایل‌ها
  • 22. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn: نمودارهای آماری سطح بالا
  • 23. مقایسه Seaborn و Matplotlib: چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
  • 24. مقدمه‌ای بر کتابخانه Plotly: ایجاد نمودارهای تعاملی
  • 25. ساخت نمودارهای پایه با Plotly Express
  • 26. مروری بر D3.js: قدرت بصری‌سازی مبتنی بر وب
  • 27. اتصال داده‌های پایتون به بصری‌سازی‌های جاوا اسکریپت
  • 28. آشنایی با کتابخانه‌های دیگر: Bokeh و Altair
  • 29. بصری‌سازی داده در محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) مانند VS Code
  • 30. ذخیره و خروجی گرفتن از نمودارها: فرمت‌ها و بهترین روش‌ها
  • 31. نمودارهای میله‌ای (Bar Charts): مقایسه دسته‌ها
  • 32. نمودارهای میله‌ای تجمعی (Stacked) و گروهی (Grouped)
  • 33. نمودارهای خطی (Line Charts): نمایش روندها در طول زمان
  • 34. نمودارهای سطحی (Area Charts): تأکید بر حجم و مقدار تجمعی
  • 35. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots): بررسی رابطه بین دو متغیر
  • 36. افزودن بعد سوم به نمودارهای پراکندگی (رنگ، اندازه)
  • 37. هیستوگرام‌ها: درک توزیع داده‌ها
  • 38. نمودارهای چگالی (Density Plots): جایگزینی نرم‌تر برای هیستوگرام‌ها
  • 39. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots): نمایش چارک‌ها و داده‌های پرت
  • 40. نمودارهای ویولن (Violin Plots): ترکیب نمودار جعبه‌ای و چگالی
  • 41. نمودارهای دایره‌ای و دونات (Pie & Donut Charts): چه زمانی باید (و نباید) از آنها استفاده کرد
  • 42. بصری‌سازی داده‌های جدولی با Heatmaps
  • 43. نمودارهای جفتی (Pair Plots): بصری‌سازی روابط در داده‌های چند متغیره
  • 44. ایجاد زیرنمودارها (Subplots) و شبکه‌های وجهی (Facet Grids)
  • 45. استفاده از مقیاس لگاریتمی برای داده‌های با دامنه وسیع
  • 46. نمایش خطا و بازه اطمینان (Error Bars)
  • 47. نمودارهای قطبی (Polar Charts) و راداری (Radar Charts)
  • 48. نمودارهای قیفی (Funnel Charts) برای تحلیل مراحل یک فرآیند
  • 49. نمودارهای بولت (Bullet Graphs) برای پایش عملکرد
  • 50. مطالعه موردی: ترکیب نمودارهای پایه برای یک تحلیل ساده
  • 51. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) و ماتریس‌های همبستگی (Correlograms)
  • 52. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی شبکه‌ها و گراف‌ها
  • 53. ساختارهای داده گراف: گره‌ها (Nodes) و یال‌ها (Edges)
  • 54. بصری‌سازی گراف با NetworkX و Matplotlib
  • 55. الگوریتم‌های چیدمان گراف مانند Force-Directed
  • 56. بصری‌سازی داده‌های سلسله‌مراتبی: Treemaps
  • 57. نمودارهای Sunburst برای نمایش نسبت‌های سلسله‌مراتبی
  • 58. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی جغرافیایی (Geospatial)
  • 59. نقشه‌های Choropleth: نمایش داده بر اساس مناطق جغرافیایی
  • 60. نقشه‌های نقطه‌ای (Point Maps): نمایش موقعیت‌های مکانی
  • 61. کار با فرمت‌های داده جغرافیایی: GeoJSON و Shapefiles
  • 62. بصری‌سازی‌های سه‌بعدی: نمودارهای سطحی و سیمی
  • 63. بصری‌سازی داده‌های چند بعدی با Parallel Coordinates
  • 64. بصری‌سازی داده‌های متنی: ابر کلمات (Word Clouds)
  • 65. نمودارهای Sankey برای تحلیل جریان (Flow Analysis)
  • 66. نمودارهای گانت (Gantt Charts) برای زمان‌بندی پروژه‌ها
  • 67. نمودارهای جریانی (Streamgraphs) برای نمایش ترکیبات در طول زمان
  • 68. بصری‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty)
  • 69. ایجاد انیمیشن در بصری‌سازی‌ها
  • 70. مطالعه موردی: بصری‌سازی یک مجموعه داده پیچیده با نمودارهای پیشرفته
  • 71. اصول بصری‌سازی تعاملی (Interactive)
  • 72. افزودن Tooltips و Hover Effects با Plotly
  • 73. پیاده‌سازی قابلیت بزرگ‌نمایی (Zooming) و جابجایی (Panning)
  • 74. ایجاد انتخاب‌های متصل (Linked Brushing)
  • 75. مقدمه‌ای بر ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 76. ساخت یک داشبورد ساده با Streamlit
  • 77. ساخت یک داشبورد پیچیده‌تر با Dash (Plotly)
  • 78. اصول طراحی و چیدمان برای داشبوردها
  • 79. اتصال داشبورد به منابع داده زنده (Live Data)
  • 80. استقرار (Deploy) یک اپلیکیشن وب بصری‌سازی
  • 81. بصری‌سازی عملکرد الگوریتم‌ها: پیچیدگی زمانی (Big O)
  • 82. انیمیشن‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی (حبابی، سریع، ادغامی)
  • 83. بصری‌سازی ساختارهای داده: درخت‌ها و هیپ‌ها
  • 84. بصری‌سازی الگوریتم‌های جستجو: BFS در مقابل DFS روی گراف
  • 85. پروفایل‌سازی عملکرد کد: بصری‌سازی مصرف CPU و حافظه
  • 86. استفاده از Flame Graphs برای تحلیل گلوگاه‌های عملکردی
  • 87. بصری‌سازی توپولوژی و ترافیک شبکه
  • 88. بصری‌سازی تحلیل بسته‌های شبکه (Packet Analysis)
  • 89. بصری‌سازی اسکیمای پایگاه داده و روابط بین جداول
  • 90. بصری‌سازی عملکرد کوئری‌ها (Explain Plans)
  • 91. بصری‌سازی تاریخچه سیستم‌های کنترل نسخه (مانند Git)
  • 92. بصری‌سازی معیارهای پیچیدگی کد (Cyclomatic Complexity)
  • 93. بصری‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین: ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 94. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC) برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 95. بصری‌سازی درخت‌های تصمیم و معماری شبکه‌های عصبی
  • 96. داستان‌سرایی با داده‌ها: ساخت یک روایت جذاب
  • 97. طراحی برای مخاطب: انطباق بصری‌سازی با نیازهای کاربر
  • 98. دسترسی‌پذیری (Accessibility) در بصری‌سازی: کوررنگی و صفحه‌خوان‌ها
  • 99. مرور نهایی: اشتباهات متداول و راه‌های اصلاح آن‌ها
  • 100. پروژه نهایی: از داده خام علوم کامپیوتر تا یک داشبورد تعاملی و بینش‌محور

📚 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 بصری‌سازی داده‌های علوم کامپیوتر”

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

پیمایش به بالا