کتاب بصری‌سازی داده‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین
, ,

کتاب بصری‌سازی داده‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000006016 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 بصری‌سازی داده‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین

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 داده‌کاوی و یادگیری ماشین
  • 3. نقش بصری‌سازی در تحلیل داده
  • 4. ابزارهای محبوب بصری‌سازی داده
  • 5. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی برای بصری‌سازی (پایتون، R)
  • 6. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه (Anaconda, RStudio)
  • 7. مفاهیم اولیه پایتون و نصب کتابخانه‌های مورد نیاز (Pandas, Matplotlib, Seaborn)
  • 8. آشنایی با داده‌ها و انواع آن‌ها (داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار)
  • 9. وارد کردن داده‌ها از منابع مختلف (CSV, Excel, پایگاه‌داده)
  • 10. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها (handle missing values, outlier detection)
  • 11. آشنایی با Matplotlib: ایجاد نمودارهای پایه (خطی، میله‌ای، پراکندگی)
  • 12. تنظیمات نمودارهای Matplotlib: عنوان، برچسب‌ها، محورها
  • 13. استفاده از Seaborn برای ایجاد نمودارهای آماری پیشرفته
  • 14. انتخاب نمودار مناسب برای انواع داده و اهداف تحلیلی
  • 15. بصری‌سازی توزیع داده‌ها (هیستوگرام، نمودار چگالی)
  • 16. بصری‌سازی ارتباط بین متغیرها (نمودار پراکندگی، نمودار همبستگی)
  • 17. بصری‌سازی داده‌های دسته‌ای (نمودار میله‌ای، نمودار دایره‌ای)
  • 18. بصری‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 19. بهبود زیبایی‌شناسی نمودارها (رنگ‌ها، فونت‌ها، سبک‌ها)
  • 20. ایجاد نمودارهای تعاملی با Plotly و Bokeh
  • 21. مقدمه‌ای بر کتابخانه ggplot2 در R
  • 22. ایجاد نمودارهای پیشرفته با ggplot2
  • 23. بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی (نقشه‌ها)
  • 24. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و داشبوردها
  • 25. اصول طراحی داشبورد (خلاصه، شفافیت، تعامل)
  • 26. ابزارهای ساخت داشبورد (Tableau, Power BI)
  • 27. ایجاد داشبورد ساده در پایتون
  • 28. ارائه داده‌ها و داستان‌سرایی با داده‌ها
  • 29. اصول طراحی بصری (رنگ، فونت، چیدمان)
  • 30. استفاده از انیمیشن و تعامل در بصری‌سازی
  • 31. تجسم داده‌های یادگیری ماشین: ارزیابی مدل‌ها
  • 32. بصری‌سازی معیارهای ارزیابی مدل (Precision, Recall, F1-score)
  • 33. بصری‌سازی ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 34. بصری‌سازی منحنی ROC و محاسبه AUC
  • 35. بصری‌سازی خوشه‌بندی (Clustering)
  • 36. بصری‌سازی نتایج الگوریتم‌های خوشه‌بندی (K-Means, DBSCAN)
  • 37. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی
  • 38. بصری‌سازی داده‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 39. بصری‌سازی درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 40. بصری‌سازی ویژگی‌های مهم در مدل‌ها
  • 41. بصری‌سازی داده‌های رگرسیون
  • 42. ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MSE, RMSE, R-squared)
  • 43. بصری‌سازی نتایج رگرسیون
  • 44. بصری‌سازی شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 45. تجسم معماری شبکه عصبی
  • 46. بصری‌سازی داده‌های ورودی و خروجی شبکه‌های عصبی
  • 47. تجسم وزن‌ها و بایاس‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 48. بهبود عملکرد و رفع خطاهای بصری‌سازی
  • 49. شناسایی و رفع مشکلات رایج در بصری‌سازی
  • 50. مبانی آمار برای بصری‌سازی داده
  • 51. آشنایی با توزیع‌های آماری
  • 52. مفاهیم آمار توصیفی و استنباطی
  • 53. بصری‌سازی داده‌های آماری با استفاده از نمودارها
  • 54. استفاده از آمار برای انتخاب بهترین نمودار
  • 55. کاربرد بصری‌سازی در حوزه‌های مختلف (بازاریابی، سلامت، مالی)
  • 56. بصری‌سازی داده‌های بازاریابی (مشتریان، فروش، کمپین‌ها)
  • 57. بصری‌سازی داده‌های سلامت (بیماری‌ها، درمان‌ها، آمار)
  • 58. بصری‌سازی داده‌های مالی (سهام، معاملات، ریسک)
  • 59. بصری‌سازی داده‌های متنی (Text Data Visualization)
  • 60. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 61. بصری‌سازی فراوانی کلمات (Word Cloud)
  • 62. بصری‌سازی روابط بین کلمات
  • 63. بصری‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 64. آنالیز شبکه‌های اجتماعی و بصری‌سازی روابط
  • 65. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) و نحوه بصری‌سازی آن‌ها
  • 66. ساخت داشبوردهای تعاملی پیشرفته
  • 67. استفاده از فیلترها و تعاملات در داشبوردها
  • 68. بهینه‌سازی داشبورد برای دستگاه‌های مختلف
  • 69. اصول طراحی رابط کاربری (UI) برای داشبوردها
  • 70. استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته بصری‌سازی (D3.js)
  • 71. مقدمه‌ای بر D3.js
  • 72. ایجاد نمودارهای سفارشی با D3.js
  • 73. افکت‌ها و انیمیشن‌ها در D3.js
  • 74. بررسی اجمالی کتابخانه‌های بصری‌سازی جاوااسکریپت
  • 75. معرفی ابزارهای متن‌باز و تجاری بصری‌سازی
  • 76. مقایسه و انتخاب ابزار مناسب برای نیازهای پروژه
  • 77. مدیریت پروژه‌های بصری‌سازی داده
  • 78. روش‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای پروژه‌ها
  • 79. اصول مستندسازی در پروژه‌های بصری‌سازی
  • 80. همکاری و اشتراک‌گذاری نتایج
  • 81. بهبود مهارت‌های ارتباطی در ارائه داده‌ها
  • 82. ارائه موثر نتایج بصری‌سازی
  • 83. اصول اخلاق در بصری‌سازی داده
  • 84. محدودیت‌ها و خطرات بالقوه در بصری‌سازی داده
  • 85. جلوگیری از سوء استفاده از داده‌ها و بصری‌سازی
  • 86. آینده بصری‌سازی داده و روند‌های نوظهور
  • 87. نقش هوش مصنوعی در آینده بصری‌سازی
  • 88. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی متخصصان بصری‌سازی
  • 89. منابع یادگیری و ابزارهای تکمیلی
  • 90. تمرین‌های عملی و پروژه‌های نمونه
  • 91. مرور و جمع‌بندی مطالب دوره
  • 92. آزمون نهایی و ارزیابی
  • 93. در ادامه سرفصل‌های قبلی، 8 سرفصل اضافی پیشنهادی برای دوره "بصری‌سازی داده‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین":
  • 94. بصری‌سازی برای تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) و انتخاب ویژگی‌ها در داده‌کاوی
  • 95. بصری‌سازی عملکرد و خروجی مدل‌های یادگیری ماشین (Supervised Learning – طبقه‌بندی و رگرسیون)
  • 96. بصری‌سازی نتایج مدل‌های یادگیری ماشین (Unsupervised Learning – خوشه‌بندی و کاهش ابعاد)
  • 97. ایجاد بصری‌سازی‌های تعاملی و داشبوردهای داده‌ای (با ابزارهایی مانند Plotly و Dash)
  • 98. داستان‌گویی داده‌ای و اصول طراحی بصری مؤثر برای ارائه یافته‌ها
  • 99. بصری‌سازی برای تبیین‌پذیری و تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI – XAI)
  • 100. بصری‌سازی داده‌های خاص: سری زمانی، جغرافیایی و شبکه‌ای در کاربردهای داده‌کاوی

📚 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 داده‌کاوی و یادگیری ماشین”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا