کتاب ساخت شبکه‌های مشابهت منطقه‌ای برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی پذیرش خودروهای الکتریکی (EV)
, ,

کتاب ساخت شبکه‌های مشابهت منطقه‌ای برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی پذیرش خودروهای الکتریکی (EV)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008674 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 شبکه‌های مشابهت منطقه‌ای برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی پذیرش خودروهای الکتریکی (EV)

موضوع کلی: تحلیل داده و مدل‌سازی پیشرفته

موضوع میانی: شبکه‌های مشابهت و خوشه‌بندی داده‌های جغرافیایی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی پذیرش خودروهای الکتریکی: مقدمه و چشم‌انداز
  • 2. آشنایی با خودروهای الکتریکی (EV) و انواع آن‌ها
  • 3. مفاهیم اولیه در تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین
  • 4. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و ابزارهای مورد نیاز
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter Notebook)
  • 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های Pandas, NumPy, Scikit-learn
  • 7. بازیابی، پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
  • 8. معرفی مجموعه داده‌های خودروهای الکتریکی و منابع آن‌ها
  • 9. استخراج و بررسی متغیرهای تاثیرگذار بر پذیرش EV
  • 10. آمار توصیفی و تحلیل‌های اولیه داده‌های EV
  • 11. مفاهیم اولیه شبکه‌ها و نظریه گراف
  • 12. معرفی انواع شبکه‌ها و کاربردهای آن‌ها
  • 13. مفاهیم گره (Node) و یال (Edge) در شبکه‌ها
  • 14. معرفی معیارهای مرکزی بودن (Centrality Measures) در شبکه‌ها
  • 15. آشنایی با کتابخانه NetworkX در پایتون
  • 16. ایجاد و تجسم شبکه‌ها با استفاده از NetworkX
  • 17. مفاهیم مشابهت (Similarity) و انواع آن
  • 18. محاسبه فاصله اقلیدسی و سایر معیارهای فاصله
  • 19. معرفی روش‌های مختلف محاسبه مشابهت (Cosine, Jaccard)
  • 20. انتخاب معیار مناسب مشابهت برای داده‌های EV
  • 21. ایجاد ماتریس مشابهت برای داده‌های پذیرش EV
  • 22. تجسم ماتریس مشابهت و بررسی الگوها
  • 23. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 24. معرفی الگوریتم K-means و کاربرد آن
  • 25. خوشه‌بندی داده‌های EV بر اساس مشابهت
  • 26. ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی و معیارهای ارزیابی
  • 27. بهینه‌سازی پارامترهای خوشه‌بندی
  • 28. تجسم خوشه‌ها و تفسیر نتایج
  • 29. آشنایی با شبکه‌های مشابهت (Similarity Networks)
  • 30. ساخت شبکه‌های مشابهت بر اساس داده‌های EV
  • 31. تنظیم آستانه برای ایجاد شبکه‌ها
  • 32. تجسم شبکه‌های مشابهت با استفاده از NetworkX
  • 33. تحلیل ساختار شبکه‌های مشابهت
  • 34. معرفی معیارهای شبکه‌ای برای تحلیل
  • 35. محاسبه معیارهای مرکزی بودن در شبکه‌های مشابهت
  • 36. بررسی خوشه‌ها و جوامع در شبکه‌های مشابهت
  • 37. نقشه‌برداری و تجسم جغرافیایی داده‌ها
  • 38. آشنایی با کتابخانه GeoPandas در پایتون
  • 39. وارد کردن داده‌های جغرافیایی و نقشه‌ها
  • 40. ادغام داده‌های EV با داده‌های جغرافیایی
  • 41. تحلیل فضایی داده‌های EV
  • 42. شناسایی الگوهای فضایی در پذیرش EV
  • 43. بررسی همبستگی‌های فضایی
  • 44. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Modeling): مقدمه
  • 45. معرفی انواع مدل‌های رگرسیون
  • 46. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی
  • 47. رگرسیون لجستیک و کاربرد آن در پیش‌بینی
  • 48. مدل‌های درختی تصمیم‌گیری (Decision Trees)
  • 49. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 50. معرفی مدل‌های Boosting (GBM, XGBoost)
  • 51. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 52. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 54. انتخاب بهترین مدل پیش‌بینی‌کننده
  • 55. پیش‌بینی پذیرش EV در سطح منطقه‌ای
  • 56. استفاده از معیارهای شبکه‌ای در مدل‌سازی
  • 57. ادغام داده‌های شبکه‌ای و داده‌های جغرافیایی
  • 58. ارزیابی تاثیر شبکه‌ها بر دقت پیش‌بینی
  • 59. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی
  • 60. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 61. مدل‌سازی سری‌های زمانی (Time Series Modeling)
  • 62. مقدمه‌ای بر مدل‌های ARIMA و SARIMA
  • 63. پیش‌بینی روند پذیرش EV در طول زمان
  • 64. تحلیل تغییرات زمانی در شبکه‌های مشابهت
  • 65. بررسی تاثیر سیاست‌ها و عوامل اقتصادی بر پذیرش EV
  • 66. معرفی داده‌های مربوط به سیاست‌گذاری (Policy Data)
  • 67. تحلیل تاثیر مشوق‌های دولتی بر پذیرش EV
  • 68. بررسی تاثیر قیمت سوخت و برق بر پذیرش EV
  • 69. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سناریوهای مختلف
  • 70. بررسی اثرات انتشار کربن و تغییرات اقلیمی
  • 71. اثرات زیست‌محیطی خودروهای الکتریکی
  • 72. تحلیل داده‌های اجتماعی-اقتصادی (Socio-economic Data)
  • 73. ادغام داده‌های جمعیتی و اقتصادی
  • 74. بررسی تاثیر درآمد و آموزش بر پذیرش EV
  • 75. تحلیل تاثیر زیرساخت‌های شارژ بر پذیرش EV
  • 76. داده‌های مربوط به ایستگاه‌های شارژ (Charging Stations)
  • 77. شناسایی مناطق نیازمند زیرساخت‌های شارژ
  • 78. بهینه‌سازی استقرار ایستگاه‌های شارژ
  • 79. مطالعه موردی: تحلیل پذیرش EV در یک شهرستان خاص
  • 80. انتخاب شهرستان مورد نظر و جمع‌آوری داده‌ها
  • 81. اعمال روش‌های تحلیل شبکه‌ای و پیش‌بینی
  • 82. مقایسه نتایج با یافته‌های مقاله مرجع
  • 83. خوشه‌بندی و گروه‌بندی شهرستان‌ها
  • 84. ارتباط با صنایع و ذی‌نفعان (Stakeholders)
  • 85. ایجاد داشبوردهای تعاملی برای تجسم داده‌ها
  • 86. آشنایی با کتابخانه‌های Dash و Streamlit
  • 87. نمایش نتایج تحلیل به صورت بصری
  • 88. ارائه نتایج به ذی‌نفعان و سیاست‌گذاران
  • 89. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 90. خلاصه یافته‌ها و دستاوردهای دوره
  • 91. چالش‌ها و محدودیت‌های تحقیق
  • 92. مسیرهای آینده و تحقیقات پیشنهادی
  • 93. منابع و مراجع
  • 94. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
  • 95. مروری بر مفاهیم کلیدی
  • 96. ارائه پروژه‌های عملی (Practical Projects)
  • 97. راهنمایی برای انجام پروژه‌های عملی
  • 98. معرفی منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
  • 99. آشنایی با فرصت‌های شغلی مرتبط
  • 100. نقش هوش مصنوعی در آینده خودروهای الکتریکی

📚 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 شبکه‌های مشابهت منطقه‌ای برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی پذیرش خودروهای الکتریکی (EV)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا