سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از داده تا مدل: تحلیل مولد و جامع گراف تراکنش‌های بیت‌کوین برای یادگیری ماشین

کتاب از داده تا مدل: تحلیل مولد و جامع گراف تراکنش‌های بیت‌کوین برای یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 از داده تا مدل: تحلیل مولد و جامع گراف تراکنش‌های بیت‌کوین برای یادگیری ماشین

موضوع کلی: تحلیل داده‌های گراف زمان‌بندی شده

موضوع میانی: مدل‌سازی و تحلیل گراف تراکنش‌های بیت‌کوین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل گراف
  • 2. مقدمه‌ای بر نظریه گراف و کاربردهای آن
  • 3. انواع مختلف گراف‌ها: جهت‌دار، بی‌جهت، وزن‌دار
  • 4. مفاهیم اساسی در نظریه گراف: گره، یال، مسیر، چرخه
  • 5. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی برای تحلیل گراف (Python, R)
  • 6. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد برای تحلیل گراف (NetworkX, igraph)
  • 7. نصب و راه‌اندازی ابزارهای تحلیل گراف
  • 8. مبانی داده‌کاوی و یادگیری ماشین
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 10. انواع مختلف یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 11. مفاهیم اساسی در یادگیری ماشین: داده، مدل، آموزش، ارزیابی
  • 12. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی)
  • 13. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: دقت، درستی، فراخوان
  • 14. مبانی آمار و احتمالات
  • 15. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی و استنباطی
  • 16. توزیع‌های احتمالاتی رایج (نرمال، پواسون، نمایی)
  • 17. آزمون‌های آماری (t-test, chi-squared)
  • 18. کاربرد آمار در تحلیل داده‌ها
  • 19. مقدمه‌ای بر بیت‌کوین و فناوری بلاک‌چین
  • 20. تاریخچه و تکامل بیت‌کوین
  • 21. مفاهیم اساسی بلاک‌چین: بلاک، تراکنش، هش
  • 22. آشنایی با دفتر کل توزیع‌شده
  • 23. بیت‌کوین چگونه کار می‌کند؟
  • 24. معرفی اجزای اصلی شبکه بیت‌کوین
  • 25. آشنایی با معماری تراکنش‌های بیت‌کوین
  • 26. مروری بر الگوریتم اجماع اثبات کار (PoW)
  • 27. امنیت و چالش‌های بیت‌کوین
  • 28. آشنایی با گراف تراکنش‌های بیت‌کوین
  • 29. ایجاد گراف تراکنش‌های بیت‌کوین: گره‌ها و یال‌ها
  • 30. منبع داده: دریافت داده‌های تراکنش‌های بیت‌کوین
  • 31. ساختار داده‌های تراکنش در بیت‌کوین
  • 32. استخراج اطلاعات کلیدی از تراکنش‌ها
  • 33. مدل‌سازی گراف تراکنش‌های بیت‌کوین: زمان‌بندی شده
  • 34. ویژگی‌های زمانی در گراف تراکنش‌های بیت‌کوین
  • 35. ایجاد گراف‌های زمانی: پنجره‌های زمانی
  • 36. معرفی گراف‌های زمانی
  • 37. معیارهای شبکه‌ای در گراف تراکنش‌های بیت‌کوین
  • 38. درجه (Degree) گره‌ها و توزیع آن
  • 39. ضریب خوشه‌بندی (Clustering Coefficient)
  • 40. میانگین طول مسیر (Average Path Length)
  • 41. مرکزی بودن (Centrality) گره‌ها: درجه، نزدیکی، واسطه
  • 42. تحلیل ساختار شبکه‌ای گراف تراکنش‌های بیت‌کوین
  • 43. خوشه‌بندی (Clustering) گره‌ها و شناسایی جوامع
  • 44. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در گراف: Louvain, Leiden
  • 45. تحلیل تکامل زمانی گراف تراکنش‌های بیت‌کوین
  • 46. تغییرات در معیارهای شبکه‌ای در طول زمان
  • 47. شناسایی روندهای کلان در شبکه
  • 48. تحلیل الگوهای تراکنش و رفتار کاربران
  • 49. شناسایی الگوهای تراکنش‌های مشکوک
  • 50. معرفی مفهوم آدرس‌های بیت‌کوین
  • 51. شناسایی فعالیت‌های کلاهبرداری و پولشویی
  • 52. خوشه‌بندی آدرس‌ها و شناسایی نهادها
  • 53. مدل‌سازی رفتار کاربران
  • 54. یادگیری ماشین بر روی گراف تراکنش‌های بیت‌کوین
  • 55. معرفی یادگیری ماشین بر روی گراف (Graph Neural Networks - GNNs)
  • 56. معرفی GNN: Graph Convolutional Networks (GCNs)
  • 57. استفاده از GNN برای پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین
  • 58. تشخیص تقلب با استفاده از GNN
  • 59. پیش‌بینی رفتار کاربران با استفاده از GNN
  • 60. استخراج ویژگی‌ها از گراف برای یادگیری ماشین
  • 61. تبدیل گراف به داده‌های قابل استفاده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. بهره‌گیری از embedding برای یادگیری ماشین
  • 63. پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین ساده بر روی داده‌های گراف
  • 64. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 65. مقایسه و ارزیابی مدل‌های مختلف
  • 66. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 67. آشکارسازی الگوهای مالی مشکوک
  • 68. شناسایی الگوهای پولشویی با استفاده از گراف
  • 69. شناسایی نهادهای متخلف در شبکه
  • 70. کاربرد تحلیل گراف در امنیت سایبری
  • 71. نحوه ردیابی و تحلیل حملات در شبکه بیت‌کوین
  • 72. تحلیل داده‌های خارج از زنجیره (Off-chain)
  • 73. ادغام داده‌های خارج از زنجیره با داده‌های درون زنجیره (On-chain)
  • 74. تحلیل شبکه‌های پرداخت ثانویه (Lightning Network)
  • 75. مدل‌سازی و پیش‌بینی فعالیت‌های آینده
  • 76. پیش‌بینی حجم تراکنش‌ها
  • 77. پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین با استفاده از داده‌های گراف
  • 78. تحلیل ریسک و مدیریت آن در بیت‌کوین
  • 79. شناسایی ریسک‌های مرتبط با فعالیت‌های شبکه
  • 80. مدل‌سازی و شبیه‌سازی شبکه‌های بیت‌کوین
  • 81. بهره‌گیری از شبیه‌سازی برای تحلیل سناریوهای مختلف
  • 82. ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل گراف
  • 83. معرفی کتابخانه‌های پیشرفته برای تحلیل گراف
  • 84. استفاده از تکنیک‌های تجسم داده (Data Visualization) برای نمایش گراف‌ها
  • 85. آینده تحلیل گراف در بیت‌کوین و بلاک‌چین
  • 86. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 87. مطالعات موردی و نمونه‌های عملی
  • 88. مروری بر تحقیقات پیشرفته در زمینه تحلیل گراف بیت‌کوین
  • 89. اخلاقیات و ملاحظات حریم خصوصی در تحلیل داده‌های بلاک‌چین
  • 90. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی دوره
  • 91. ارائه پروژه پایانی
  • 92. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ بیت کوین
  • 93. فیلتر کردن داده‌های تراکنش
  • 94. شاخص‌های کلیدی عملکرد در تحلیل گراف
  • 95. پایگاه داده‌های گراف: Neo4j
  • 96. استفاده از زبان Cypher برای پرس‌وجو در گراف
  • 97. بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری
  • 98. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های بزرگ
  • 99. نقش گراف‌های زمان‌بندی شده در هوش مصنوعی
  • 100. مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده‌های بلاک چین

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.