سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های تجارت جهانی: از شناسایی ناهنجاری تا امتیازدهی ریسک

کتاب تحلیل داده‌های تجارت جهانی: از شناسایی ناهنجاری تا امتیازدهی ریسک

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 تحلیل داده‌های تجارت جهانی: از شناسایی ناهنجاری تا امتیازدهی ریسک

موضوع کلی: علم داده و تحلیل داده‌های بزرگ

موضوع میانی: تشخیص ناهنجاری و الگوهای پنهان در داده‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و تحلیل داده‌های بزرگ
  • 2. مقدمه‌ای بر تجارت جهانی و جریان کالا
  • 3. آشنایی با داده‌های تجارت بین‌المللی و منابع آن
  • 4. مفهوم پسماند الکترونیکی (E-Waste) و چالش‌های آن
  • 5. مقررات بین‌المللی مرتبط با تجارت پسماند الکترونیکی (کنوانسیون بازل)
  • 6. مفهوم طبقه‌بندی نادرست و قاچاق پسماند الکترونیکی
  • 7. اهمیت تحلیل داده‌ها در مبارزه با قاچاق پسماند الکترونیکی
  • 8. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری و کاربردهای آن
  • 9. انواع ناهنجاری‌ها در داده‌ها (نقطه‌ای، زمینه‌ای، گروهی)
  • 10. روش‌های آماری پایه‌ای برای تشخیص ناهنجاری
  • 11. تصویرسازی داده‌ها برای شناسایی ناهنجاری‌های بصری
  • 12. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و الگوریتم‌های مرتبط
  • 13. خوشه‌بندی (Clustering) و کاربردهای آن در تشخیص ناهنجاری
  • 14. الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN, OPTICS)
  • 16. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر مرکز (K-Means, K-Medoids)
  • 17. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی و انتخاب بهترین الگوریتم
  • 18. آشنایی با داده‌های متنی و تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 19. پیش‌پردازش داده‌های متنی (Tokenization, Stemming, Lemmatization)
  • 20. استخراج ویژگی از داده‌های متنی (TF-IDF, Word Embeddings)
  • 21. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در داده‌های متنی تجارت
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 23. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) و انواع الگوریتم‌ها
  • 24. رگرسیون (Regression) و کاربردهای آن در پیش‌بینی تجارت
  • 25. طبقه‌بندی (Classification) و کاربردهای آن در شناسایی طبقه‌بندی نادرست
  • 26. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 27. درخت‌های تصمیم (Decision Trees) و جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 28. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 29. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین (Precision, Recall, F1-Score, AUC)
  • 30. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 31. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 32. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python)
  • 33. کتابخانه‌های پایتون برای علم داده (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
  • 34. وارد کردن و پاکسازی داده‌ها با استفاده از Pandas
  • 35. دستکاری و تبدیل داده‌ها با استفاده از Pandas
  • 36. تحلیل داده‌های اکتشافی (Exploratory Data Analysis - EDA) با Pandas
  • 37. تصویرسازی داده‌ها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
  • 38. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی در پایتون
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی در پایتون
  • 40. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پایتون
  • 41. استفاده از کتابخانه‌های NLP در پایتون (NLTK, SpaCy)
  • 42. ساخت مدل‌های تحلیل احساسات در پایتون
  • 43. بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین (تنظیم ابرپارامترها)
  • 44. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 45. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Regularization, Cross-Validation)
  • 46. آشنایی با داده‌های گراف (Graph Data) و تحلیل شبکه‌ها
  • 47. تحلیل شبکه‌های اجتماعی تجارت جهانی
  • 48. شناسایی بازیگران کلیدی در شبکه‌های تجارت
  • 49. اندازه‌گیری مرکزیت (Centrality) در شبکه‌ها
  • 50. تشخیص جوامع (Community Detection) در شبکه‌ها
  • 51. کاربرد تحلیل شبکه‌ها در شناسایی مسیرهای قاچاق
  • 52. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی (Spatial Data) و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
  • 53. تصویرسازی داده‌های مکانی با استفاده از GIS
  • 54. تحلیل داده‌های مکانی برای شناسایی نقاط داغ قاچاق
  • 55. ترکیب داده‌های مکانی با داده‌های تجارت
  • 56. مقدمه‌ای بر Big Data و تکنولوژی‌های مرتبط (Hadoop, Spark)
  • 57. پردازش داده‌های بزرگ تجارت با استفاده از Spark
  • 58. استفاده از داده‌های جریانی (Streaming Data) برای تشخیص ناهنجاری
  • 59. مفهوم داده‌های ترکیبی (Hybrid Data) و چالش‌های آن
  • 60. ترکیب داده‌های ساخت‌یافته و داده‌های غیرساخت‌یافته
  • 61. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 63. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مسیرهای بازرسی
  • 64. مفهوم امنیت سایبری (Cybersecurity) و تهدیدات مرتبط با داده‌ها
  • 65. حفاظت از داده‌های حساس تجارت
  • 66. آشنایی با مفهوم بلاک‌چین (Blockchain) و کاربردهای آن در تجارت
  • 67. ردیابی و شفافیت زنجیره تامین با استفاده از بلاک‌چین
  • 68. مفهوم اینترنت اشیا (IoT) و کاربردهای آن در تجارت
  • 69. جمع‌آوری داده‌ها از حسگرهای IoT در تجارت
  • 70. آشنایی با مباحث اخلاقی در علم داده (Data Ethics)
  • 71. حریم خصوصی داده‌ها و رعایت قوانین GDPR
  • 72. مفهوم سوگیری (Bias) در داده‌ها و روش‌های کاهش آن
  • 73. بررسی موردی: تحلیل داده‌های تجارت و شناسایی طبقه‌بندی نادرست پسماند الکترونیکی
  • 74. بررسی موردی: شناسایی الگوهای قاچاق با استفاده از خوشه‌بندی
  • 75. بررسی موردی: پیش‌بینی ریسک تجارت با استفاده از یادگیری ماشین
  • 76. بررسی موردی: تحلیل شبکه‌های تجارت برای شناسایی بازیگران غیرقانونی
  • 77. بررسی موردی: کاربرد GIS در شناسایی نقاط داغ قاچاق پسماند الکترونیکی
  • 78. استفاده از داشبوردهای تحلیلی (Analytical Dashboards) برای تجسم یافته‌ها
  • 79. طراحی داشبورد برای مانیتورینگ تجارت و شناسایی ناهنجاری‌ها
  • 80. ارائه نتایج تحلیل داده‌ها به ذینفعان
  • 81. برقراری ارتباط موثر با سیاست‌گذاران و مجریان قانون
  • 82. مقدمه‌ای بر امتیازدهی ریسک (Risk Scoring)
  • 83. ساخت مدل‌های امتیازدهی ریسک برای شناسایی محموله‌های مشکوک
  • 84. اعتبارسنجی مدل‌های امتیازدهی ریسک
  • 85. استفاده از نتایج امتیازدهی ریسک برای هدفمندسازی بازرسی‌ها
  • 86. آینده تحلیل داده‌ها در تجارت جهانی و مبارزه با جرایم
  • 87. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی تحلیل‌گران داده‌ها در این حوزه

📚 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.