سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در صنعت علم داده

کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در صنعت علم داده

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 زبان انگلیسی برای مهندسان در صنعت علم داده

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مرور گرامر پایه برای نوشتار حرفه‌ای
  • 2. ساختار جمله و وضوح بیان در متون تخصصی
  • 3. تقویت واژگان عمومی حرفه‌ای و دانشگاهی
  • 4. افعال مدال و کاربرد آن‌ها در گزارش‌نویسی
  • 5. کاربرد صحیح حروف اضافه در جملات پیچیده
  • 6. زمان‌ها و نمود فعل در بیان فرآیندها
  • 7. مجهول‌سازی و کاربرد آن در نوشتار علمی
  • 8. قیدها و صفات برای توصیف دقیق فنی
  • 9. عبارات و اصطلاحات رایج در محیط کار
  • 10. تلفظ صحیح اصطلاحات متداول انگلیسی
  • 11. مکالمه‌های کوتاه و معرفی خود در محیط کسب‌وکار
  • 12. پرسیدن و پاسخ دادن به سوالات فنی و تخصصی
  • 13. بیان نظرات و استدلال در بحث‌های گروهی
  • 14. ساختار پاراگراف و انسجام متن در نوشتار حرفه‌ای
  • 15. خلاصه‌نویسی و نت‌برداری از سخنرانی‌ها و مقالات
  • 16. ویژگی‌های نوشتار فنی و علمی در مهندسی
  • 17. واژگان عمومی مهندسی و صنعتی
  • 18. توصیف فرآیندها، عملکردها و مکانیزم‌ها
  • 19. واحدها، اندازه‌گیری‌ها و نمادهای استاندارد
  • 20. اصطلاحات مربوط به ابزار، تجهیزات و قطعات
  • 21. خواندن و تفسیر نمودارها، جداول و چارت‌های فنی
  • 22. توصیف اشکال هندسی و ساختارهای فیزیکی
  • 23. واژگان مربوط به خطاها، مشکلات و راه‌حل‌ها
  • 24. دستورالعمل‌ها و راهنمای کاربری محصولات
  • 25. معرفی و توضیح پروژه‌های مهندسی
  • 26. اصطلاحات مربوط به مواد، خواص و کاربردهای آن‌ها
  • 27. سیستم‌ها، زیرسیستم‌ها و معماری‌های فنی
  • 28. مقایسه و کنتراست در گزارش‌های فنی
  • 29. بیان دلیل، علت و نتیجه در تحلیل‌های مهندسی
  • 30. خلاصه‌نویسی و بازنویسی متون فنی و مهندسی
  • 31. مقدمه‌ای بر علم داده: واژگان و مفاهیم کلیدی
  • 32. انواع داده: ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه‌ساختاریافته
  • 33. واژگان جمع‌آوری و منابع داده (Data Sources)
  • 34. مفاهیم پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing)
  • 35. اصطلاحات آمار توصیفی (Descriptive Statistics)
  • 36. اصطلاحات آمار استنباطی (Inferential Statistics)
  • 37. مفاهیم احتمال، متغیرهای تصادفی و توزیع‌ها
  • 38. یادگیری ماشین: مفاهیم پایه و دسته‌بندی‌ها
  • 39. واژگان رگرسیون (Regression) و انواع آن
  • 40. واژگان طبقه‌بندی (Classification) و الگوریتم‌های آن
  • 41. واژگان خوشه‌بندی (Clustering) و کاربردهای آن
  • 42. اصطلاحات ارزیابی و اعتبارسنجی مدل (Model Evaluation)
  • 43. مفاهیم و واژگان یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 44. اصطلاحات شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 45. پردازش زبان طبیعی (NLP): مفاهیم پایه و کاربردها
  • 46. بینایی ماشین (Computer Vision): اصطلاحات و چالش‌ها
  • 47. هوش مصنوعی (AI): مفاهیم، تاریخچه و کاربردها
  • 48. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و اهمیت آن
  • 49. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و روش‌های آن
  • 50. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 51. اصطلاحات برنامه‌نویسی پایتون (Python) در علم داده
  • 52. اصطلاحات کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 53. اصطلاحات کتابخانه Pandas برای دستکاری داده
  • 54. اصطلاحات کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 55. اصطلاحات کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی
  • 56. اصطلاحات TensorFlow و Keras در یادگیری عمیق
  • 57. اصطلاحات PyTorch برای مدل‌های عصبی
  • 58. واژگان زبان R در آمار و علم داده
  • 59. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای (SQL)
  • 60. مفاهیم پایگاه داده غیررابطه‌ای (NoSQL) و انواع آن
  • 61. انبار داده (Data Warehousing) و دریاچه داده (Data Lake)
  • 62. اصطلاحات Big Data و چارچوب Hadoop
  • 63. اصطلاحات Apache Spark برای پردازش داده بزرگ
  • 64. اصطلاحات رایانش ابری (Cloud Computing)
  • 65. اصطلاحات AWS برای خدمات علم داده
  • 66. اصطلاحات Azure برای راه‌حل‌های داده
  • 67. اصطلاحات GCP برای پلتفرم‌های هوش مصنوعی
  • 68. ابزارهای گزارش‌دهی و هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 69. استقرار مدل (Model Deployment) و MLOps
  • 70. نوشتن ایمیل‌های حرفه‌ای و فنی (Professional Emails)
  • 71. تهیه رزومه (Resume) و کاور لتر (Cover Letter) موثر
  • 72. مهارت‌های مصاحبه شغلی (Job Interview Skills): فنی و رفتاری
  • 73. ساختار و طراحی ارائه شفاهی داده‌محور (Data-driven Presentation)
  • 74. استفاده از اسلایدهای موثر و ابزارهای بصری در پرزنتیشن
  • 75. ارائه یافته‌ها و نتایج به مخاطبان فنی
  • 76. ارائه یافته‌ها و نتایج به مخاطبان غیرفنی
  • 77. شرکت فعال در جلسات فنی و بحث‌های گروهی
  • 78. نوشتن گزارش‌های فنی و مستندسازی پروژه
  • 79. مستندسازی کد و پروژه‌های علم داده به زبان انگلیسی
  • 80. خلاصه‌سازی و نقد مقالات علمی و پژوهشی
  • 81. توضیح مفاهیم پیچیده به زبان ساده برای مدیران
  • 82. بازخورد دادن و دریافت کردن سازنده در محیط کار
  • 83. مذاکره و متقاعدسازی در پروژه‌های فنی
  • 84. واژگان مربوط به اخلاق در علم داده (Data Ethics)
  • 85. سوگیری داده‌ها (Data Bias) و موضوع عدالت (Fairness)
  • 86. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy) و مقررات آن
  • 87. مالکیت فکری (Intellectual Property) در حوزه داده‌ها
  • 88. کار تیمی و همکاری در پروژه‌های علم داده
  • 89. مدیریت زمان و اولویت‌بندی وظایف فنی
  • 90. خواندن و درک مقالات پژوهشی پیشرفته در علم داده
  • 91. تحلیل نیازمندی‌ها و مشخصات فنی پروژه (Project Specifications)
  • 92. درک روندها و اصطلاحات صنعت علم داده
  • 93. مطالعات موردی: انگلیسی در پروژه‌های واقعی علم داده
  • 94. مکاتبات و ارتباطات در کنفرانس‌ها و رویدادهای تخصصی
  • 95. نوشتن پروپوزال‌های پژوهشی و فنی (Research/Technical Proposals)
  • 96. آینده علم داده و هوش مصنوعی: واژگان و چشم‌اندازها
  • 97. منابع یادگیری و توسعه مهارت‌ها (Self-Learning Resources)
  • 98. شبکه‌سازی و ارتباطات حرفه‌ای (Networking) در صنعت
  • 99. واژگان نوظهور و ترندهای جدید در حوزه داده و AI
  • 100. واژگان تخصصی علم داده، یادگیری ماشین و آمار

📚 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.