کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان Scikit-learn
, ,

کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان Scikit-learn

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016306 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 جاوا برای توسعه‌دهندگان Scikit-learn

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی جاوا
  • 2. نصب و پیکربندی JDK و IDE (IntelliJ IDEA/Eclipse)
  • 3. ساختار اولیه برنامه جاوا: کلاس، متد main
  • 4. انواع داده‌های اولیه (primitive data types) در جاوا
  • 5. متغیرها و عملگرها در جاوا
  • 6. ورودی و خروجی در جاوا (System.in و System.out)
  • 7. عبارات شرطی (if, else, switch)
  • 8. حلقه‌ها (for, while, do-while)
  • 9. آرایه‌ها در جاوا (Arrays)
  • 10. رشته‌ها در جاوا (Strings)
  • 11. متدها در جاوا (Methods)
  • 12. مفهوم شیء گرایی (Object-Oriented Programming)
  • 13. کلاس‌ها و اشیاء (Classes and Objects)
  • 14. سازنده‌ها (Constructors)
  • 15. وراثت (Inheritance)
  • 16. چندریختی (Polymorphism)
  • 17. کلاس‌های انتزاعی (Abstract Classes)
  • 18. اینترفیس‌ها (Interfaces)
  • 19. پکیج‌ها (Packages)
  • 20. مدیریت خطا و استثناها (Exception Handling)
  • 21. بلوک try-catch-finally
  • 22. انواع استثناها (Checked vs. Unchecked Exceptions)
  • 23. ایجاد استثناهای سفارشی (Custom Exceptions)
  • 24. مقدمه‌ای بر Collection Framework
  • 25. لیست‌ها (Lists)
  • 26. مجموعه‌ها (Sets)
  • 27. نگاشت‌ها (Maps)
  • 28. Iteratorها
  • 29. Generics (نوع‌های عمومی)
  • 30. فایل‌ها و جریان‌ها (Files and Streams)
  • 31. خواندن و نوشتن فایل‌ها
  • 32. جریان‌های ورودی و خروجی
  • 33. Serialisation و Deserialisation
  • 34. Threads (مفهوم ریسه‌ها)
  • 35. ایجاد و مدیریت ریسه‌ها
  • 36. همگام‌سازی ریسه‌ها (Synchronization)
  • 37. Deadlock و Race Condition
  • 38. مقدمه‌ای بر Maven/Gradle (مدیریت وابستگی‌ها)
  • 39. ساخت پروژه با Maven/Gradle
  • 40. افزودن وابستگی‌ها به پروژه
  • 41. مقدمه‌ای بر Git (کنترل نسخه)
  • 42. ایجاد Repository
  • 43. Commit، Push، Pull
  • 44. Branches و Merging
  • 45. آشنایی با Scikit-learn
  • 46. نصب Scikit-learn
  • 47. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
  • 48. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 49. داده‌های آموزشی و آزمایشی
  • 50. پیش پردازش داده (Data Preprocessing)
  • 51. مقیاس‌بندی داده (Scaling)
  • 52. نرمال‌سازی داده (Normalization)
  • 53. کدگذاری داده‌های دسته‌ای (Categorical Encoding)
  • 54. تکمیل داده‌های از دست رفته (Missing Value Imputation)
  • 55. ویژگی‌های داده (Feature Engineering)
  • 56. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 57. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 58. الگوریتم‌های رگرسیون (Regression) در Scikit-learn
  • 59. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 60. رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)
  • 61. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 62. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) در Scikit-learn
  • 63. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine – SVM)
  • 64. درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 65. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 66. K-نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN)
  • 67. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) در Scikit-learn
  • 68. K-Means
  • 69. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 70. DBSCAN
  • 71. ارزیابی مدل (Model Evaluation)
  • 72. معیارهای ارزیابی رگرسیون (MSE, R-squared)
  • 73. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 74. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 75. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 76. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 77. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 78. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 79. Pipelines در Scikit-learn
  • 80. ساخت Pipelines
  • 81. استفاده از Transformers در Pipelines
  • 82. ذخیره و بارگیری مدل (Model Persistence)
  • 83. استفاده از Pickle
  • 84. استفاده از Joblib
  • 85. ادغام جاوا و Scikit-learn
  • 86. استفاده از کتابخانه‌های جاوا برای خواندن و نوشتن فایل‌های داده
  • 87. استفاده از JNI (Java Native Interface) برای فراخوانی کد C/C++
  • 88. استفاده از Jython برای ادغام کد پایتون در جاوا
  • 89. استفاده از پیش‌بینی‌های Scikit-learn در برنامه‌های جاوا
  • 90. ساخت یک API REST برای مدل Scikit-learn با Spring Boot
  • 91. ارسال درخواست‌ها به API
  • 92. دریافت پاسخ‌ها و استفاده از آن‌ها
  • 93. پیاده‌سازی یک برنامه کاربردی جاوا که از مدل Scikit-learn استفاده می‌کند
  • 94. نمونه پروژه: پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 95. نمونه پروژه: تشخیص ایمیل‌های اسپم
  • 96. نمونه پروژه: طبقه‌بندی تصاویر
  • 97. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های Scikit-learn در جاوا
  • 98. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی حافظه
  • 99. موازی‌سازی محاسبات
  • 100. استفاده از کتابخانه‌های بومی جاوا برای محاسبات سریع‌تر

📚 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 جاوا برای توسعه‌دهندگان Scikit-learn”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا