کتاب راهنمای کامل برای استفاده از SQLite در پروژه‌های یادگیری ماشین
, ,

کتاب راهنمای کامل برای استفاده از SQLite در پروژه‌های یادگیری ماشین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017098 دسته: , ,

📚 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 راهنمای کامل برای استفاده از SQLite در پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: SQLite

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر SQLite و کاربردهای آن در یادگیری ماشین
  • 2. چرا SQLite برای پروژه‌های یادگیری ماشین مناسب است؟
  • 3. نصب و راه‌اندازی SQLite در سیستم‌عامل‌های مختلف
  • 4. آشنایی با ابزار خط فرمان SQLite (CLI)
  • 5. مفاهیم پایه پایگاه داده: جداول، ستون‌ها و ردیف‌ها
  • 6. انواع داده‌ها در SQLite و انتخاب نوع مناسب
  • 7. ایجاد یک پایگاه داده جدید (مفهومی)
  • 8. ساخت جداول: دستور CREATE TABLE و تعریف ستون‌ها
  • 9. وارد کردن داده‌ها: دستور INSERT INTO برای افزودن رکوردها
  • 10. بازیابی داده‌ها: دستور SELECT برای انتخاب اطلاعات
  • 11. فیلتر کردن داده‌ها: استفاده از WHERE برای شرط‌گذاری
  • 12. به‌روزرسانی داده‌ها: دستور UPDATE برای تغییر رکوردها
  • 13. حذف داده‌ها: دستور DELETE FROM برای پاک کردن رکوردها
  • 14. کلیدهای اصلی (PRIMARY KEY) و اهمیت آن‌ها
  • 15. محدودیت‌های پایه (NOT NULL, UNIQUE) برای حفظ یکپارچگی
  • 16. طراحی شمای پایگاه داده برای داده‌های اولیه یادگیری ماشین
  • 17. پرس‌وجوهای پیچیده‌تر با عملگرهای منطقی (AND, OR, NOT)
  • 18. مرتب‌سازی نتایج: دستور ORDER BY برای ترتیب‌بندی
  • 19. محدود کردن تعداد نتایج: استفاده از LIMIT و OFFSET
  • 20. توابع تجمیعی: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
  • 21. گروه‌بندی داده‌ها: دستور GROUP BY برای تحلیل دسته‌ای
  • 22. فیلتر کردن گروه‌ها: دستور HAVING برای شرط‌گذاری روی گروه‌ها
  • 23. پیوستن جداول: آشنایی با مفهوم JOIN
  • 24. INNER JOIN برای بازیابی رکوردهای مشترک
  • 25. LEFT JOIN برای حفظ تمام رکوردهای جدول چپ
  • 26. سایر انواع JOIN: RIGHT, FULL (مفهومی در SQLite)
  • 27. زیرپرس‌وجوها (Subqueries) برای بازیابی داده‌های تو در تو
  • 28. ایجاد و مدیریت VIEWها برای ساده‌سازی پرس‌وجوها
  • 29. مفهوم ایندکس‌ها (INDEXES) و کاربرد آن‌ها
  • 30. ساخت ایندکس‌ها: دستور CREATE INDEX
  • 31. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با استفاده از ایندکس‌ها
  • 32. تراکنش‌ها (TRANSACTIONS): BEGIN, COMMIT, ROLLBACK
  • 33. اطمینان از یکپارچگی داده‌ها با ویژگی‌های ACID
  • 34. تریگرها (TRIGGERS) برای اتوماسیون عملیات
  • 35. توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDFs) در SQLite
  • 36. عبارات جدول مشترک (CTEs) با WITH برای سازماندهی پرس‌وجوها
  • 37. توابع پنجره‌ای (Window Functions) برای تحلیل‌های پیشرفته
  • 38. ذخیره‌سازی داده‌های باینری بزرگ (BLOBs) برای مدل‌ها یا ویژگی‌ها
  • 39. اتصال و جدا کردن پایگاه‌های داده متعدد
  • 40. مقدمه‌ای بر ماژول sqlite3 پایتون
  • 41. ایجاد اتصال به پایگاه داده SQLite در پایتون
  • 42. ساخت شیء Cursor برای اجرای دستورات SQL
  • 43. اجرای پرس‌وجوهای SQL از طریق پایتون
  • 44. بازیابی نتایج: fetchone(), fetchall(), fetchmany()
  • 45. جایگذاری پارامترها در پرس‌وجوها برای امنیت و کارایی
  • 46. مدیریت تراکنش‌ها در پایتون (commit(), rollback())
  • 47. مدیریت خطاها و استثناها در تعامل با پایگاه داده
  • 48. استفاده از Context Managers برای اتصالات پایگاه داده
  • 49. کار با پایگاه داده SQLite در حافظه (in-memory)
  • 50. توسعه یک کلاس کمکی برای مدیریت پایگاه داده در پایتون
  • 51. استراتژی‌های وارد کردن داده‌های خام به SQLite برای ML
  • 52. وارد کردن دسته‌ای (Bulk Insertion) داده‌ها در پایتون
  • 53. ذخیره و مدیریت مجموعه‌های داده خام در SQLite
  • 54. پاکسازی داده‌ها با استفاده از SQL (مثلاً حذف رکوردهای تکراری)
  • 55. مدیریت مقادیر گمشده با توابع SQL (مثلاً COALESCE)
  • 56. تبدیل انواع داده‌ای برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 57. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها با پرس‌وجوهای SQL
  • 58. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) پایه با SQL
  • 59. ایجاد ویژگی‌های مشتق‌شده از ستون‌های موجود
  • 60. مدیریت داده‌های دسته‌بندی‌شده با جداول Lookup
  • 61. بارگذاری داده‌های SQLite مستقیماً به Pandas DataFrame
  • 62. نوشتن Pandas DataFrame به جداول SQLite
  • 63. مدیریت کارآمد مجموعه‌های داده بزرگ بین SQLite و Pandas
  • 64. استفاده از read_sql_query و read_sql_table در Pandas
  • 65. ذخیره‌سازی آرایه‌های NumPy به عنوان BLOB در SQLite
  • 66. بازیابی آرایه‌های NumPy از BLOBهای ذخیره‌شده
  • 67. ترکیب Pandas برای تحلیل و SQLite برای ذخیره‌سازی پایدار
  • 68. پیش‌محاسبه ویژگی‌ها با Pandas و ذخیره در SQLite
  • 69. سریال‌سازی و دسیریال‌سازی برای اشیاء پیچیده در پایگاه داده
  • 70. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های پایدار در خطوط لوله ML
  • 71. تقسیم‌بندی داده‌ها (Training, Validation, Test) با SQL
  • 72. تکنیک‌های نمونه‌برداری تصادفی با SQLite
  • 73. پیاده‌سازی نمونه‌برداری طبقه‌بندی‌شده (Stratified Sampling)
  • 74. آماده‌سازی داده‌ها برای اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 75. مدیریت تقسیم‌بندی‌های مختلف داده برای آزمایش‌ها
  • 76. نسخه‌بندی مجموعه‌های داده با استفاده از فراداده‌های Schema
  • 77. ذخیره نسخه‌های مختلف داده‌های پیش‌پردازش‌شده
  • 78. تضمین تکرارپذیری تقسیم‌بندی داده‌ها
  • 79. بارگذاری دینامیک داده‌ها برای mini-batches در آموزش مدل
  • 80. مدیریت مجموعه‌های بزرگ ویژگی در جداول مختلف
  • 81. طراحی شمایی برای ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین
  • 82. ثبت پارامترهای مدل و هایپرپارامترها
  • 83. ذخیره‌سازی پیکربندی‌های آموزش مدل
  • 84. ردیابی معیارهای عملکرد مدل در طول زمان
  • 85. ذخیره نتایج ارزیابی (مثلاً ماتریس‌های درهم‌ریختگی)
  • 86. ذخیره مسیر مدل‌های آموزش‌دیده یا نمایش باینری آن‌ها
  • 87. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌های آموزش‌دیده
  • 88. مقایسه عملکرد مدل‌ها در آزمایش‌های مختلف
  • 89. پیاده‌سازی یک رجیستری مدل ساده با SQLite
  • 90. پرس‌وجو از داده‌های آزمایش برای کشف الگوها
  • 91. استفاده از SQLite برای ذخیره‌سازی ویژگی‌ها (Feature Store ساده)
  • 92. مدیریت اجزای یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
  • 93. ذخیره پیش‌بینی‌های مدل برای تحلیل‌های بعدی
  • 94. پیاده‌سازی و ثبت نتایج آزمایش A/B با SQLite
  • 95. پایش رانش مدل (Model Drift) با داده‌های ذخیره‌شده
  • 96. پیش‌محاسبه ویژگی‌ها برای فاز استنتاج (Inference)
  • 97. استفاده از SQLite برای جداول جستجوی پیش‌بینی
  • 98. مدیریت داده‌ها برای سناریوهای پیش‌بینی دسته‌ای
  • 99. بهینه‌سازی عملکرد SQLite برای بارهای کاری یادگیری ماشین
  • 100. زمان‌هایی که نباید از SQLite در پروژه‌های ML استفاده کرد و جایگزین‌ها

📚 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 راهنمای کامل برای استفاده از SQLite در پروژه‌های یادگیری ماشین”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا