کتاب بصری‌سازی داده‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین
, ,

کتاب بصری‌سازی داده‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000022323 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 بصری‌سازی داده‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و اصول بصری‌سازی داده‌ها
  • 2. مبانی بصری‌سازی داده‌ها
  • 3. چرایی بصری‌سازی داده‌ها در داده‌کاوی و یادگیری ماشین
  • 4. اهداف کلیدی بصری‌سازی داده‌ها
  • 5. انواع بصری‌سازی داده‌ها
  • 6. مفاهیم پایه بصری‌سازی (محورها، مقیاس‌ها، رنگ‌ها)
  • 7. شناخت انواع داده‌ها برای بصری‌سازی
  • 8. داده‌های عددی (کمی)
  • 9. داده‌های دسته‌ای (کیفی)
  • 10. داده‌های ترتیبی
  • 11. داده‌های زمان‌سری
  • 12. داده‌های مکانی
  • 13. داده‌های متنی
  • 14. انتخاب نمودار مناسب بر اساس نوع داده و هدف
  • 15. اصول طراحی بصری‌سازی مؤثر
  • 16. خوانایی و وضوح
  • 17. سادگی و پرهیز از پیچیدگی غیرضروری
  • 18. دقت و صداقت در نمایش داده‌ها
  • 19. قابلیت مقایسه
  • 20. قابلیت کشف الگوها
  • 21. جذابیت بصری و اثرگذاری
  • 22. نکات مهم در انتخاب رنگ‌ها
  • 23. اهمیت انتخاب پالت رنگی مناسب
  • 24. رنگ‌های ترتیبی، تفاضلی، کیفی
  • 25. تأثیر رنگ بر ادراک
  • 26. نکات مهم در انتخاب فونت‌ها و برچسب‌ها
  • 27. خوانایی فونت‌ها
  • 28. وضوح برچسب‌ها و عنوان نمودار
  • 29. استفاده از حاشیه‌ها و فضاهای سفید
  • 30. ابزارها و کتابخانه‌های بصری‌سازی داده‌ها
  • 31. معرفی ابزارهای رایج (Tableau، Power BI، Qlik Sense)
  • 32. معرفی کتابخانه‌های پایتون (Matplotlib، Seaborn، Plotly، Bokeh)
  • 33. معرفی کتابخانه‌های R (ggplot2، Lattice)
  • 34. معرفی ابزارهای تحت وب (D3.js، Chart.js)
  • 35. نصب و پیکربندی محیط‌های توسعه
  • 36. مقدمات کار با ابزارهای منتخب
  • 37. بصری‌سازی داده‌های اکتشافی (EDA)
  • 38. نمودارهای توزیع تک‌متغیره
  • 39. هیستوگرام
  • 40. نمودار چگالی (Kernel Density Estimation)
  • 41. نمودار جعبه‌ای (Box Plot)
  • 42. نمودار ویولن (Violin Plot)
  • 43. نمودارهای فراوانی (Frequency Plots)
  • 44. نمودارهای توزیع چندمتغیره
  • 45. نمودار پراکندگی (Scatter Plot)
  • 46. نمودار ماتریس پراکندگی (Scatter Plot Matrix)
  • 47. نمودار حبابی (Bubble Chart)
  • 48. نمودار ماتریس همبستگی (Correlation Matrix Heatmap)
  • 49. نمودارهای مقایسه‌ای
  • 50. نمودار میله‌ای (Bar Chart)
  • 51. نمودار میله‌ای خوشه‌ای (Grouped Bar Chart)
  • 52. نمودار میله‌ای انباشته (Stacked Bar Chart)
  • 53. نمودار خطی (Line Chart)
  • 54. نمودارهای مقایسه توزیع
  • 55. نمودار جعبه‌ای چندگانه
  • 56. نمودار ویولن چندگانه
  • 57. نمودارهای مربوط به داده‌های دسته‌ای
  • 58. نمودار پای (Pie Chart) – ملاحظات استفاده
  • 59. نمودار دونات (Doughnut Chart)
  • 60. نمودار میله‌ای دسته‌ای
  • 61. نمودار درختی (Treemap)
  • 62. نمودار آبشاری (Waterfall Chart)
  • 63. نمودار راداری (Radar Chart)
  • 64. بصری‌سازی داده‌های پیش‌پردازش شده
  • 65. نمودارهای مقادیر گمشده (Missing Value Visualization)
  • 66. نمودارهای شناسایی داده‌های پرت (Outlier Detection Visualization)
  • 67. نمودارهای مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی
  • 68. نمودارهای انتخاب ویژگی (Feature Selection Visualization)
  • 69. بصری‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 70. بصری‌سازی مدل‌های رگرسیون
  • 71. نمودار پیش‌بینی در مقابل مقادیر واقعی
  • 72. نمودار باقی‌مانده‌ها (Residual Plots)
  • 73. نمودار خط رگرسیون بر روی داده‌ها
  • 74. بصری‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 75. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 76. نمودار منحنی ROC و AUC
  • 77. نمودار منحنی دقت-بازیابی (Precision-Recall Curve)
  • 78. نمودار پیش‌بینی احتمالات
  • 79. بصری‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 80. نمودار پراکندگی خوشه‌ها
  • 81. نمودار دیسکriminant Analysis (LDA) برای نمایش خوشه‌ها
  • 82. نمودار t-SNE و UMAP برای نمایش خوشه‌ها
  • 83. نمودارهای تحلیل سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering Dendrogram)
  • 84. بصری‌سازی مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 85. نمایش بصری درخت تصمیم
  • 86. نمودار اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance Plot)
  • 87. بصری‌سازی مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 88. نمایش لایه‌ها و اتصالات (برای مدل‌های ساده)
  • 89. بصری‌سازی وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها (در صورت امکان)
  • 90. بصری‌سازی مدل‌های کاهش بعد (PCA, t-SNE, UMAP)
  • 91. نمودار پراکندگی داده‌های کاهش یافته بعد
  • 92. نمودار نمایش تأثیر ابعاد اصلی بر ابعاد کاهش یافته
  • 93. بصری‌سازی ارزیابی مدل
  • 94. نمودارهای مقایسه عملکرد مدل‌ها
  • 95. نمودارهای معیارهای ارزیابی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 96. نمودارهای اعتمادی (Confidence Intervals)
  • 97. بصری‌سازی داده‌های زمان‌سری
  • 98. نمودار خطی سری زمانی
  • 99. نمودار تجزیه سری زمانی (Trend, Seasonality, Residual)
  • 100. نمودار خودهمبستگی (Autocorrelation Plot – ACF)

📚 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 بصری‌سازی داده‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا