سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی داده و Data Science: همکاری و هم‌افزایی

کتاب مهندسی داده و Data Science: همکاری و هم‌افزایی

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 مهندسی داده و Data Science: همکاری و هم‌افزایی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مهندسی داده (Data Engineering)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر مهندسی داده و علم داده
  • 2. تعریف مهندسی داده
  • 3. تعریف علم داده
  • 4. تفاوت های کلیدی بین مهندسی داده و علم داده
  • 5. همپوشانی و ارتباط بین دو حوزه
  • 6. اهمیت همکاری بین مهندسان داده و دانشمندان داده
  • 7. چالش های همکاری
  • 8. فرصت های هم افزایی
  • 9. چشم انداز شغلی در مهندسی داده و علم داده
  • 10. نقش ها و مسئولیت ها در مهندسی داده
  • 11. نقش ها و مسئولیت ها در علم داده
  • 12. تیم های داده: ساختار و پویایی
  • 13. فرهنگ داده محور
  • 14. اصول مهندسی داده
  • 15. چرخه حیات داده
  • 16. جمع آوری داده
  • 17. ذخیره سازی داده
  • 18. پردازش داده
  • 19. تحلیل داده
  • 20. تجسم داده
  • 21. استقرار مدل
  • 22. نظارت بر مدل
  • 23. اصول علم داده
  • 24. فرضیه سازی
  • 25. آماده سازی داده
  • 26. کاوش داده
  • 27. مدل سازی
  • 28. ارزیابی مدل
  • 29. ارتباط نتایج
  • 30. مراحل پروژه علم داده
  • 31. ابزارها و فناوری های مهندسی داده
  • 32. سیستم های پایگاه داده رابطه‌ای (SQL)
  • 33. پایگاه داده های NoSQL (MongoDB, Cassandra)
  • 34. انبار داده (Data Warehousing)
  • 35. دریاچه داده (Data Lakes)
  • 36. پلتفرم های پردازش داده توزیع شده (Spark, Hadoop)
  • 37. ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 38. ابزارهای Orchestration (Airflow, Luigi)
  • 39. مدیریت متادیتا
  • 40. امنیت داده
  • 41. کیفیت داده
  • 42. پایپ لاین های داده (Data Pipelines)
  • 43. معماری داده
  • 44. معماری دریاچه خانه (Lakehouse Architecture)
  • 45. معماری میکروسرویس برای داده
  • 46. ابزارها و فناوری های علم داده
  • 47. زبان های برنامه نویسی (Python, R)
  • 48. کتابخانه های علم داده (NumPy, Pandas, SciPy)
  • 49. کتابخانه های یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 50. ابزارهای تجسم داده (Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI)
  • 51. پلتفرم های یادگیری ماشین (MLflow, Kubeflow)
  • 52. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 53. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 54. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 55. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 56. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 57. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 58. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 59. مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 60. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 61. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 62. تحلیل سری های زمانی (Time Series Analysis)
  • 63. تحلیل شبکه (Network Analysis)
  • 64. تحلیل آماری (Statistical Analysis)
  • 65. آزمون فرضیه (Hypothesis Testing)
  • 66. طراحی آزمایش (Experimental Design)
  • 67. تکنیک های پاکسازی داده (Data Cleaning)
  • 68. مقابله با داده های گمشده (Handling Missing Data)
  • 69. مقابله با داده های پرت (Outlier Detection)
  • 70. مقابله با داده های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 71. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 72. تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 73. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 74. توضیح پذیری مدل (Model Explainability)
  • 75. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
  • 76. نظارت بر عملکرد مدل (Model Performance Monitoring)
  • 77. بازآموزی مدل (Model Retraining)
  • 78. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
  • 79. استقرار مدل (Model Deployment)
  • 80. API های مدل (Model APIs)
  • 81. خدمات ابری برای داده (AWS, Azure, GCP)
  • 82. مفاهیم DevOps برای داده (DataOps)
  • 83. مفاهیم MLOps (Machine Learning Operations)
  • 84. کدنویسی تمیز (Clean Coding)
  • 85. مستندسازی (Documentation)
  • 86. کنترل نسخه (Version Control - Git)
  • 87. تست واحد (Unit Testing)
  • 88. تست یکپارچگی (Integration Testing)
  • 89. تست پذیرش (Acceptance Testing)
  • 90. استانداردهای کدنویسی
  • 91. روش های چابک (Agile Methodologies)
  • 92. همکاری در تیم های توزیع شده
  • 93. ارتباطات موثر
  • 94. مدیریت پروژه داده
  • 95. مدیریت ذینفعان
  • 96. مطالعات موردی (Case Studies) از همکاری مهندسی داده و علم داده
  • 97. مثال های موفق از هم افزایی
  • 98. درس آموخته شده از پروژه های ناموفق
  • 99. اخلاق در داده و علم داده
  • 100. حریم خصوصی داده (Data Privacy)

📚 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.