, ,

کتاب مهندسی ویژگی مقیاس‌پذیر: پردازش حجم عظیم داده برای مدل‌های قوی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی ویژگی مقیاس‌پذیر: پردازش حجم عظیم داده برای مدل‌های قوی

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی ویژگی در پردازش داده‌های حجیم
  • 2. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در مهندسی ویژگی
  • 3. انواع داده‌های حجیم و چالش‌های آن‌ها
  • 4. اصول طراحی ویژگی‌های مقیاس‌پذیر
  • 5. تکنیک‌های کاهش ابعاد در داده‌های حجیم
  • 6. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای داده‌های حجیم
  • 7. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) در مقیاس بزرگ
  • 8. انتخاب ویژگی با روش‌های فیلترینگ
  • 9. انتخاب ویژگی با روش‌های بسته‌بندی (Wrapper)
  • 10. انتخاب ویژگی با روش‌های تعبیه‌شده (Embedded)
  • 11. مهندسی ویژگی مبتنی بر درخت تصمیم
  • 12. مهندسی ویژگی برای یادگیری عمیق
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای استخراج ویژگی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 15. ترنسفورمرها و استخراج ویژگی‌های متنی
  • 16. مهندسی ویژگی برای داده‌های گراف
  • 17. شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 18. پردازش زبان طبیعی (NLP) و مهندسی ویژگی
  • 19. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
  • 20. استخراج ویژگی از متن با TF-IDF
  • 21. استخراج ویژگی از متن با مدل‌های زبانی
  • 22. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 23. استخراج ویژگی از تصاویر با SIFT و SURF
  • 24. استخراج ویژگی از تصاویر با شبکه‌های یادگیری عمیق
  • 25. مهندسی ویژگی برای داده‌های صوتی
  • 26. استخراج ویژگی از صوت با MFCC
  • 27. مهندسی ویژگی برای داده‌های سری زمانی
  • 28. استخراج ویژگی از سری زمانی با استفاده از تبدیل فوریه
  • 29. استخراج ویژگی از سری زمانی با استفاده از تجزیه ویولت
  • 30. پردازش داده‌های حجیم با Apache Spark
  • 31. مفاهیم اولیه Apache Spark
  • 32. Spark SQL برای پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 33. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
  • 34. MLlib در Spark برای یادگیری ماشین
  • 35. مهندسی ویژگی با استفاده از MLlib
  • 36. مدل‌های یادگیری مقیاس‌پذیر در Spark
  • 37. تکنیک‌های نمونه‌برداری در داده‌های حجیم
  • 38. نمونه‌برداری تصادفی ساده
  • 39. نمونه‌برداری طبقه‌ای
  • 40. نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 41. مهندسی ویژگی برای داده‌های نامتوازن
  • 42. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی (SMOTE)
  • 43. ارزیابی مدل‌ها در داده‌های نامتوازن
  • 44. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مقیاس بزرگ
  • 45. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 46. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 47. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 48. مدیریت داده‌های حجیم و ذخیره‌سازی
  • 49. پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های حجیم
  • 50. ذخیره‌سازی توزیع‌شده HDFS
  • 51. مهندسی ویژگی در پایگاه‌های داده NoSQL
  • 52. تکنیک‌های ساخت ویژگی‌های ترکیبی
  • 53. ترکیب ویژگی‌های عددی و دسته‌ای
  • 54. تکنیک‌های نگاشت ویژگی‌های دسته‌ای
  • 55. ترکیب ویژگی‌های متنی و عددی
  • 56. مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 58. فیلترینگ مشارکتی
  • 59. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. مهندسی ویژگی برای تشخیص ناهنجاری
  • 61. تکنیک‌های مبتنی بر چگالی
  • 62. تکنیک‌های مبتنی بر فاصله
  • 63. تکنیک‌های مبتنی بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. مهندسی ویژگی در حوزه سلامت دیجیتال
  • 65. استخراج ویژگی از پرونده الکترونیک سلامت
  • 66. مهندسی ویژگی در پیش‌بینی بیماری
  • 67. مهندسی ویژگی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 68. استخراج ویژگی‌های کاربران و روابط
  • 69. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
  • 70. مهندسی ویژگی در حوزه مالی و اقتصادی
  • 71. استخراج ویژگی از داده‌های تراکنش
  • 72. پیش‌بینی روند بازار
  • 73. مدیریت ریسک با مهندسی ویژگی
  • 74. مهندسی ویژگی در حوزه اینترنت اشیاء (IoT)
  • 75. استخراج ویژگی از داده‌های سنسورها
  • 76. تشخیص الگو در داده‌های IoT
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی با مهندسی ویژگی
  • 78. مهندسی ویژگی در سیستم‌های خودران
  • 79. استخراج ویژگی از داده‌های حسگرهای خودرو
  • 80. پیش‌بینی رفتار سایر خودروها
  • 81. مهندسی ویژگی در پردازش تصویر پزشکی
  • 82. استخراج ویژگی از تصاویر MRI و CT
  • 83. تشخیص تومور و ناهنجاری‌ها
  • 84. مهندسی ویژگی در تحلیل ترافیک شهری
  • 85. استخراج ویژگی از داده‌های دوربین‌ها و سنسورها
  • 86. پیش‌بینی ازدحام و بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 87. مهندسی ویژگی در امنیت سایبری
  • 88. تشخیص نفوذ و بدافزار
  • 89. تحلیل رفتارهای مشکوک
  • 90. مهندسی ویژگی در بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری
  • 91. مدیریت منابع و پیش‌بینی بار
  • 92. تکنیک‌های مهندسی ویژگی در یادگیری تقویتی
  • 93. استخراج ویژگی از محیط برای عامل
  • 94. یادگیری نمایش ویژگی‌ها در یادگیری تقویتی
  • 95. مهندسی ویژگی در پردازش ویدئو
  • 96. استخراج ویژگی‌های مکانی-زمانی
  • 97. تشخیص فعالیت و رویداد در ویدئو
  • 98. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در مهندسی ویژگی
  • 99. حفاظت از داده‌های حساس
  • 100. روش‌های گمنام‌سازی داده‌ها

📚 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 مهندسی ویژگی مقیاس‌پذیر: پردازش حجم عظیم داده برای مدل‌های قوی”

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

پیمایش به بالا