سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت داده‌های نویزی و گمشده با مهندسی ویژگی هوشمندانه

کتاب مدیریت داده‌های نویزی و گمشده با مهندسی ویژگی هوشمندانه

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت داده‌های نویزی و گمشده با مهندسی ویژگی هوشمندانه

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های نویزی و گمشده
  • 2. شناخت انواع نویز در داده‌ها
  • 3. شناخت انواع داده‌های گمشده
  • 4. اصول مهندسی ویژگی در داده‌کاوی
  • 5. اهمیت مهندسی ویژگی در مدل‌سازی
  • 6. روش‌های شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
  • 7. تکنیک‌های حذف داده‌های پرت
  • 8. روش‌های جایگزینی داده‌های پرت
  • 9. روش‌های مبتنی بر میانگین و میانه
  • 10. روش‌های مبتنی بر رگرسیون
  • 11. روش‌های مبتنی بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. مدیریت داده‌های گمشده: انواع و دلایل
  • 13. روش‌های شناسایی داده‌های گمشده
  • 14. روش‌های حذف داده‌های گمشده (Listwise Deletion)
  • 15. روش‌های حذف داده‌های گمشده (Pairwise Deletion)
  • 16. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده (Imputation)
  • 17. روش‌های ساده جایگزینی (میانگین، میانه، مد)
  • 18. روش‌های جایگزینی مبتنی بر رگرسیون خطی
  • 19. روش‌های جایگزینی مبتنی بر K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 20. روش‌های جایگزینی مبتنی بر مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 21. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای جایگزینی
  • 22. مدیریت داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 23. روش‌های مهندسی ویژگی برای داده‌های نویزی
  • 24. فیلترهای حذف نویز (میانگین متحرک)
  • 25. فیلترهای حذف نویز (مدین)
  • 26. تبدیلات برای کاهش نویز (Fourier Transform)
  • 27. تبدیلات برای کاهش نویز (Wavelet Transform)
  • 28. کاهش ابعاد و تأثیر آن بر نویز
  • 29. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش نویز
  • 30. تحلیل تمایزگر خطی (LDA) برای کاهش نویز
  • 31. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 32. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 33. شاخص‌های همبستگی برای انتخاب ویژگی
  • 34. اطلاعات متقابل (Mutual Information)
  • 35. روش‌های وی (Wrapper Methods)
  • 36. انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم‌های جستجو
  • 37. روش‌های ترکیبی (Embedded Methods)
  • 38. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization) در انتخاب ویژگی
  • 39. انتخاب ویژگی در مدل‌های درختی (Tree-based Feature Selection)
  • 40. مهندسی ویژگی برای داده‌های دسته‌بندی شده
  • 41. تبدیل متغیرهای دسته‌بندی شده به عددی
  • 42. روش‌های One-Hot Encoding
  • 43. روش‌های Label Encoding
  • 44. روش‌های Target Encoding
  • 45. مهندسی ویژگی برای داده‌های عددی
  • 46. نرمال‌سازی (Normalization) داده‌های عددی
  • 47. استانداردسازی (Standardization) داده‌های عددی
  • 48. تبدیل مقیاس (Scaling) داده‌های عددی
  • 49. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی (Feature Crossing)
  • 50. ایجاد ویژگی‌های چندجمله‌ای (Polynomial Features)
  • 51. ایجاد ویژگی‌های تعاملی (Interaction Features)
  • 52. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد در مهندسی ویژگی
  • 53. کاربرد PCA در مهندسی ویژگی
  • 54. کاربرد t-SNE در مهندسی ویژگی
  • 55. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 56. تبدیل متون به بردارهای عددی (Bag-of-Words)
  • 57. مدل‌های TF-IDF
  • 58. مدل‌های Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 59. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 60. استخراج ویژگی از تصاویر (SIFT, SURF)
  • 61. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 62. ارزیابی کیفیت ویژگی‌های مهندسی شده
  • 63. معیارهای ارزیابی مهندسی ویژگی
  • 64. تأثیر مهندسی ویژگی بر عملکرد مدل
  • 65. روش‌های خودکار مهندسی ویژگی (AutoML)
  • 66. ابزارها و کتابخانه‌های مهندسی ویژگی
  • 67. کتابخانه‌های پایتون (Scikit-learn, Pandas)
  • 68. کاربرد مهندسی ویژگی در مسائل مختلف
  • 69. مهندسی ویژگی در پیش‌بینی فروش
  • 70. مهندسی ویژگی در تشخیص تقلب
  • 71. مهندسی ویژگی در تحلیل احساسات
  • 72. مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. مهندسی ویژگی در پردازش زبان طبیعی
  • 74. مهندسی ویژگی در بینایی ماشین
  • 75. مدیریت داده‌های نویزی در یادگیری عمیق
  • 76. مدیریت داده‌های گمشده در یادگیری عمیق
  • 77. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی ویژگی
  • 78. یادگیری ویژگی (Feature Learning)
  • 79. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید داده
  • 80. مدل‌های ترنسفورمر در مهندسی ویژگی
  • 81. ملاحظات اخلاقی در مهندسی ویژگی
  • 82. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 83. تعصب در الگوریتم‌ها و مهندسی ویژگی
  • 84. مطالعه موردی: مهندسی ویژگی برای داده‌های مالی
  • 85. مطالعه موردی: مهندسی ویژگی برای داده‌های سلامت
  • 86. مطالعه موردی: مهندسی ویژگی برای داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 87. آینده مهندسی ویژگی و مدیریت داده
  • 88. روندهای جدید در مهندسی ویژگی
  • 89. چالش‌های پیش رو در مدیریت داده‌های پیچیده
  • 90. اهمیت مستندسازی فرآیند مهندسی ویژگی
  • 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مهندسی ویژگی
  • 92. ارزیابی نهایی مدل پس از مهندسی ویژگی

📚 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.