سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب فرایند حرفه‌ای آماده‌سازی داده‌ها: گام به گام برای پروژه‌های یادگیری ماشین

کتاب فرایند حرفه‌ای آماده‌سازی داده‌ها: گام به گام برای پروژه‌های یادگیری ماشین

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 فرایند حرفه‌ای آماده‌سازی داده‌ها: گام به گام برای پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مجموعه داده های آموزشی، اعتبارسنجی و تست

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آماده‌سازی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت آماده‌سازی داده‌ها برای موفقیت پروژه‌ها
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای رایج
  • 4. مراحل کلی فرایند آماده‌سازی داده‌ها
  • 5. شناخت داده‌ها: اولین گام در آماده‌سازی
  • 6. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
  • 7. درک دامنه مسئله و اهداف پروژه
  • 8. اصول اولیه پاکسازی داده‌ها
  • 9. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 10. روش‌های پر کردن مقادیر گمشده: میانگین، میانه، مد
  • 11. روش‌های پر کردن مقادیر گمشده: درون‌یابی و برون‌یابی
  • 12. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 13. تکنیک‌های تشخیص داده‌های پرت: آماری و بصری
  • 14. روش‌های برخورد با داده‌های پرت: حذف، تبدیل، محدودسازی
  • 15. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 16. مفهوم استانداردسازی (Z-score) و کاربردهای آن
  • 17. مفهوم نرمال‌سازی (Min-Max Scaling) و کاربردهای آن
  • 18. انتخاب روش مناسب استانداردسازی/نرمال‌سازی
  • 19. تبدیل متغیرهای دسته‌ای به عددی
  • 20. کدگذاری یک-گرم (One-Hot Encoding)
  • 21. کدگذاری شاخص (Label Encoding)
  • 22. کدگذاری ترتیبی (Ordinal Encoding)
  • 23. مدیریت داده‌های متنی: پیش‌پردازش متن
  • 24. پاکسازی متن: حذف علائم نگارشی، اعداد، کاراکترهای خاص
  • 25. تبدیل به حروف کوچک و حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 26. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 27. تبدیل متن به بردار: کیس کلمات (Bag-of-Words)
  • 28. تبدیل متن به بردار: TF-IDF
  • 29. مدیریت داده‌های تاریخ و زمان
  • 30. استخراج ویژگی از تاریخ و زمان
  • 31. تبدیل قالب‌های مختلف تاریخ و زمان
  • 32. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 33. اهمیت و اصول مهندسی ویژگی
  • 34. ایجاد ویژگی‌های جدید از ویژگی‌های موجود
  • 35. ترکیب ویژگی‌ها
  • 36. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 37. نکات مهم در تقسیم داده‌ها
  • 38. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 39. مفهوم و انواع اعتبارسنجی متقابل
  • 40. کاربرد اعتبارسنجی متقابل در ارزیابی مدل
  • 41. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 42. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 43. روش‌های بسته‌بندی (Wrapper Methods)
  • 44. روش‌های جاسازی شده (Embedded Methods)
  • 45. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 46. مفهوم و ضرورت کاهش ابعاد
  • 47. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 48. تحلیل افتراقی خطی (Linear Discriminant Analysis - LDA)
  • 49. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری ماشین
  • 50. بررسی کیفیت داده‌ها پس از آماده‌سازی
  • 51. مستندسازی فرایند آماده‌سازی داده‌ها
  • 52. ابزارها و کتابخانه‌های رایج برای آماده‌سازی داده‌ها (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
  • 53. کار با کتابخانه Pandas برای بارگذاری و پاکسازی داده‌ها
  • 54. کار با کتابخانه NumPy برای عملیات عددی
  • 55. استفاده از Scikit-learn برای پیش‌پردازش داده‌ها
  • 56. مثال عملی: آماده‌سازی داده‌های یک مجموعه داده واقعی
  • 57. آماده‌سازی داده‌ها برای مسائل طبقه‌بندی
  • 58. آماده‌سازی داده‌ها برای مسائل رگرسیون
  • 59. آماده‌سازی داده‌ها برای مسائل خوشه‌بندی
  • 60. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 61. نکات پیشرفته در آماده‌سازی داده‌ها
  • 62. مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 63. روش‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتعادل (SMOTE)
  • 64. تکنیک‌های ارزیابی مدل در داده‌های نامتعادل
  • 65. آماده‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 66. ویژگی‌های خاص داده‌های سری زمانی
  • 67. آماده‌سازی داده‌ها برای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 68. آماده‌سازی داده‌های مکانی-زمانی
  • 69. اصول حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در آماده‌سازی
  • 70. ملاحظات اخلاقی در آماده‌سازی داده‌ها
  • 71. فرایند تکرارشونده آماده‌سازی داده‌ها
  • 72. ارتباط آماده‌سازی داده‌ها با چرخه عمر پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 73. چالش‌های رایج در آماده‌سازی داده‌ها و راهکارها
  • 74. بهینه‌سازی فرایند آماده‌سازی داده‌ها
  • 75. آینده آماده‌سازی داده‌ها و روندهای نوین
  • 76. جمع‌بندی و مرور نهایی فرایند آماده‌سازی 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.