, ,

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

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 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

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب فرایند حرفه‌ای آماده‌سازی داده‌ها: گام به گام برای پروژه‌های یادگیری ماشین”

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

پیمایش به بالا