, ,

کتاب مبانی Google Colaboratory برای دانشمندان داده

تومان249,950

انتخاب پلن

📚 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 مبانی Google Colaboratory برای دانشمندان داده

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Google Colaboratory

🎓 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 Google Colaboratory
  • 2. آشنایی با محیط Colab
  • 3. ایجاد و مدیریت نوت‌بوک‌ها
  • 4. اجرای کد پایتون در Colab
  • 5. استفاده از سلول‌های کد و متن
  • 6. نصب و وارد کردن کتابخانه‌ها
  • 7. مدیریت فایل‌ها در Colab
  • 8. آپلود و دانلود فایل‌ها
  • 9. اتصال به Google Drive
  • 10. همگام‌سازی با GitHub
  • 11. مبانی برنامه‌نویسی پایتون
  • 12. انواع داده‌ها در پایتون
  • 13. متغیرها و عملگرها
  • 14. ساختارهای کنترلی (شرطی و حلقه‌ها)
  • 15. توابع در پایتون
  • 16. ماژول‌ها و بسته‌ها
  • 17. کار با رشته‌ها
  • 18. کار با لیست‌ها و تاپل‌ها
  • 19. کار با دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
  • 20. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 21. مفهوم داده و انواع آن
  • 22. جمع‌آوری داده
  • 23. پاکسازی داده
  • 24. پیش‌پردازش داده
  • 25. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 26. تصویرسازی داده
  • 27. مبانی کتابخانه NumPy
  • 28. آرایه‌های NumPy
  • 29. عملیات بر روی آرایه‌های NumPy
  • 30. توابع ریاضی NumPy
  • 31. مبانی کتابخانه Pandas
  • 32. ساختار داده DataFrame
  • 33. عملیات بر روی DataFrame
  • 34. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
  • 35. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 36. ادغام و اتصال DataFrame ها
  • 37. کار با داده‌های سری زمانی
  • 38. مبانی کتابخانه Matplotlib
  • 39. رسم نمودارهای خطی
  • 40. رسم نمودارهای پراکندگی
  • 41. رسم نمودارهای میله‌ای
  • 42. رسم نمودارهای هیستوگرام
  • 43. سفارشی‌سازی نمودارها
  • 44. مبانی کتابخانه Seaborn
  • 45. نمودارهای آماری Seaborn
  • 46. رسم نقشه‌های حرارتی
  • 47. رسم نمودارهای جعبه‌ای
  • 48. رسم نمودارهای ویولن
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 50. انواع یادگیری ماشین (نظارت‌شده، بدون نظارت)
  • 51. مراحل کلی مدل‌سازی
  • 52. ارزیابی مدل‌ها
  • 53. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و تست
  • 54. مبانی رگرسیون خطی
  • 55. پیاده‌سازی رگرسیون خطی در پایتون
  • 56. ارزیابی مدل رگرسیون
  • 57. مبانی رگرسیون لجستیک
  • 58. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک
  • 59. ارزیابی مدل طبقه‌بندی
  • 60. مبانی ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 61. پیاده‌سازی SVM
  • 62. مبانی درخت‌های تصمیم
  • 63. پیاده‌سازی درخت تصمیم
  • 64. مبانی جنگل‌های تصادفی
  • 65. پیاده‌سازی جنگل تصادفی
  • 66. مبانی خوشه‌بندی K-Means
  • 67. پیاده‌سازی K-Means
  • 68. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 69. کار با متن در پایتون
  • 70. توکنیزاسیون
  • 71. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 72. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 73. نمایش برداری متن (Bag-of-Words)
  • 74. نمایش TF-IDF
  • 75. کار با کتابخانه NLTK
  • 76. کار با کتابخانه spaCy
  • 77. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 78. مفهوم نورون مصنوعی
  • 79. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward)
  • 80. تابع فعال‌سازی
  • 81. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 82. مقدمه‌ای بر TensorFlow
  • 83. نصب TensorFlow
  • 84. مبانی تنسورها
  • 85. ساخت مدل‌های ساده با Keras
  • 86. آموزش و ارزیابی مدل با Keras
  • 87. مقدمه‌ای بر PyTorch
  • 88. نصب PyTorch
  • 89. مبانی تِنسورهای PyTorch
  • 90. ساخت مدل‌های ساده با PyTorch
  • 91. آموزش و ارزیابی مدل با PyTorch
  • 92. کار با داده‌های حجیم در Colab
  • 93. استفاده از GPU در Colab
  • 94. بهینه‌سازی کد برای عملکرد
  • 95. نکات پیشرفته در Colab
  • 96. مدیریت وابستگی‌ها
  • 97. اشتراک‌گذاری نوت‌بوک‌ها
  • 98. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها در محیط آموزشی
  • 99. اصول حفاظت از اطلاعات حساس
  • 100. رعایت حریم خصوصی کاربران

📚 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 مبانی Google Colaboratory برای دانشمندان داده”

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

پیمایش به بالا