سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Jupyter Notebooks: زبان مشترک تحلیلگران و مهندسان داده

کتاب Jupyter Notebooks: زبان مشترک تحلیلگران و مهندسان داده

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 Jupyter Notebooks: زبان مشترک تحلیلگران و مهندسان داده

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Jupyter Notebooks

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی Jupyter Notebook و نصب و راه‌اندازی
  • 2. آشنایی با محیط کاربری Jupyter Notebook
  • 3. دستورات پایه پایتون در Jupyter Notebook
  • 4. کار با متغیرها و انواع داده در پایتون
  • 5. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها و حلقه‌ها در پایتون
  • 6. توابع در پایتون: تعریف و استفاده
  • 7. کار با لیست‌ها، تاپل‌ها و دیکشنری‌ها در پایتون
  • 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون
  • 9. نصب و مدیریت بسته‌های پایتون با pip
  • 10. آشنایی با NumPy برای محاسبات عددی
  • 11. عملیات پایه با آرایه‌های NumPy
  • 12. ایندکس‌گذاری و برش‌دهی در NumPy
  • 13. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
  • 14. مقدمه‌ای بر Pandas برای تحلیل داده
  • 15. ساخت و کار با ساختارهای داده‌ای DataFrame و Series
  • 16. بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها در Pandas
  • 17. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در Pandas
  • 18. مدیریت داده‌های گمشده در Pandas
  • 19. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 20. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها در Pandas
  • 21. ترکیب و ادغام DataFrameها در Pandas
  • 22. مقدمه‌ای بر Matplotlib برای مصورسازی داده
  • 23. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی با Matplotlib
  • 24. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام با Matplotlib
  • 25. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
  • 26. مقدمه‌ای بر Seaborn برای مصورسازی پیشرفته
  • 27. مصورسازی روابط با Seaborn
  • 28. مصورسازی توزیع داده‌ها با Seaborn
  • 29. کار با نمودارهای آماری در Seaborn
  • 30. اصول اولیه یادگیری ماشین
  • 31. انواع مسائل یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 32. مقدمه‌ای بر Scikit-learn
  • 33. بارگذاری و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 34. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 35. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
  • 36. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون لجستیک
  • 38. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 39. مقدمه‌ای بر الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 40. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 41. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 42. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
  • 43. تنظیم ابرپارامترها و اعتبارسنجی متقابل
  • 44. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی: K-Means
  • 45. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 46. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد: PCA
  • 47. کاربرد PCA در تحلیل داده
  • 48. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 49. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
  • 50. روش‌های نمایش متن: Bag-of-Words
  • 51. روش‌های نمایش متن: TF-IDF
  • 52. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
  • 53. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متن
  • 54. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 55. معماری شبکه‌های عصبی پایه
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 57. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 58. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 59. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 60. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌ها
  • 61. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیلی دیگر
  • 62. کاربرد Jupyter Notebook در پروژه‌های واقعی
  • 63. نکات پیشرفته در استفاده از Jupyter Notebook
  • 64. مدیریت نسخه با Git و Jupyter Notebook
  • 65. نکات امنیتی در کار با Jupyter Notebook
  • 66. اصول گزارش‌دهی و مستندسازی در تحلیل داده
  • 67. مقدمه‌ای بر مفاهیم اولیه علم داده
  • 68. چرخه حیات پروژه‌های علم داده
  • 69. انتخاب ابزارهای مناسب برای تحلیل داده
  • 70. کار با داده‌های بزرگ (مفاهیم اولیه)
  • 71. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 72. نوشتن کوئری‌های SQL پایه
  • 73. کار با داده‌های غیررابطه‌ای (مفاهیم)
  • 74. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری برای تحلیلگران
  • 75. آمار توصیفی: میانگین، میانه، مد
  • 76. آمار توصیفی: واریانس و انحراف معیار
  • 77. مقدمه‌ای بر توزیع‌های آماری
  • 78. آزمون فرض آماری (مفاهیم پایه)
  • 79. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 80. اصول مصورسازی داده‌های سری زمانی
  • 81. کاربرد تحلیل سری زمانی در پیش‌بینی
  • 82. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 83. تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای داده‌های عددی
  • 84. تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای داده‌های دسته‌ای
  • 85. ارزیابی و انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 86. مقدمه‌ای بر مفاهیم اولیه یادگیری تقویتی
  • 87. کاربرد یادگیری تقویتی (مفاهیم)
  • 88. اصول اخلاقی در علم داده
  • 89. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 90. اهمیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 91. آشنایی با ابزارهای هوش تجاری (BI)
  • 92. مقدمه‌ای بر مفاهیم اولیه کلان داده (Big Data)
  • 93. مروری بر اکوسیستم Hadoop (مفاهیم)
  • 94. مقدمه‌ای بر Spark (مفاهیم)
  • 95. کاربرد Spark در پردازش داده
  • 96. مفاهیم اولیه پردازش تصویر با پایتون
  • 97. کار با تصاویر در NumPy و OpenCV
  • 98. فیلتر کردن تصاویر
  • 99. پردازش رنگ و لبه در تصاویر
  • 100. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

📚 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.