, ,

کتاب تسلط بر Jupyter Notebooks برای تحلیل داده و مدل‌سازی

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 تسلط بر Jupyter Notebooks برای تحلیل داده و مدل‌سازی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Jupyter Notebooks

🎓 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. آشنایی با محیط Jupyter Notebook
  • 2. نصب و راه‌اندازی Jupyter Notebook
  • 3. ساختار کلی یک نوت‌بوک
  • 4. سلول‌های کد و متن در Jupyter
  • 5. اجرای کد پایتون در Jupyter
  • 6. استفاده از Markdown برای مستندسازی
  • 7. فرمول‌نویسی با LaTeX در Jupyter
  • 8. مدیریت هسته‌ها (Kernels) در Jupyter
  • 9. ذخیره و بارگذاری نوت‌بوک‌ها
  • 10. مرتب‌سازی و سازماندهی نوت‌بوک‌ها
  • 11. استفاده از Git برای مدیریت نسخه نوت‌بوک‌ها
  • 12. نوت‌بوک‌های تعاملی با Widgets
  • 13. رسم نمودار با Matplotlib در Jupyter
  • 14. رسم نمودار با Seaborn در Jupyter
  • 15. رسم نمودار با Plotly در Jupyter
  • 16. تجسم داده‌های مکانی با GeoPandas
  • 17. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با Pandas
  • 18. کار با DataFrame ها در Pandas
  • 19. فیلتر کردن و انتخاب داده در Pandas
  • 20. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها
  • 21. ادغام و پیوستن DataFrame ها
  • 22. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
  • 23. پاکسازی داده‌های گمشده در Pandas
  • 24. مدیریت داده‌های تکراری
  • 25. تبدیل و تغییر شکل داده‌ها
  • 26. مقدمه‌ای بر NumPy برای محاسبات عددی
  • 27. آرایه‌های NumPy
  • 28. عملیات ریاضی بر روی آرایه‌های NumPy
  • 29. شاخص‌گذاری و برش آرایه‌های NumPy
  • 30. توابع آماری NumPy
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Scikit-learn
  • 32. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 33. پیش‌پردازش داده‌ها (Scaling)
  • 34. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 35. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 36. مدل‌های رگرسیون چندجمله‌ای
  • 37. مدل‌های درخت تصمیم برای رگرسیون
  • 38. مدل‌های جنگل تصادفی برای رگرسیون
  • 39. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای رگرسیون
  • 40. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 41. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 42. مدل‌های درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 43. مدل‌های جنگل تصادفی برای طبقه‌بندی
  • 44. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
  • 45. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall)
  • 46. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 47. منحنی ROC و AUC
  • 48. مدل‌های K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 49. خوشه‌بندی K-Means
  • 50. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 52. استفاده از TensorFlow در Jupyter
  • 53. استفاده از Keras در Jupyter
  • 54. ساخت مدل‌های ساده شبکه عصبی
  • 55. آموزش مدل‌های شبکه عصبی
  • 56. ارزیابی مدل‌های شبکه عصبی
  • 57. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 58. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 59. کاهش ابعاد با PCA
  • 60. کاهش ابعاد با t-SNE
  • 61. مدل‌سازی سری‌های زمانی با ARIMA
  • 62. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی
  • 63. تحلیل احساسات با پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 64. کار با متن در Python
  • 65. استفاده از NLTK در Jupyter
  • 66. استفاده از spaCy در Jupyter
  • 67. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
  • 68. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
  • 69. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با LDA
  • 70. کار با داده‌های تصویری
  • 71. استفاده از OpenCV در Jupyter
  • 72. طبقه‌بندی تصاویر با شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 73. ساخت مدل‌های CNN ساده
  • 74. آموزش مدل‌های CNN
  • 75. پیش‌بینی با مدل‌های CNN
  • 76. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. فیلتر کردن مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 78. فیلتر کردن مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 79. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر ساده
  • 80. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 81. بهینه‌سازی با الگوریتم‌های ژنتیک
  • 82. کار با پایگاه‌های داده در Jupyter
  • 83. اتصال به پایگاه داده SQL
  • 84. اجرای کوئری‌های SQL
  • 85. کار با NoSQL در Jupyter
  • 86. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 87. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 88. نظارت بر عملکرد مدل
  • 89. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 90. حریم خصوصی داده‌ها در تحلیل داده
  • 91. قوانین و مقررات مربوط به داده در ایران
  • 92. کاربرد Jupyter در پروژه‌های علمی
  • 93. کاربرد Jupyter در تحقیقات صنعتی
  • 94. نکات پیشرفته برای استفاده از Jupyter
  • 95. اشکال‌زدایی (Debugging) در Jupyter
  • 96. بهینه‌سازی عملکرد کد در Jupyter
  • 97. تولید گزارش‌های خودکار از Jupyter
  • 98. اشتراک‌گذاری نوت‌بوک‌ها به صورت ایمن
  • 99. ملاحظات امنیتی در Jupyter
  • 100. آینده Jupyter Notebooks

📚 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 تسلط بر Jupyter Notebooks برای تحلیل داده و مدل‌سازی”

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

پیمایش به بالا