, ,

کتاب Python and PySpark for Data Science

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 Python and PySpark for Data Science

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

🎓 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. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 2. نصب و پیکربندی پایتون و محیط‌های توسعه
  • 3. ساختارهای داده‌ای پایه در پایتون (لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها)
  • 4. عملگرها و عبارات شرطی در پایتون
  • 5. حلقه‌ها و کنترل جریان برنامه در پایتون
  • 6. توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 7. مدیریت خطا و استثناها در پایتون
  • 8. کار با فایل‌ها در پایتون
  • 9. مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
  • 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علم داده پایتون
  • 11. نصب و استفاده از NumPy برای محاسبات عددی
  • 12. عملیات بر روی آرایه‌های NumPy
  • 13. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 14. ساخت و دستکاری DataFrame ها در Pandas
  • 15. عملیات خواندن و نوشتن داده در Pandas (CSV, Excel)
  • 16. فیلتر کردن و انتخاب داده در Pandas
  • 17. گروه‌بندی و تجمیع داده در Pandas
  • 18. ترکیب و ادغام DataFrame ها
  • 19. پردازش داده‌های گم‌شده (Missing Data) در Pandas
  • 20. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده با Matplotlib
  • 21. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 22. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 23. تنظیمات پیشرفته نمودارها در Matplotlib
  • 24. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده با Seaborn
  • 25. نمودارهای آماری در Seaborn
  • 26. نمودارهای شرطی و توزیع در Seaborn
  • 27. مقدمه‌ای بر PySpark
  • 28. محیط‌های اجرای PySpark (Standalone, YARN, Mesos)
  • 29. مفاهیم RDD (Resilient Distributed Dataset)
  • 30. عملیات تبدیل و اکشن بر روی RDD ها
  • 31. کار با DataFrame ها در PySpark
  • 32. عملیات خواندن و نوشتن داده در PySpark
  • 33. فیلتر کردن و انتخاب ستون‌ها در PySpark DataFrame
  • 34. گروه‌بندی و تجمیع داده در PySpark DataFrame
  • 35. عملیات Joins در PySpark DataFrame
  • 36. توابع پنجره‌ای (Window Functions) در PySpark
  • 37. کار با داده‌های ساختاریافته (StructType) در PySpark
  • 38. کار با انواع داده‌ای پیچیده (Arrays, Maps) در PySpark
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پایتون
  • 40. پیش‌پردازش داده برای یادگیری ماشین
  • 41. تقسیم داده به مجموعه آموزش و آزمون
  • 42. مدل‌های یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 43. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 44. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 45. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 46. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 47. جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 48. مدل‌های یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
  • 49. خوشه‌بندی K-Means
  • 50. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 51. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 52. معیارهای ارزیابی رگرسیون (MSE, R-squared)
  • 53. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall)
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 55. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 56. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با TensorFlow/Keras
  • 57. آموزش و تنظیم مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 58. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 59. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 61. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 62. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 63. توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
  • 64. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 65. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 66. کار با مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 67. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 68. کاربرد MongoDB در علم داده
  • 69. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 70. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 71. ساخت ویژگی‌های ترکیبی
  • 72. استخراج ویژگی از داده‌های متنی
  • 73. استخراج ویژگی از داده‌های زمانی
  • 74. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 75. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 76. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 77. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 78. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 79. مفاهیم داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 80. کار با Apache Kafka
  • 81. پردازش داده‌های جریانی با Spark Streaming
  • 82. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 83. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 84. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 85. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 86. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 87. کاربرد PCA در کاهش ابعاد
  • 88. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در علم داده
  • 89. آمار توصیفی
  • 90. آمار استنباطی
  • 91. آزمون فرض آماری
  • 92. مقدمه‌ای بر مفاهیم ریاضی در علم داده
  • 93. جبر خطی
  • 94. حساب دیفرانسیل و انتگرال
  • 95. بهینه‌سازی در علم داده
  • 96. کاربرد NumPy و SciPy در محاسبات علمی
  • 97. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 98. حریم خصوصی داده‌ها
  • 99. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 100. مسئولیت‌پذیری در علم داده

📚 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 Python and PySpark for Data Science”

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

پیمایش به بالا