سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساختمان داده‌های مبتنی بر زمان: Time Series Data Structures

کتاب ساختمان داده‌های مبتنی بر زمان: Time Series Data Structures

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 ساختمان داده‌های مبتنی بر زمان: Time Series Data Structures

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 2. مفاهیم پایه داده‌های سری زمانی
  • 3. انواع داده‌های سری زمانی
  • 4. اهمیت داده‌های سری زمانی در اقتصاد و مهندسی
  • 5. نمایش گرافیکی داده‌های سری زمانی
  • 6. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌های سری زمانی
  • 7. شناسایی روند در سری‌های زمانی
  • 8. شناسایی فصلی بودن در سری‌های زمانی
  • 9. شناسایی نوسانات چرخه‌ای در سری‌های زمانی
  • 10. شناسایی نویز تصادفی در سری‌های زمانی
  • 11. مدل‌های پایه سری زمانی: میانگین متحرک ساده
  • 12. مدل‌های پایه سری زمانی: میانگین متحرک وزنی
  • 13. مدل‌های پایه سری زمانی: هموارسازی نمایی
  • 14. مدل‌های پایه سری زمانی: پیش‌بینی با هموارسازی نمایی
  • 15. مدل‌های AR (خودرگرسیون)
  • 16. مدل‌های MA (میانگین متحرک)
  • 17. مدل‌های ARMA (خودرگرسیون و میانگین متحرک)
  • 18. مدل‌های ARIMA (خودرگرسیون انتگرالی میانگین متحرک)
  • 19. مراحل تشخیص و برازش مدل ARIMA
  • 20. بررسی مانده‌های مدل ARIMA
  • 21. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 22. مدل‌های سری زمانی فصلی: SARIMA
  • 23. مقدمه‌ای بر مدل‌های حالت فضا
  • 24. فیلتر کالمن
  • 25. کاربرد فیلتر کالمن در سری‌های زمانی
  • 26. مدل‌های GARCH (ناهمسانی شرطی خودرگرسیون)
  • 27. کاربرد GARCH در بازارهای مالی
  • 28. مدل‌های سری زمانی چندمتغیره
  • 29. مدل‌های VAR (خودرگرسیون برداری)
  • 30. مدل‌های VECM (مدل تصحیح خطای برداری)
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در سری‌های زمانی
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 33. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 34. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 35. کاربرد LSTM در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 36. کاربرد GRU در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 37. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی برای سری‌های زمانی
  • 38. مدل‌های تقویت گرادیان برای سری‌های زمانی
  • 39. ساختار داده‌های سری زمانی در پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 40. ساختار داده‌های سری زمانی در پایگاه داده‌های NoSQL
  • 41. فشرده‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 42. ذخیره‌سازی کارآمد داده‌های سری زمانی
  • 43. فهرست‌بندی داده‌های سری زمانی
  • 44. جستجو در داده‌های سری زمانی
  • 45. نمونه‌برداری داده‌های سری زمانی
  • 46. کاهش بعد در داده‌های سری زمانی
  • 47. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای سری‌های زمانی
  • 48. تحلیل عوامل (Factor Analysis) برای سری‌های زمانی
  • 49. کاربرد PCA در کاهش ابعاد سری‌های زمانی
  • 50. کاربرد Factor Analysis در کاهش ابعاد سری‌های زمانی
  • 51. مدیریت داده‌های سری زمانی حجیم (Big Data)
  • 52. پلتفرم‌های پردازش داده‌های سری زمانی حجیم
  • 53. ابزارهای متن‌باز برای مدیریت داده‌های سری زمانی
  • 54. کتابخانه‌های پایتون برای داده‌های سری زمانی
  • 55. Pandas و سری‌های زمانی
  • 56. NumPy و سری‌های زمانی
  • 57. Statsmodels برای مدل‌های سری زمانی
  • 58. Scikit-learn برای یادگیری ماشین در سری‌های زمانی
  • 59. TensorFlow و Keras برای شبکه‌های عصبی
  • 60. PyTorch برای شبکه‌های عصبی
  • 61. بهینه‌سازی مدل‌های سری زمانی
  • 62. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 63. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 64. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 65. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 66. خطای میانگین مطلق (MAE)
  • 67. خطای میانگین درصد مطلق (MAPE)
  • 68. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های سری زمانی
  • 69. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 70. مدیریت داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 71. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 72. تقویت داده‌های سری زمانی
  • 73. تکنیک‌های افزایش داده برای سری‌های زمانی
  • 74. مدل‌سازی سری‌های زمانی با کیفیت پایین
  • 75. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های نامنظم
  • 76. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل مالی
  • 77. پیش‌بینی قیمت سهام
  • 78. تحلیل ریسک در بازارهای مالی
  • 79. مدل‌سازی نوسانات قیمت
  • 80. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل اقتصادی
  • 81. پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی
  • 82. تحلیل سیاست‌های پولی و مالی
  • 83. مدل‌سازی رشد اقتصادی
  • 84. کاربرد سری‌های زمانی در مهندسی
  • 85. پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 86. مدیریت شبکه برق
  • 87. تحلیل داده‌های حسگرها
  • 88. کاربرد سری‌های زمانی در علوم زیستی
  • 89. تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 90. مدل‌سازی روندهای بیماری
  • 91. کاربرد سری‌های زمانی در پردازش سیگنال
  • 92. فیلتر کردن سیگنال‌ها
  • 93. تشخیص الگو در سیگنال‌ها
  • 94. فشرده‌سازی سیگنال‌ها
  • 95. اصول اخلاقی در کار با داده‌های سری زمانی
  • 96. حفظ حریم خصوصی در داده‌های سری زمانی
  • 97. امنیت داده‌های سری زمانی
  • 98. سوگیری در مدل‌های سری زمانی
  • 99. مسئولیت‌پذیری در پیش‌بینی‌های سری زمانی
  • 100. آیندهٔ ساختمان داده‌های مبتنی بر زمان

📚 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.