سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب SQL Server Machine Learning Services

کتاب SQL Server Machine Learning Services

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 SQL Server Machine Learning Services

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Microsoft SQL Server

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با SQL Server Machine Learning Services
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پایگاه داده
  • 3. نصب و پیکربندی SQL Server Machine Learning Services
  • 4. بررسی پیش‌نیازهای نصب
  • 5. تنظیمات اولیه سرویس‌ها
  • 6. فعال‌سازی زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 7. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 8. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 9. کاربرد یادگیری ماشین در پایگاه داده
  • 10. آشنایی با RevoScaleR
  • 11. مفاهیم و کاربردهای RevoScaleR
  • 12. توابع اصلی RevoScaleR
  • 13. کار با داده‌ها در RevoScaleR
  • 14. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 15. پاک‌سازی داده‌ها
  • 16. تبدیل داده‌ها
  • 17. انتخاب ویژگی
  • 18. مدل‌سازی با RevoScaleR
  • 19. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 20. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 21. مدل‌های درخت تصمیم
  • 22. مدل‌های جنگل تصادفی
  • 23. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان
  • 24. مدل‌های خوشه‌بندی
  • 25. ارزیابی مدل‌ها
  • 26. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 27. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 28. مقدمه‌ای بر Python در SQL Server
  • 29. نصب و پیکربندی محیط Python
  • 30. کار با کتابخانه‌های Python
  • 31. Pandas برای کار با داده‌ها
  • 32. NumPy برای محاسبات عددی
  • 33. Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 34. مدل‌سازی با Python
  • 35. آماده‌سازی داده‌ها با Python
  • 36. انجام رگرسیون با Python
  • 37. انجام طبقه‌بندی با Python
  • 38. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (محدود به چارچوب رسمی)
  • 39. مدیریت مدل‌ها
  • 40. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌ها
  • 41. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 42. استقرار مدل‌ها در پایگاه داده
  • 43. اجرای مدل‌ها در کوئری‌های T-SQL
  • 44. ایجاد پروسیجرهای ذخیره شده برای مدل‌ها
  • 45. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 46. نکات و ترفندهای بهینه‌سازی
  • 47. استفاده از منابع سخت‌افزاری
  • 48. مانیتورینگ عملکرد
  • 49. امنیت در SQL Server Machine Learning Services
  • 50. مدیریت دسترسی‌ها
  • 51. حفاظت از داده‌های حساس
  • 52. رعایت چارچوب‌های امنیتی جمهوری اسلامی ایران
  • 53. کاربرد در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
  • 54. تحلیل فروش و پیش‌بینی
  • 55. تحلیل رفتار مشتری
  • 56. شناسایی تقلب
  • 57. مدیریت ریسک
  • 58. کاربرد در حوزه‌های مهندسی و تولید
  • 59. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 60. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 61. کاربرد در حوزه‌های مالی (مطابق مقررات)
  • 62. مدل‌سازی اعتبارسنجی (مطابق مقررات)
  • 63. پیش‌بینی روند بازار (با احتیاط و چارچوب رسمی)
  • 64. کاربرد در حوزه‌های سلامت (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 65. پیش‌بینی بیماری‌ها
  • 66. تحلیل داده‌های بالینی
  • 67. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 68. مطالعه موردی ۱: پیش‌بینی فروش
  • 69. مطالعه موردی ۲: طبقه‌بندی مشتریان
  • 70. مطالعه موردی ۳: تشخیص ناهنجاری
  • 71. مطالعه موردی ۴: بهینه‌سازی منابع
  • 72. مباحث پیشرفته
  • 73. یادگیری تقویتی (محدود به چارچوب علمی)
  • 74. پردازش زبان طبیعی (محدود به چارچوب علمی)
  • 75. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (محدود به چارچوب علمی)
  • 76. شبکه‌های عصبی بازگشتی (محدود به چارچوب علمی)
  • 77. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 78. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در هوش مصنوعی (مطابق قوانین ایران)
  • 79. تمرینات عملی و پروژه‌ها
  • 80. تمرین ۱: ساخت یک مدل رگرسیون ساده
  • 81. تمرین ۲: ساخت یک مدل طبقه‌بندی
  • 82. تمرین ۳: استقرار مدل در پایگاه داده
  • 83. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک راهکار یادگیری ماشین کامل
  • 84. جمع‌بندی مباحث و نگاه به آینده

📚 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.