سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پردازش و تحلیل داده‌های علمی با مقیاس بزرگ

کتاب پردازش و تحلیل داده‌های علمی با مقیاس بزرگ

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 پردازش و تحلیل داده‌های علمی با مقیاس بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های علمی در مقیاس بزرگ
  • 2. مفاهیم بنیادی علم داده
  • 3. چرخه حیات داده‌های علمی
  • 4. انواع داده‌های علمی و ساختارهای آن‌ها
  • 5. اصول جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
  • 6. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای برای داده‌های علمی
  • 7. مدیریت پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های علمی
  • 8. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده داده‌ها
  • 9. معماری‌های پردازش توزیع‌شده (مانند Hadoop)
  • 10. مفاهیم MapReduce
  • 11. اصول پردازش جریانی داده‌ها
  • 12. چارچوب‌های پردازش جریانی (مانند Spark Streaming)
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای داده‌های بزرگ
  • 14. روش‌های یادگیری نظارت‌شده در مقیاس بزرگ
  • 15. روش‌های یادگیری نظارت‌نشده در مقیاس بزرگ
  • 16. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در داده‌های بزرگ
  • 17. چارچوب‌های یادگیری عمیق (مانند TensorFlow)
  • 18. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های علمی
  • 19. تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات از متون علمی
  • 20. تجسم داده‌های بزرگ برای کشف الگوها
  • 21. ابزارهای تجسم داده‌های علمی (مانند Matplotlib, Seaborn)
  • 22. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن در علم
  • 23. اخلاق در علم داده و هوش مصنوعی
  • 24. حریم خصوصی داده‌ها و اصول حفاظت از اطلاعات
  • 25. امنیت داده‌ها در سیستم‌های بزرگ
  • 26. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف دانش
  • 27. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در مقیاس بزرگ
  • 28. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در مقیاس بزرگ
  • 29. قوانین وابستگی و کشف الگوهای پرتکرار
  • 30. مدیریت داده‌های مکانی-زمانی
  • 31. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی علمی
  • 32. مدل‌سازی پیش‌بینانه در علوم
  • 33. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 34. بهینه‌سازی مدل‌ها و تنظیم پارامترها
  • 35. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای داده‌های بزرگ
  • 36. سرویس‌های ابری برای ذخیره‌سازی و پردازش داده
  • 37. امنیت در محیط‌های ابری
  • 38. مقدمه‌ای بر داده‌های حسگر و IoT
  • 39. تحلیل داده‌های حاصل از آزمایش‌های علمی
  • 40. شبیه‌سازی و مدل‌سازی داده‌های علمی
  • 41. مدیریت کلان‌داده در پژوهش‌های پزشکی
  • 42. تحلیل داده‌های ژنومیک و پروتئومیک
  • 43. کاربرد داده‌های بزرگ در علوم محیطی
  • 44. تحلیل داده‌های نجومی و کیهان‌شناسی
  • 45. پردازش و تحلیل داده‌های مالی با مقیاس بزرگ
  • 46. مدیریت داده‌های ورزشی و عملکرد ورزشکاران
  • 47. کاربرد داده‌های بزرگ در علوم اجتماعی
  • 48. تحلیل داده‌های حاصل از پیمایش‌ها و نظرسنجی‌ها
  • 49. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر داده‌های علمی
  • 51. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های علمی
  • 54. اصول مهندسی ویژگی برای داده‌های بزرگ
  • 55. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های علمی
  • 56. مدیریت داده‌های گمشده و پرت
  • 57. روش‌های نمونه‌برداری در داده‌های بزرگ
  • 58. تکنیک‌های کاهش ابعاد (مانند PCA)
  • 59. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 60. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 61. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 62. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 63. پردازش تصویر در مقیاس بزرگ
  • 64. تحلیل سری‌های زمانی در علوم
  • 65. مدل‌سازی آماری برای داده‌های بزرگ
  • 66. آزمون فرض آماری در مقیاس بزرگ
  • 67. رگرسیون خطی و غیرخطی در داده‌های بزرگ
  • 68. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 70. کاربرد یادگیری انتقالی در علوم
  • 71. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پردازش متن
  • 72. استخراج دانش از پایگاه‌های دانش
  • 73. تحلیل گراف داده‌های علمی
  • 74. مدل‌سازی گراف عصبی (GNN)
  • 75. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های علمی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 77. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 78. اصول مهندسی داده و معماری کلان‌داده
  • 79. ساخت خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 80. ابزارهای مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 81. پایش و نگهداری سیستم‌های کلان‌داده
  • 82. مقدمه‌ای بر بلاکچین و داده‌های غیرمتمرکز
  • 83. کاربرد بلاکچین در مدیریت داده‌های علمی
  • 84. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 85. چارچوب‌های قانونی حاکم بر داده‌های علمی
  • 86. پیاده‌سازی راهکارهای انطباق با قوانین
  • 87. مدیریت ریسک در پروژه‌های کلان‌داده
  • 88. کاربرد داده‌های بزرگ در پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 89. تحلیل داده‌های آب و هوایی و اقلیمی
  • 90. کاربرد داده‌های بزرگ در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 91. مقدمه‌ای بر داده‌های سلامت دیجیتال
  • 92. تحلیل داده‌های مربوط به سلامت عمومی
  • 93. اخلاق حرفه‌ای در علم داده
  • 94. توسعه شغلی در حوزه داده‌های بزرگ
  • 95. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 96. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش در علم داده
  • 97. کاربرد داده‌های بزرگ در حکمرانی داده‌محور
  • 98. اصول داده‌کاوی اخلاقی و مسئولانه

📚 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.