سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب داده‌کاوی: کشف الگوها و دانش پنهان

کتاب داده‌کاوی: کشف الگوها و دانش پنهان

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 داده‌کاوی: کشف الگوها و دانش پنهان

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کاربردهای آن
  • 2. مبانی علم داده و فرآیند داده‌کاوی
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای در داده‌کاوی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و مدیریت داده‌های ناقص
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: تبدیل و ادغام داده‌ها
  • 6. استخراج ویژگی و انتخاب ویژگی در داده‌کاوی
  • 7. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین برای داده‌کاوی
  • 8. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
  • 9. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
  • 10. مدل‌های درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. روش‌های مبتنی بر همسایگی (KNN)
  • 13. یادگیری نظارت‌شده: شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 16. اعتبارسنجی متقابل و تنظیم ابرپارامترها
  • 17. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 18. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 19. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 20. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل مشتریان
  • 21. قواعد وابستگی: معرفی و مفاهیم اولیه
  • 22. الگوریتم Apriori برای استخراج قواعد وابستگی
  • 23. کاربرد قواعد وابستگی در سبد خرید
  • 24. کشف الگوهای پرتکرار و قواعد انجمنی
  • 25. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متنی
  • 26. پردازش زبان طبیعی مقدماتی برای داده‌کاوی متنی
  • 27. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 28. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 29. کاربرد داده‌کاوی متنی در شبکه‌های اجتماعی
  • 30. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی سری‌های زمانی
  • 31. پیش‌بینی سری‌های زمانی با روش‌های آماری
  • 32. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای سری‌های زمانی
  • 34. کاربرد داده‌کاوی سری‌های زمانی در امور مالی
  • 35. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی گراف
  • 36. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از داده‌کاوی گراف
  • 37. تشخیص جوامع در گراف‌ها
  • 38. کاربرد داده‌کاوی گراف در توصیه‌گرها
  • 39. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی مکانی
  • 40. تحلیل داده‌های مکانی و الگوهای مکانی
  • 41. کاربرد داده‌کاوی مکانی در شهرسازی
  • 42. مقدمه‌ای بر کشف ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 43. روش‌های آماری برای کشف ناهنجاری
  • 44. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای کشف ناهنجاری
  • 45. کاربرد کشف ناهنجاری در کشف تقلب
  • 46. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. روش‌های مبتنی بر محتوا در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. روش‌های مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 49. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. اخلاق و حریم خصوصی در داده‌کاوی
  • 51. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 52. کاربرد داده‌کاوی در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 53. کاربرد داده‌کاوی در حوزه آموزش (با رویکرد سازگار)
  • 54. کاربرد داده‌کاوی در حوزه اقتصاد (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
  • 55. کاربرد داده‌کاوی در حوزه صنعت (با رویکرد فنی)
  • 56. کاربرد داده‌کاوی در حوزه کشاورزی (با رویکرد علمی)
  • 57. کاربرد داده‌کاوی در حوزه محیط زیست (با رویکرد علمی)
  • 58. کاربرد داده‌کاوی در حوزه مدیریت شهری (با رویکرد رسمی)
  • 59. کاربرد داده‌کاوی در حوزه گردشگری (با رویکرد رسمی)
  • 60. کاربرد داده‌کاوی در حوزه فرهنگ (با چارچوب‌های رسمی)
  • 61. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی کلان (Big Data Mining)
  • 62. معماری‌های پردازش کلان داده (مانند Hadoop)
  • 63. ابزارها و فریم‌ورک‌های پردازش کلان داده
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 65. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 66. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 67. ترنسفورمرها و کاربردهای آن‌ها
  • 68. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 69. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 70. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی تعاملی
  • 71. مصورسازی داده‌ها برای درک الگوها
  • 72. ابزارهای مصورسازی داده‌ها
  • 73. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های داده‌کاوی
  • 74. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌ها
  • 75. کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 76. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 78. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 79. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 80. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک (با رویکرد فنی)
  • 81. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی (با رویکرد فنی)
  • 82. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 83. استفاده از SQL برای استخراج داده
  • 84. ادغام داده‌کاوی و پایگاه داده‌ها
  • 85. داده‌کاوی در پایگاه داده‌های NoSQL
  • 86. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 87. روش‌های پیشرفته استخراج و ساخت ویژگی
  • 88. اعتبارسنجی مدل‌ها در دنیای واقعی
  • 89. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های داده‌کاوی
  • 90. نظارت بر عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
  • 91. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه بازی‌های رایانه‌ای (با رویکرد فنی و بدون محتوای ممنوع)
  • 92. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه ورزش (با رویکرد آماری)
  • 93. کاربرد داده‌کاوی در بهبود فرآیندهای کسب و کار
  • 94. تحلیل ریسک با استفاده از داده‌کاوی
  • 95. پیش‌بینی و مدیریت تقاضا با داده‌کاوی
  • 96. کشف دانش از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 97. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه hukum (با رویکرد آماری و حقوقی رسمی)
  • 98. مباحث پیشرفته در خوشه‌بندی و تفکیک
  • 99. مباحث پیشرفته در کشف قواعد انجمنی
  • 100. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی خودکار (AutoML)

📚 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.