سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی کاوش داده و کاربردهای آن در تحلیل اطلاعات

کتاب مبانی کاوش داده و کاربردهای آن در تحلیل اطلاعات

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 مبانی کاوش داده و کاربردهای آن در تحلیل اطلاعات

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و داده
  • 2. مبانی داده و انواع آن
  • 3. ساختار داده‌های پایه‌ای
  • 4. الگوریتم‌ها و پیچیدگی زمانی
  • 5. مبانی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 6. مفاهیم NoSQL
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 8. پاکسازی داده‌ها
  • 9. ادغام داده‌ها
  • 10. تبدیل داده‌ها
  • 11. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 12. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 13. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 14. انتخاب ویژگی
  • 15. مقدمه‌ای بر کاوش داده
  • 16. اهداف و مراحل کاوش داده
  • 17. ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 18. یادگیری با نظارت
  • 19. یادگیری بدون نظارت
  • 20. یادگیری تقویتی
  • 21. مفاهیم یادگیری ماشین
  • 22. رگرسیون خطی
  • 23. رگرسیون لجستیک
  • 24. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 25. درختان تصمیم
  • 26. جنگل‌های تصادفی
  • 27. تقویت گرادیان
  • 28. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 31. مفاهیم یادگیری عمیق
  • 32. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 33. مهندسی پرامپت برای LLMها
  • 34. کاربرد LLMها در تحلیل اطلاعات
  • 35. طبقه‌بندی داده‌ها
  • 36. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 37. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 38. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 39. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 40. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 41. قوانین وابستگی
  • 42. کشف قوانین وابستگی
  • 43. کاربرد قوانین وابستگی
  • 44. تشخیص ناهنجاری
  • 45. روش‌های تشخیص ناهنجاری
  • 46. کاربرد تشخیص ناهنجاری
  • 47. تحلیل سری‌های زمانی
  • 48. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 49. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی
  • 50. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 51. ابزارها و کتابخانه‌های NLP
  • 52. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 53. بازیابی اطلاعات
  • 54. الگوریتم‌های بازیابی اطلاعات
  • 55. ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 56. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. فیلترینگ مشارکتی
  • 58. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 59. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. تصویرسازی داده‌ها
  • 62. انواع نمودارها و کاربردها
  • 63. ابزارهای تصویرسازی داده‌ها
  • 64. تصویرسازی تعاملی
  • 65. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 66. اکوسیستم داده‌های بزرگ
  • 67. کاربرد داده‌های بزرگ در صنعت
  • 68. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 69. اصول حفاظت از داده‌ها
  • 70. قوانین و مقررات حفاظت از داده در ایران
  • 71. اخلاق در کاوش داده
  • 72. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 73. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 74. کاربرد هوش مصنوعی در کسب‌وکار
  • 75. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
  • 76. هوش مصنوعی در آموزش
  • 77. هوش مصنوعی در حمل‌ونقل
  • 78. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 79. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 80. هوش مصنوعی در محیط زیست
  • 81. آینده هوش مصنوعی و کاوش داده
  • 82. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین آماری
  • 84. مدل‌های احتمالی در یادگیری ماشین
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با رویکرد آماری
  • 86. کاربرد آماری در ارزیابی مدل‌ها
  • 87. مفاهیم احتمال و آمار در یادگیری ماشین
  • 88. قوانین حاکم بر داده‌ها در ایران
  • 89. ملاحظات فقهی در استفاده از داده‌ها
  • 90. اصول مهندسی داده در ایران
  • 91. مقدمه‌ای بر معماری داده‌های سازمانی
  • 92. فناوری‌های نوین در کاوش داده
  • 93. تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
  • 94. کاربرد کاوش داده در حکمرانی هوشمند
  • 95. مبانی اقتصاد داده در ایران
  • 96. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده‌محور
  • 97. اختیارات قانونی در استفاده از داده‌ها
  • 98. مبانی قانونی حاکم بر رمزارزها (در صورت ارتباط با داده)
  • 99. مقدمه‌ای بر اخلاق حرفه‌ای در فناوری اطلاعات
  • 100. قوانین مربوط به جرائم رایانه‌ای

📚 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.