سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی برای استخراج دانش از داده‌ها

کتاب تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی برای استخراج دانش از داده‌ها

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 تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی برای استخراج دانش از داده‌ها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: داده‌کاوی و تحلیل پیشرفته داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی داده‌کاوی و هوش تجاری
  • 2. مقدمه‌ای بر علم داده و کاربردهای آن
  • 3. چرخه حیات پروژه‌های داده‌کاوی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و مدیریت داده‌های گمشده
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: تبدیل و ادغام داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی‌های مرتبط
  • 7. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در داده‌کاوی
  • 8. توزیع‌های احتمالی و آزمون‌های فرض آماری
  • 9. رگرسیون خطی و کاربردهای آن در پیش‌بینی
  • 10. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی دودویی
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین نظارت‌شده
  • 12. الگوریتم‌های دسته‌بندی: درختان تصمیم
  • 13. الگوریتم‌های دسته‌بندی: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. الگوریتم‌های دسته‌بندی: نزدیک‌ترین همسایگان (k-NN)
  • 15. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت و بازیابی
  • 16. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 18. خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means
  • 19. خوشه‌بندی: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 20. قواعد وابستگی و کشف الگوهای پرتکرار
  • 21. الگوریتم Apriori برای کشف قواعد وابستگی
  • 22. ارزیابی قواعد وابستگی
  • 23. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 24. مدل‌های ARIMA برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 25. پیش‌بینی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل داده‌های تصویری
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل داده‌های متنی
  • 29. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 30. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
  • 31. سیستم‌های توصیه‌گر: فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 32. سیستم‌های توصیه‌گر: فیلترینگ مشارکتی
  • 33. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی گراف
  • 34. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 35. کشف جوامع در شبکه‌های اجتماعی
  • 36. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متن
  • 37. تکنیک‌های نمایه‌سازی متن
  • 38. مدل‌سازی موضوعی: LDA (Latent Dirichlet Allocation)
  • 39. تحلیل خوشه‌ای متن
  • 40. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی وب
  • 41. تحلیل الگوهای پیمایش وب
  • 42. کشف لینک‌ها و صفحات مهم در وب
  • 43. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی اکتشافی
  • 44. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌ها
  • 45. نمودارهای پراکندگی و اهمیت آن‌ها
  • 46. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام‌ها
  • 47. نمودارهای جعبه‌ای و تحلیل چندکانه
  • 48. بصری‌سازی داده‌های خوشه‌بندی شده
  • 49. بصری‌سازی داده‌های سری‌های زمانی
  • 50. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی مکانی-زمانی
  • 51. تحلیل الگوهای مکانی
  • 52. کشف نقاط داغ (Hotspot Analysis)
  • 53. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی جریانی
  • 54. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 55. معماری‌های پردازش داده‌های حجیم: Hadoop
  • 56. مقدمه‌ای بر Spark برای تحلیل داده‌های حجیم
  • 57. یادگیری ماشین توزیع‌شده با Spark MLlib
  • 58. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی پیشرفته
  • 59. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA (Principal Component Analysis)
  • 60. تکنیک‌های کاهش ابعاد: t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
  • 61. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 62. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 63. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 64. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی اخلاقی و مسئولانه
  • 65. حریم خصوصی در داده‌کاوی
  • 66. امنیت داده‌ها در پروژه‌های داده‌کاوی
  • 67. ارزیابی و مقایسه مدل‌های داده‌کاوی
  • 68. انتخاب بهترین مدل برای مسئله
  • 69. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 70. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 71. مدیریت پروژه داده‌کاوی
  • 72. مستندسازی پروژه‌های داده‌کاوی
  • 73. گزارش‌دهی نتایج داده‌کاوی
  • 74. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
  • 75. کاربرد داده‌کاوی در حوزه سلامت
  • 76. کاربرد داده‌کاوی در حوزه مالی
  • 77. کاربرد داده‌کاوی در حوزه آموزش
  • 78. کاربرد داده‌کاوی در حوزه صنعت
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق پیشرفته
  • 80. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 81. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformers)
  • 82. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 83. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در زمان واقعی (Real-time)
  • 84. معماری‌های پردازش جریانی
  • 85. کاربرد داده‌کاوی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 86. تحلیل داده‌های حسگرها
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 88. کاربردهای یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 89. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی
  • 90. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 91. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 92. آینده داده‌کاوی و هوش مصنوعی
  • 93. چالش‌های پیش روی داده‌کاوی
  • 94. روش‌های نوین در داده‌کاوی

📚 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.