سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف دانش از داده‌ها: مبانی و کاربردها

کتاب کشف دانش از داده‌ها: مبانی و کاربردها

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 کشف دانش از داده‌ها: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی کشف دانش از داده‌ها
  • 2. مقدمه‌ای بر علوم داده
  • 3. فرایندهای کلیدی در کشف دانش
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و یکپارچه‌سازی
  • 5. کاوش داده‌ها: شناسایی الگوهای پنهان
  • 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 7. درختان تصمیم: اصول و کاربردها
  • 8. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی برای طبقه‌بندی
  • 11. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 12. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 13. الگوریتم K-Means
  • 14. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 15. الگوریتم DBSCAN
  • 16. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 17. مقدمه‌ای بر قواعد وابستگی
  • 18. الگوریتم Apriori
  • 19. کاربرد قواعد وابستگی در خرده‌فروشی
  • 20. کاوش قواعد وابستگی قوی
  • 21. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 22. مدل‌های ARIMA
  • 23. پیش‌بینی در سری‌های زمانی
  • 24. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در اقتصاد
  • 25. مقدمه‌ای بر کاوش متن
  • 26. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 27. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 28. کاربرد کاوش متن در شبکه‌های اجتماعی
  • 29. مقدمه‌ای بر گراف‌ها و شبکه‌های اجتماعی
  • 30. کاوش الگو در گراف‌ها
  • 31. شناسایی جوامع در شبکه‌های اجتماعی
  • 32. کاربرد تحلیل شبکه‌های اجتماعی در بازاریابی
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 36. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 37. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. مدل‌های زبانی آماری
  • 39. یادگیری ماشین برای NLP
  • 40. کاربرد NLP در دستیاران صوتی
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 42. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 43. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 44. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 45. مقدمه‌ای بر کشف ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 46. روش‌های آماری برای کشف ناهنجاری
  • 47. یادگیری ماشین برای کشف ناهنجاری
  • 48. کاربرد کشف ناهنجاری در امنیت سایبری
  • 49. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی مکانی (Spatial Data Mining)
  • 50. کاوش الگو در داده‌های مکانی
  • 51. کاربرد داده‌کاوی مکانی در شهرسازی
  • 52. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی رسانه‌ای (Multimedia Data Mining)
  • 53. کاوش الگو در تصاویر و ویدئوها
  • 54. کاربرد داده‌کاوی رسانه‌ای در سرگرمی
  • 55. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی جریان (Stream Data Mining)
  • 56. الگوریتم‌های داده‌کاوی برای داده‌های جریانی
  • 57. کاربرد داده‌کاوی جریان در مانیتورینگ
  • 58. مقدمه‌ای بر اخلاق در داده‌کاوی
  • 59. حریم خصوصی در داده‌کاوی
  • 60. بی‌طرفی و انصاف در الگوریتم‌ها
  • 61. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 62. مقدمه‌ای بر کاربردهای صنعتی داده‌کاوی
  • 63. کاربرد در بهداشت و درمان
  • 64. کاربرد در امور مالی
  • 65. کاربرد در تولید
  • 66. کاربرد در حمل و نقل
  • 67. مقدمه‌ای بر ابزارهای داده‌کاوی
  • 68. نرم‌افزارهای متن‌باز
  • 69. نرم‌افزارهای تجاری
  • 70. پلتفرم‌های ابری برای داده‌کاوی
  • 71. مقدمه‌ای بر پروژه‌های داده‌کاوی
  • 72. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 73. انتخاب الگوریتم و مدل‌سازی
  • 74. ارزیابی و تفسیر نتایج
  • 75. استقرار و نگهداری مدل
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 77. تکنیک‌های یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 78. کاربرد در طبقه‌بندی
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی
  • 80. تکنیک‌های یادگیری خودنظارتی
  • 81. کاربرد در بازسازی داده
  • 82. مقدمه‌ای بر داده‌های نامتوازن
  • 83. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 84. ارزیابی مدل در داده‌های نامتوازن
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 86. تکنیک‌های یادگیری انتقالی
  • 87. کاربرد در حوزه‌های مختلف
  • 88. مقدمه‌ای بر توضیح‌پذیری هوش مصنوعی (XAI)
  • 89. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 90. اهمیت توضیح‌پذیری در کاربردهای حساس
  • 91. مقدمه‌ای بر حاکمیت داده
  • 92. اصول حاکمیت داده
  • 93. پیاده‌سازی حاکمیت داده در سازمان‌ها
  • 94. مقدمه‌ای بر آینده داده‌کاوی و هوش مصنوعی
  • 95. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 96. چالش‌های پیش رو در داده‌کاوی
  • 97. نقش هوش مصنوعی در توسعه پایدار

📚 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.