سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ: مفاهیم، ابزارها و کاربردها

کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ: مفاهیم، ابزارها 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 مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ: مفاهیم، ابزارها و کاربردها

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر دنیای داده‌های بزرگ
  • 2. تعریف داده‌های بزرگ و ویژگی‌های کلیدی (حجم، سرعت، تنوع)
  • 3. اهمیت تحلیل داده‌های بزرگ در دنیای امروز
  • 4. تاریخچه مختصری از تحلیل داده‌های بزرگ
  • 5. چالش‌های پیش روی داده‌های بزرگ
  • 6. فرصت‌های ناشی از تحلیل داده‌های بزرگ
  • 7. معماری سیستم‌های داده‌های بزرگ
  • 8. مؤلفه‌های کلیدی در اکوسیستم داده‌های بزرگ
  • 9. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ: سیستم‌های توزیع‌شده
  • 10. Apache Hadoop: معرفی و اصول کار
  • 11. HDFS: سیستم فایل توزیع‌شده هاڈوپ
  • 12. MapReduce: مدل برنامه‌نویسی پردازش موازی
  • 13. Apache Spark: معرفی و مزایا
  • 14. Spark Core: پردازش در حافظه
  • 15. Spark SQL: تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 16. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
  • 17. Spark MLlib: یادگیری ماشین در اسپارک
  • 18. پایگاه‌های داده NoSQL: معرفی و انواع
  • 19. انواع پایگاه‌های داده NoSQL: کلید-مقدار، ستونی، سندی، گرافی
  • 20. MongoDB: پایگاه داده سندی
  • 21. Cassandra: پایگاه داده ستونی
  • 22. Neo4j: پایگاه داده گرافی
  • 23. پردازش داده‌های جریانی: مفاهیم و ابزارها
  • 24. Apache Kafka: معرفی و معماری
  • 25. مفاهیم کلیدی در کافکا: تولیدکننده، مصرف‌کننده، موضوع
  • 26. کاربرد کافکا در جمع‌آوری و پردازش داده‌های جریانی
  • 27. ابزارهای تحلیل داده‌های بزرگ: معرفی
  • 28. زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده‌ها
  • 29. کتابخانه‌های پایتون: NumPy، Pandas، Matplotlib
  • 30. Pandas: کار با داده‌های جدولی
  • 31. NumPy: محاسبات عددی
  • 32. Matplotlib: مصورسازی داده‌ها
  • 33. Seaborn: مصورسازی پیشرفته‌تر
  • 34. نوشتن کوئری‌های SQL برای تحلیل داده‌ها
  • 35. مفاهیم آماری پایه در تحلیل داده‌ها
  • 36. آمار توصیفی: میانگین، میانه، مد، واریانس
  • 37. آمار استنباطی: آزمون فرض، اطمینان
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 39. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 40. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 41. الگوریتم‌های رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک
  • 42. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 43. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 44. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
  • 45. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 46. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 48. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون: خطای میانگین مربعات (MSE)، خطای میانگین مطلق (MAE)
  • 49. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌های بزرگ
  • 50. اصول مصورسازی مؤثر داده‌ها
  • 51. انواع نمودارها برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 52. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 53. نمودارهای خطی (Line Charts)
  • 54. نمودارهای ستونی (Bar Charts)
  • 55. هیستوگرام‌ها (Histograms)
  • 56. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 57. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 58. کاربرد تحلیل داده‌های بزرگ در کسب‌وکار
  • 59. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 60. تحلیل رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها
  • 61. پیش‌بینی فروش و تقاضا
  • 62. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 63. مدیریت ریسک
  • 64. تشخیص تقلب
  • 65. کاربرد تحلیل داده‌های بزرگ در علوم
  • 66. تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت
  • 67. تحلیل داده‌های هواشناسی و اقلیمی
  • 68. تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 69. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 70. تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
  • 71. امنیت داده‌های بزرگ
  • 72. حریم خصوصی در داده‌های بزرگ
  • 73. اخلاق در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 74. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها (با تأکید بر مقررات ایران)
  • 75. آینده تحلیل داده‌های بزرگ
  • 76. روندهای نوظهور در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 77. یادگیری عمیق (Deep Learning) و داده‌های بزرگ
  • 78. هوش مصنوعی (AI) و داده‌های بزرگ
  • 79. رایانش ابری (Cloud Computing) و داده‌های بزرگ
  • 80. اینترنت اشیا (IoT) و داده‌های بزرگ
  • 81. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل داده‌های بزرگ

📚 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.