سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی، ابزارها و تکنیک‌های علم داده در عمل

کتاب مبانی، ابزارها و تکنیک‌های علم داده در عمل

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، ابزارها و تکنیک‌های علم داده در عمل

موضوع کلی: علوم و مهندسی داده

موضوع میانی: مبانی و ابزارهای علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آن
  • 2. اهمیت داده در دنیای امروز
  • 3. تعریف علم داده و حوزه‌های مرتبط
  • 4. نقش دانشمند داده در سازمان‌ها
  • 5. چرخه حیات پروژه‌های علم داده
  • 6. مراحل اصلی در پروژه‌های علم داده
  • 7. شناخت مسئله و تعریف اهداف پروژه
  • 8. جمع‌آوری و درک داده‌ها
  • 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 11. مدل‌سازی و انتخاب الگوریتم
  • 12. ارزیابی مدل و اعتبارسنجی
  • 13. استقرار مدل و مانیتورینگ
  • 14. کاربرد علم داده در صنایع مختلف
  • 15. علم داده در کسب‌وکار و بازاریابی
  • 16. علم داده در امور مالی و بانکی
  • 17. علم داده در سلامت و پزشکی
  • 18. علم داده در حوزه انرژی
  • 19. علم داده در بخش دولتی و حکمرانی
  • 20. مبانی آمار و احتمالات برای علم داده
  • 21. مفاهیم آماری پایه: میانگین، میانه، مد
  • 22. انحراف معیار و واریانس
  • 23. توزیع‌های احتمالاتی مهم: نرمال، پواسون
  • 24. آزمون فرض آماری و مفاهیم آن
  • 25. رگرسیون خطی و مفاهیم آن
  • 26. مبانی یادگیری ماشین
  • 27. یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
  • 28. انواع الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 29. رگرسیون خطی، لجستیک
  • 30. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 31. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 32. یادگیری طبقه‌بندی
  • 33. مبانی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده
  • 34. خوشه‌بندی (Clustering): K-Means، DBSCAN
  • 35. کاهش ابعاد: PCA، t-SNE
  • 36. مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 37. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر و زبان
  • 41. ابزارهای برنامه‌نویسی در علم داده
  • 42. زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python)
  • 43. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) برای پایتون
  • 44. کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای علم داده
  • 45. NumPy برای محاسبات عددی
  • 46. Pandas برای کار با داده‌ها
  • 47. Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها
  • 48. Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 49. TensorFlow و PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 50. مبانی پایگاه داده و کار با داده‌های ساختاریافته
  • 51. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای (SQL)
  • 52. دستورات پایه SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
  • 53. عملیات JOIN در SQL
  • 54. مفاهیم NoSQL و انواع آن
  • 55. کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 56. مفهوم داده‌های بزرگ و چالش‌های آن
  • 57. معماری Hadoop و اجزای آن
  • 58. HDFS، MapReduce، YARN
  • 59. Spark و پردازش سریع داده‌ها
  • 60. پلتفرم‌های ابری برای علم داده
  • 61. AWS، Azure، Google Cloud Platform
  • 62. خدمات علم داده در پلتفرم‌های ابری
  • 63. مصورسازی داده‌ها و کشف بینش
  • 64. اصول مصورسازی مؤثر داده‌ها
  • 65. انواع نمودارها و کاربردهای آن‌ها
  • 66. ابزارهای مصورسازی تعاملی
  • 67. داشبوردها و گزارش‌گیری
  • 68. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها به صورت عملی
  • 69. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 70. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 71. تبدیل داده‌ها و نرمال‌سازی
  • 72. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 73. ساخت ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 74. روش‌های انتخاب ویژگی: فیلتر، وِیپر، تعبیه شده
  • 75. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 76. مراحل انجام EDA
  • 77. استفاده از آمار توصیفی در EDA
  • 78. مصورسازی در EDA برای درک الگوها
  • 79. ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 80. پیاده‌سازی رگرسیون خطی و ارزیابی آن
  • 81. پیاده‌سازی طبقه‌بندی با درخت تصمیم و ارزیابی
  • 82. پیاده‌سازی SVM و ارزیابی
  • 83. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری نظارت‌نشده
  • 84. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی مشتریان
  • 85. کاربرد کاهش ابعاد در تحلیل داده
  • 86. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 87. متریک‌های ارزیابی برای رگرسیون
  • 88. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 89. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 90. استقرار مدل و مانیتورینگ
  • 91. روش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 92. اهمیت مانیتورینگ مدل در تولید
  • 93. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 94. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 95. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 96. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 97. مسئولیت‌پذیری در استفاده از علم داده
  • 98. کاربرد پیشرفته در علم داده
  • 99. شبکه‌های عصبی برای داده‌های متوالی
  • 100. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی

📚 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.