سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل داده‌ها

کتاب مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل 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 مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 2. مفاهیم کلیدی علم داده
  • 3. اهمیت علم داده در دنیای امروز
  • 4. کاربردهای علم داده در صنایع مختلف
  • 5. چرخه حیات پروژه‌های علم داده
  • 6. جمع‌آوری داده‌ها
  • 7. انواع منابع داده
  • 8. روش‌های جمع‌آوری داده
  • 9. کیفیت داده‌ها و اهمیت آن
  • 10. پاکسازی داده‌ها
  • 11. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 12. مقادیر گمشده و روش‌های جایگزینی
  • 13. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 14. کاوش داده‌ها (EDA)
  • 15. آمار توصیفی
  • 16. مصورسازی داده‌ها
  • 17. نمودارهای پراکندگی
  • 18. نمودارهای هیستوگرام
  • 19. نمودارهای جعبه‌ای
  • 20. تحلیل همبستگی
  • 21. مهندسی ویژگی
  • 22. ساخت ویژگی‌های جدید
  • 23. انتخاب ویژگی
  • 24. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 25. یادگیری ماشین
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 27. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 28. مدل‌های یادگیری نظارت شده
  • 29. رگرسیون خطی
  • 30. رگرسیون لجستیک
  • 31. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 32. درختان تصمیم
  • 33. جنگل‌های تصادفی
  • 34. مدل‌های یادگیری بدون نظارت
  • 35. خوشه‌بندی (K-Means)
  • 36. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 37. یادگیری عمیق
  • 38. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 41. کاربردهای یادگیری عمیق
  • 42. ارزیابی مدل
  • 43. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 44. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 45. اعتبارسنجی متقابل
  • 46. تنظیم ابرپارامترها
  • 47. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 48. توکن‌سازی
  • 49. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌یابی
  • 50. حذف کلمات توقف
  • 51. مدل‌سازی موضوعی
  • 52. تحلیل احساسات
  • 53. کاربرد NLP در تحلیل داده‌ها
  • 54. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 55. مفاهیم پایه سری زمانی
  • 56. مدل‌های ARIMA
  • 57. پیش‌بینی سری زمانی
  • 58. کاربرد تحلیل سری زمانی
  • 59. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 60. مفاهیم کلیدی داده‌های حجیم
  • 61. فناوری‌های داده‌های حجیم (Hadoop, Spark)
  • 62. کاربرد داده‌های حجیم
  • 63. اخلاق در علم داده
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها
  • 65. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 66. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 67. امنیت داده‌ها
  • 68. کاربرد علم داده در اقتصاد و بانکداری اسلامی
  • 69. تحلیل داده‌های مالی با رویکرد اسلامی
  • 70. مدل‌سازی ریسک در چارچوب عقود اسلامی
  • 71. کاربرد علم داده در سلامت و پزشکی
  • 72. تحلیل داده‌های سلامت برای پیشگیری و تشخیص
  • 73. پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 74. کاربرد علم داده در آموزش
  • 75. تحلیل داده‌های آموزشی برای بهبود فرآیند یاددهی-یادگیری
  • 76. شخصی‌سازی آموزش
  • 77. کاربرد علم داده در حکمرانی و مدیریت شهری
  • 78. تحلیل داده‌ها برای بهبود خدمات عمومی
  • 79. برنامه‌ریزی شهری هوشمند
  • 80. پروژه‌های عملی علم داده
  • 81. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های فروش
  • 82. مطالعه موردی ۲: پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 83. مطالعه موردی ۳: تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 84. آینده علم داده و روندهای نوظهور
  • 85. هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر
  • 86. علم داده تبیین‌پذیر (XAI)
  • 87. علم داده و توسعه پایدار
  • 88. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 89. منابع و مراجع تکمیلی
  • 90. واژه‌نامه تخصصی علم داده
  • 91. اصول اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 92. ملاحظات شرعی در تحلیل داده‌ها
  • 93. تکنیک‌های پیشرفته مصورسازی داده
  • 94. مدل‌های یادگیری ترکیبی
  • 95. ارزیابی و انتخاب بهترین مدل
  • 96. پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 97. ملاحظات حقوقی در داده‌های علمی
  • 98. کاربرد علم داده در مدیریت منابع آب
  • 99. تحلیل داده‌های کشاورزی هوشمند
  • 100. پیش‌بینی حوادث غیرمترقبه

📚 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.