, ,

کتاب کاوش در داده‌ها: مبانی و کاربردها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 کاوش در داده‌ها: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی کاوش در داده‌ها
  • 2. مفهوم و اهمیت کاوش در داده‌ها
  • 3. انواع داده‌ها برای کاوش
  • 4. مراحل اصلی کاوش در داده‌ها
  • 5. آماده‌سازی داده‌ها
  • 6. پاکسازی داده‌ها
  • 7. یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 8. تبدیل داده‌ها
  • 9. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 10. نمونه‌برداری داده‌ها
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 12. یادگیری نظارت شده
  • 13. یادگیری بدون نظارت
  • 14. یادگیری تقویتی
  • 15. طبقه‌بندی
  • 16. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 17. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه
  • 18. درختان تصمیم
  • 19. بایز ساده
  • 20. رگرسیون لجستیک
  • 21. ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 22. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 23. ماتریس درهم‌ریختگی
  • 24. دقت، حساسیت و ویژگی
  • 25. امتیاز F1
  • 26. منحنی ROC و AUC
  • 27. خوشه‌بندی
  • 28. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 29. الگوریتم K-Means
  • 30. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 31. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
  • 32. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 33. قواعد وابستگی
  • 34. مقدمه‌ای بر قواعد وابستگی
  • 35. الگوریتم Apriori
  • 36. پشتیبانی، اطمینان و بالابر
  • 37. قواعد وابستگی قوی
  • 38. کاربردها در خرده‌فروشی
  • 39. تشخیص ناهنجاری
  • 40. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری
  • 41. روش‌های آماری برای تشخیص ناهنجاری
  • 42. روش‌های مبتنی بر فاصله
  • 43. روش‌های مبتنی بر چگالی
  • 44. کاربردها در امنیت
  • 45. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 46. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 47. مدل‌های ARIMA
  • 48. مدل‌های نمایی هموارسازی
  • 49. کاربردها در اقتصاد
  • 50. کشف الگوهای تکرارشونده
  • 51. مقدمه‌ای بر کشف الگوهای تکرارشونده
  • 52. الگوریتم‌های کشف توالی
  • 53. کاربردها در بیوانفورماتیک
  • 54. پردازش زبان طبیعی برای کاوش داده‌ها
  • 55. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 56. نمایش متنی (TF-IDF)
  • 57. مدل‌سازی موضوعی (LDA)
  • 58. کاربردها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 59. کاوش در داده‌های مکانی
  • 60. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی
  • 61. شاخص‌گذاری داده‌های مکانی
  • 62. تحلیل خوشه‌های مکانی
  • 63. کاربردها در برنامه‌ریزی شهری
  • 64. کاوش در داده‌های گراف
  • 65. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف
  • 66. الگوریتم‌های پیمایش گراف
  • 67. تحلیل مرکزیت در گراف
  • 68. کاربردها در شبکه‌های ارتباطی
  • 69. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ
  • 70. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ (مانند Hadoop)
  • 71. انبار داده و Data Lake
  • 72. ابزارهای کاوش داده‌های بزرگ
  • 73. کاربردها در علوم
  • 74. اخلاق در کاوش داده‌ها
  • 75. حریم خصوصی داده‌ها
  • 76. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 77. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 78. کاربردها در صنعت
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 80. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 81. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 82. کاربردها در بینایی ماشین
  • 83. پردازش تصویر با استفاده از یادگیری عمیق
  • 84. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 85. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 86. طبقه‌بندی تصاویر
  • 87. تشخیص اشیاء
  • 88. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 89. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. فیلترینگ مشارکتی
  • 91. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 92. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 93. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. کاربردها در تجارت الکترونیک
  • 95. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در وب
  • 96. تحلیل رفتار کاربر در وب
  • 97. بهینه‌سازی موتورهای جستجو
  • 98. تحلیل ترافیک وب
  • 99. کاربردها در بازاریابی دیجیتال
  • 100. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در سلامت

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاوش در داده‌ها: مبانی و کاربردها”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا