سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی ویژگی و ارزیابی مدل برای پیش‌بینی در کسب‌وکار

کتاب مهندسی ویژگی و ارزیابی مدل برای پیش‌بینی در کسب‌وکار

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 مهندسی ویژگی و ارزیابی مدل برای پیش‌بینی در کسب‌وکار

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه در عمل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و پیش‌بینی در کسب‌وکار
  • 2. مبانی مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 3. انواع مسائل پیش‌بینانه
  • 4. شناخت داده‌ها و منابع آن‌ها
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
  • 6. مدیریت مقادیر گمشده
  • 7. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 8. مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 9. تبدیل ویژگی‌ها: مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی
  • 10. کدگذاری ویژگی‌های طبقه‌بندی شده
  • 11. انتخاب ویژگی: روش‌های مبتنی بر فیلتر
  • 12. انتخاب ویژگی: روش‌های مبتنی بر Wrapper
  • 13. انتخاب ویژگی: روش‌های مبتنی بر Embedded
  • 14. اهمیت انتخاب ویژگی در مدل‌سازی
  • 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون خطی
  • 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 18. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 19. مقدمه‌ای بر درختان تصمیم
  • 20. بهینه‌سازی درختان تصمیم
  • 21. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
  • 22. کاربرد جنگل‌های تصادفی در پیش‌بینی
  • 23. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. تنظیم پارامترهای SVM
  • 25. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 26. معماری شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی
  • 27. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترکیبی (Ensemble)
  • 29. تکنیک Boosting: AdaBoost
  • 30. تکنیک Boosting: Gradient Boosting
  • 31. مدل XGBoost
  • 32. کاربرد XGBoost در مسائل پیش‌بینانه
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 34. شناخت الگوهای سری زمانی
  • 35. پیش‌بینی سری زمانی با ARIMA
  • 36. پیش‌بینی سری زمانی با Prophet
  • 37. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 41. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 42. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 44. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 45. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری
  • 46. روش‌های آماری برای تشخیص ناهنجاری
  • 47. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای ناهنجاری
  • 48. کاربرد تشخیص ناهنجاری در کسب‌وکار
  • 49. مقدمه‌ای بر تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 50. الگوریتم Apriori
  • 51. کاربرد تحلیل سبد خرید در بازاریابی
  • 52. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 54. فیلترینگ مبتنی بر همکاری
  • 55. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 56. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 58. پردازش متن برای تحلیل احساسات
  • 59. مدل‌های آماری برای تحلیل احساسات
  • 60. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
  • 61. کاربرد تحلیل احساسات در کسب‌وکار
  • 62. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 63. ویژگی‌های مؤثر در ریسک اعتباری
  • 64. مدل‌های پیش‌بینانه برای ریسک اعتباری
  • 65. ارزیابی مدل‌های ریسک اعتباری
  • 66. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی تقاضا
  • 67. مدل‌های کلاسیک پیش‌بینی تقاضا
  • 68. مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی تقاضا
  • 69. مدیریت موجودی با پیش‌بینی تقاضا
  • 70. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی قیمت‌گذاری
  • 71. مدل‌های پیش‌بینی تقاضا برای قیمت‌گذاری
  • 72. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری دینامیک
  • 73. کاربرد بهینه‌سازی قیمت‌گذاری در کسب‌وکار
  • 74. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ریزش مشتری (Churn Prediction)
  • 75. شناخت عوامل ریزش مشتری
  • 76. مدل‌های پیش‌بینانه برای ریزش مشتری
  • 77. راهکارهای حفظ مشتری بر اساس پیش‌بینی
  • 78. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 79. استخراج ویژگی از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 80. مدل‌سازی رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی
  • 81. کاربرد تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی در بازاریابی
  • 82. مقدمه‌ای بر اخلاق در علوم داده
  • 83. مسائل حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 84. سوگیری در الگوریتم‌ها و راهکارهای آن
  • 85. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های پیش‌بینانه
  • 86. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های پیش‌بینانه
  • 87. چرخه عمر مدل‌های پیش‌بینانه
  • 88. نظارت و به‌روزرسانی مدل‌های مستقر
  • 89. معیارهای موفقیت استقرار مدل

📚 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.