سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای عملی علم داده برای متخصصان

کتاب راهنمای عملی علم داده برای متخصصان

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 راهنمای عملی علم داده برای متخصصان

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: کاربردها و اصول علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آن
  • 2. مبانی آماری برای علم داده
  • 3. آشنایی با مفاهیم کلیدی علم داده
  • 4. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 5. مدل‌سازی داده‌ها و انتخاب ویژگی
  • 6. روش‌های یادگیری ماشین پایه
  • 7. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 8. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 9. تحلیل داده‌های جدولی و ساختاریافته
  • 10. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی
  • 11. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل متن
  • 12. مدل‌سازی موضوعی در داده‌های متنی
  • 13. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و داده‌های گراف
  • 14. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 15. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
  • 16. روش‌های خوشه‌بندی داده‌ها
  • 17. الگوریتم‌های K-Means و DBSCAN
  • 18. کاهش ابعاد و تکنیک‌های PCA
  • 19. نمودارسازی داده‌ها و اصول بصری‌سازی
  • 20. ابزارها و کتابخانه‌های علم داده در پایتون
  • 21. کار با کتابخانه Pandas
  • 22. کار با کتابخانه NumPy
  • 23. کار با کتابخانه Matplotlib
  • 24. کار با کتابخانه Seaborn
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 28. پردازش تصویر با استفاده از علم داده
  • 29. تحلیل احساسات در داده‌های متنی
  • 30. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. معرفی پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 32. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 33. اصول مهندسی ویژگی
  • 34. اعتبارسنجی مدل و ارزیابی عملکرد
  • 35. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 36. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
  • 37. تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
  • 38. مدیریت ریسک با علم داده
  • 39. علم داده در حوزه سلامت و پزشکی
  • 40. کاربرد علم داده در صنعت
  • 41. اخلاق در علم داده و حریم خصوصی
  • 42. مفاهیم داده‌کاوی و اکتشاف دانش
  • 43. قوانین انجمنی و تحلیل سبد خرید
  • 44. مدل‌های طبقه‌بندی پیشرفته
  • 45. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 46. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 47. روش‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 48. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی مدل
  • 49. مقدمه‌ای بر پردازش کلان داده (Big Data)
  • 50. معماری‌های پردازش کلان داده
  • 51. کار با Apache Spark
  • 52. کار با Apache Hadoop
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری توزیع‌شده
  • 54. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 55. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 56. تحلیل و تفسیر نتایج مدل‌ها
  • 57. کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 58. تحلیل آماری استنباطی
  • 59. آزمون فرض آماری
  • 60. مقدمه‌ای بر طراحی آزمایش‌ها
  • 61. تحلیل رگرسیون چندگانه
  • 62. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 63. تحلیل داده‌های پرت و روش‌های مدیریت آن
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 65. یادگیری بدون نظارت و اکتشافی
  • 66. کاربرد علم داده در امنیت سایبری
  • 67. شناسایی ناهنجاری در داده‌ها
  • 68. تحلیل داده‌های جغرافیایی (GIS)
  • 69. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی
  • 70. علم داده در حوزه آموزش
  • 71. بهینه‌سازی فرایندهای کسب‌وکار
  • 72. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌ها (XAI)
  • 73. تحلیل علّی و استنتاج علی
  • 74. مفاهیم داده‌کاوی اکتشافی
  • 75. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
  • 76. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 77. اصول طراحی پایگاه داده
  • 78. مقدمه‌ای بر ابزارهای BI (هوش تجاری)
  • 79. تحلیل داده‌های شبکه‌های ارتباطی
  • 80. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها
  • 81. کاربرد علم داده در پژوهش‌های علمی
  • 82. ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 83. فرهنگ داده‌محور در سازمان‌ها
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 85. مفاهیم و کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق
  • 86. پردازش داده‌های صوتی
  • 87. تحلیل داده‌های حسگرها
  • 88. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی در علم داده
  • 89. کاربرد علم داده در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 90. اصول تحلیل بقا
  • 91. علم داده در حوزه انرژی
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (GNN)
  • 93. تحلیل داده‌های رگولاتوری و انطباق
  • 94. مفاهیم داده‌کاوی در حوزه بیمه
  • 95. کاربرد علم داده در حوزه حمل‌ونقل
  • 96. مدیریت دانش با استفاده از علم داده

📚 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.