, ,

کتاب مبانی علوم داده با پایتون: از صفر تا صد

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 مبانی علوم داده با پایتون: از صفر تا صد

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی برنامه‌نویسی برای علوم 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 علوم داده: مقدمه‌ای بر دنیای داده
  • 2. تاریخچه و تکامل علوم داده
  • 3. نقش داده‌ها در تصمیم‌گیری
  • 4. اخلاق در علوم داده
  • 5. ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی برای علوم داده
  • 6. مقدمه‌ای بر زبان پایتون
  • 7. نصب و راه‌اندازی پایتون
  • 8. انواع داده‌ها در پایتون
  • 9. متغیرها و عملگرها در پایتون
  • 10. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها
  • 11. ساختارهای کنترلی: حلقه‌ها
  • 12. توابع در پایتون
  • 13. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
  • 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy
  • 15. آرایه‌ها در NumPy
  • 16. عملیات بر روی آرایه‌ها
  • 17. توابع ریاضی در NumPy
  • 18. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 19. ساختارهای داده‌ای در Pandas: Series
  • 20. ساختارهای داده‌ای در Pandas: DataFrame
  • 21. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas
  • 22. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 23. مدیریت داده‌های گمشده
  • 24. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 25. تکنیک‌های نمونه‌گیری داده
  • 26. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
  • 27. مفاهیم پایه مصورسازی
  • 28. کتابخانه Matplotlib
  • 29. رسم نمودارهای خطی
  • 30. رسم نمودارهای پراکندگی
  • 31. رسم نمودارهای میله‌ای
  • 32. رسم نمودارهای هیستوگرام
  • 33. رسم نمودارهای جعبه‌ای
  • 34. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn
  • 35. نمودارهای آماری با Seaborn
  • 36. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 37. مصورسازی داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 38. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
  • 39. میانگین، میانه و مد
  • 40. واریانس و انحراف معیار
  • 41. توزیع‌های آماری
  • 42. مقدمه‌ای بر مفاهیم احتمال
  • 43. قوانین احتمال
  • 44. احتمال شرطی
  • 45. قضیه بیز
  • 46. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 47. انواع یادگیری ماشین
  • 48. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 49. رگرسیون خطی ساده
  • 50. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 51. رگرسیون لجستیک
  • 52. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 53. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 54. ساخت درخت تصمیم
  • 55. مزایا و معایب درخت‌های تصمیم
  • 56. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 57. هسته‌ها در SVM
  • 58. مقدمه‌ای بر الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 59. انتخاب مقدار K در KNN
  • 60. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 61. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 62. الگوریتم K-Means
  • 63. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 64. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 65. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 66. کاربرد PCA در علوم داده
  • 67. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 68. مبانی پیش‌پردازش متن
  • 69. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
  • 70. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
  • 71. نمایش متنی: Bag-of-Words
  • 72. نمایش متنی: TF-IDF
  • 73. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 74. ساختار نورون مصنوعی
  • 75. تابع فعال‌سازی
  • 76. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 77. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 78. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 80. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 81. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 82. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 83. کاربرد RNN در پردازش توالی
  • 84. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 85. انتخاب ویژگی
  • 86. ساخت ویژگی
  • 87. مدل‌سازی داده‌های زمانی
  • 88. تکنیک‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 89. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌ها
  • 90. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 91. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 92. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 93. منحنی ROC و AUC
  • 94. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌ها
  • 95. مبانی استقرار مدل
  • 96. نکات مهم در استقرار مدل
  • 97. پروژه‌های عملی در علوم داده (مطالعه موردی)
  • 98. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 99. پیش‌بینی فروش
  • 100. سیستم‌های توصیه‌گر

📚 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 مبانی علوم داده با پایتون: از صفر تا صد”

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

پیمایش به بالا