سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های کاربردی برای تصمیم‌گیری هوشمندانه

کتاب تحلیل داده‌های کاربردی برای تصمیم‌گیری هوشمندانه

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 تحلیل داده‌های کاربردی برای تصمیم‌گیری هوشمندانه

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های کاربردی
  • 2. مفاهیم کلیدی علم داده
  • 3. چرخه حیات پروژه علم داده
  • 4. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 5. جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف
  • 6. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 7. مدیریت داده‌های گمشده و پرت
  • 8. مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 9. انتخاب ویژگی: کاهش ابعاد
  • 10. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
  • 11. نمودارهای توصیفی برای داده‌های عددی
  • 12. نمودارهای توصیفی برای داده‌های طبقه‌ای
  • 13. مفهوم توزیع داده‌ها
  • 14. آزمون فرضیه آماری: اصول پایه
  • 15. آزمون‌های آماری متداول
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 17. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 18. رگرسیون خطی ساده
  • 19. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 20. رگرسیون لجستیک
  • 21. طبقه‌بندی: درخت تصمیم
  • 22. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 23. یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 24. الگوریتم K-Means
  • 25. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 26. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 27. کاربرد PCA در تحلیل داده
  • 28. تحلیل سری‌های زمانی: مفاهیم پایه
  • 29. پیش‌بینی با استفاده از سری‌های زمانی
  • 30. مدل‌های ARIMA
  • 31. تجزیه و تحلیل سببی
  • 32. تست‌های علت و معلولی
  • 33. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 34. شاخص‌های کلیدی در شبکه‌های اجتماعی
  • 35. کاربرد تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 36. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 37. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 38. الگوریتم Apriori
  • 39. خوشه‌بندی در داده‌کاوی
  • 40. طبقه‌بندی در داده‌کاوی
  • 41. روش‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 42. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 44. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 45. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 46. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 47. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 48. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 49. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 50. توکن‌سازی و ریشه‌یابی کلمات
  • 51. مدل‌های زبانی
  • 52. تحلیل احساسات
  • 53. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 54. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 55. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 56. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 57. حریم خصوصی داده‌ها
  • 58. امنیت داده‌ها
  • 59. اصول حاکمیت داده
  • 60. مقدمه‌ای بر ابزارهای علم داده
  • 61. محیط‌های توسعه پایتون
  • 62. کتابخانه‌های کلیدی علم داده: NumPy, Pandas
  • 63. کتابخانه‌های بصری‌سازی: Matplotlib, Seaborn
  • 64. کتابخانه‌های یادگیری ماشین: Scikit-learn
  • 65. مقدمه‌ای بر ابزارهای هوش مصنوعی
  • 66. پلتفرم‌های ابری برای علم داده
  • 67. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مالی
  • 68. شاخص‌های کلیدی عملکرد مالی
  • 69. پیش‌بینی روند بازار سهام
  • 70. تحلیل ریسک اعتباری
  • 71. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های سلامت
  • 72. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از داده‌ها
  • 73. تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 74. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 75. بخش‌بندی مشتریان
  • 76. تحلیل سبد خرید
  • 77. پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 78. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های دولتی
  • 79. بهینه‌سازی خدمات عمومی
  • 80. تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 81. مقدمه‌ای بر تصمیم‌گیری هوشمندانه
  • 82. نقش تحلیل داده در تصمیم‌گیری
  • 83. چارچوب‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 84. ارزیابی نتایج تصمیم‌گیری
  • 85. پیاده‌سازی راهکارها
  • 86. پایش و بهبود مستمر
  • 87. مطالعات موردی در تحلیل داده‌های کاربردی
  • 88. تحلیل داده در صنعت خرده‌فروشی
  • 89. تحلیل داده در صنعت بانکداری
  • 90. تحلیل داده در صنعت سلامت
  • 91. تحلیل داده در صنعت تولید
  • 92. تحلیل داده در بخش عمومی
  • 93. آینده تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 94. روندهای نوظهور در علم داده
  • 95. چالش‌های آینده در تحلیل داده
  • 96. نقش متخصصان علم داده در آینده
  • 97. توسعه مهارت‌های لازم برای آینده

📚 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.