سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و تکنیک‌های پردازش پیشرفته داده‌ها

کتاب مبانی و تکنیک‌های پردازش پیشرفته داده‌ها

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 مبانی و تکنیک‌های پردازش پیشرفته داده‌ها

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و تحلیل آماری
  • 2. مفاهیم بنیادی داده‌های حجیم
  • 3. معماری سیستم‌های داده‌ای
  • 4. اصول ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 5. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 6. مفاهیم پایگاه‌های داده NoSQL
  • 7. انواع پایگاه‌های داده NoSQL
  • 8. پردازش دسته‌ای داده‌ها
  • 9. پردازش جریانی داده‌ها
  • 10. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
  • 11. ابزارهای هوش تجاری
  • 12. مفاهیم یادگیری ماشین
  • 13. یادگیری نظارت شده
  • 14. یادگیری نظارت نشده
  • 15. روش‌های کاهش ابعاد
  • 16. تکنیک‌های خوشه‌بندی
  • 17. طبقه‌بندی داده‌ها
  • 18. رگرسیون و پیش‌بینی
  • 19. ارزیابی مدل‌های آماری
  • 20. اعتبارسنجی متقابل
  • 21. تنظیم ابرپارامترها
  • 22. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 23. تحلیل احساسات
  • 24. مدل‌سازی موضوعی
  • 25. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 28. یادگیری عمیق برای تحلیل داده
  • 29. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
  • 30. جمع‌آوری داده از سنسورها
  • 31. پردازش داده‌های IoT
  • 32. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 33. پیش‌بینی روندها
  • 34. شناسایی ناهنجاری
  • 35. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 36. قوانین انجمنی
  • 37. کشف الگوهای پنهان
  • 38. تحلیل گراف داده‌ها
  • 39. پردازش داده‌های فضایی
  • 40. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. معماری‌های کلان‌داده
  • 42. پلتفرم‌های پردازش کلان‌داده
  • 43. Apache Hadoop
  • 44. Apache Spark
  • 45. Spark SQL
  • 46. Spark Streaming
  • 47. GraphX در Spark
  • 48. مفاهیم ETL
  • 49. ابزارهای ETL
  • 50. طراحی خطوط لوله داده
  • 51. انبار داده (Data Warehouse)
  • 52. مخزن داده (Data Lake)
  • 53. تفاوت انبار داده و مخزن داده
  • 54. مدیریت کیفیت داده
  • 55. پاکسازی داده‌ها
  • 56. استانداردسازی داده‌ها
  • 57. یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 58. امنیت داده‌ها
  • 59. حریم خصوصی داده‌ها
  • 60. رمزنگاری داده‌ها
  • 61. مدیریت کلان‌داده در سازمان
  • 62. استراتژی‌های کلان‌داده
  • 63. کاربردهای کلان‌داده در صنعت
  • 64. کلان‌داده در بهداشت و درمان
  • 65. کلان‌داده در امور مالی
  • 66. کلان‌داده در بازاریابی
  • 67. کلان‌داده در دولت الکترونیک
  • 68. تحلیل داده‌های متنی
  • 69. استخراج اطلاعات از متون
  • 70. مصورسازی داده‌ها
  • 71. ابزارهای مصورسازی داده
  • 72. نمودارهای آماری پایه
  • 73. نمودارهای پیشرفته
  • 74. داشبوردهای مدیریتی
  • 75. تحلیل آماری داده‌های حجیم
  • 76. آزمون فرض آماری
  • 77. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 78. رگرسیون لجستیک
  • 79. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 80. تحلیل بقا
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 82. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 83. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 84. مفاهیم مهندسی ویژگی
  • 85. انتخاب ویژگی
  • 86. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 87. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 88. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)
  • 89. کاربردهای RPA در تحلیل داده
  • 90. اصول حاکمیت داده
  • 91. مدیریت چرخه عمر داده
  • 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 93. شفافیت در الگوریتم‌ها
  • 94. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 95. آینده مهندسی داده و تحلیل آماری
  • 96. پیشرفت‌های نوین در هوش مصنوعی
  • 97. یادگیری فدراتیو
  • 98. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 99. پیاده‌سازی راهکارهای کلان‌داده
  • 100. ارزیابی و انتخاب ابزار مناسب

📚 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.