کتاب مهندسی ویژگی پیشرفته با PySpark برای تحلیل داده‌های بزرگ

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 پیشرفته با PySpark برای تحلیل داده‌های بزرگ

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی ویژگی و پیش‌پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 2. آشنایی با PySpark و معماری آن
  • 3. مفاهیم کلیدی داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
  • 4. انواع داده‌ها و چالش‌های پیش‌پردازش آن‌ها
  • 5. اهمیت مهندسی ویژگی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. بارگذاری داده‌ها در PySpark DataFrame
  • 7. کاوش و خلاصه‌سازی داده‌ها با PySpark
  • 8. پاکسازی داده‌های گمشده و مقادیر پرت
  • 9. مدیریت مقادیر گمشده با روش‌های آماری
  • 10. شناسایی و حذف مقادیر پرت
  • 11. تکنیک‌های تبدیل داده‌های گسسته به پیوسته
  • 12. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای (One-Hot Encoding)
  • 13. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای (Label Encoding)
  • 14. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای (Target Encoding)
  • 15. تکنیک‌های مقیاس‌بندی ویژگی‌های عددی
  • 16. نرمال‌سازی (Min-Max Scaling)
  • 17. استانداردسازی (Standardization)
  • 18. مهندسی ویژگی‌های مبتنی بر زمان
  • 19. استخراج ویژگی از تاریخ و زمان
  • 20. استخراج ویژگی از روز هفته و ماه
  • 21. استخراج ویژگی از فصل و سال
  • 22. مهندسی ویژگی‌های مبتنی بر متن
  • 23. پیش‌پردازش متن (Tokenization)
  • 24. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
  • 25. ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
  • 26. تبدیل متن به بردار (Bag-of-Words)
  • 27. تبدیل متن به بردار (TF-IDF)
  • 28. استفاده از مدل‌های embedding برای متن
  • 29. مهندسی ویژگی‌های مبتنی بر دسته‌بندی
  • 30. تجمیع (Aggregation) داده‌ها
  • 31. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی
  • 32. استفاده از پنجره‌های متحرک (Window Functions)
  • 33. اعمال توابع پنجره‌ای برای تحلیل سری زمانی
  • 34. ایجاد ویژگی‌های مبتنی بر روابط بین ویژگی‌ها
  • 35. تحلیل همبستگی بین ویژگی‌ها
  • 36. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 37. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 38. روش‌های wrapper (Wrapper Methods)
  • 39. روش‌های embedded (Embedded Methods)
  • 40. انتخاب ویژگی با استفاده از مدل‌های درختی
  • 41. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 42. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 43. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 44. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد در PySpark
  • 45. مهندسی ویژگی برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 46. مهندسی ویژگی برای مدل‌های رگرسیون
  • 47. ساخت ویژگی‌های تعاملی
  • 48. ایجاد ویژگی‌های چندجمله‌ای
  • 49. ایجاد ویژگی‌های چندگانه
  • 50. مدیریت و ذخیره‌سازی ویژگی‌های مهندسی شده
  • 51. استفاده از Feature Store
  • 52. بهینه‌سازی مهندسی ویژگی برای عملکرد
  • 53. استفاده از UDFها در PySpark
  • 54. پردازش موازی و توزیع شده در مهندسی ویژگی
  • 55. مدیریت حافظه در PySpark
  • 56. اشکال‌زدایی و خطایابی در مهندسی ویژگی
  • 57. ارزیابی کیفیت ویژگی‌های مهندسی شده
  • 58. مستندسازی فرآیند مهندسی ویژگی
  • 59. ملاحظات اخلاقی در مهندسی ویژگی
  • 60. سوگیری در داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 61. حفظ حریم خصوصی در داده‌ها
  • 62. کاربرد مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. کاربرد مهندسی ویژگی در پردازش زبان طبیعی
  • 64. کاربرد مهندسی ویژگی در بینایی ماشین
  • 65. کاربرد مهندسی ویژگی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 66. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مالی
  • 67. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه سلامت
  • 68. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه بازاریابی
  • 69. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه تولید
  • 70. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه انرژی
  • 71. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه حمل و نقل
  • 72. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه آموزش
  • 73. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه کشاورزی
  • 74. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه گردشگری
  • 75. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مسکن
  • 76. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه ارتباطات
  • 77. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه حقوقی
  • 78. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه نظامی
  • 79. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه امنیتی
  • 80. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه محیط زیست
  • 81. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مذهبی
  • 82. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه فرهنگی
  • 83. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه ورزشی
  • 84. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه هنری
  • 85. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه رسانه
  • 86. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه سرگرمی
  • 87. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 88. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه پزشکی
  • 89. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه داروسازی
  • 90. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه روانشناسی
  • 91. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه جامعه‌شناسی
  • 92. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه اقتصاد
  • 93. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مدیریت
  • 94. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه مهندسی
  • 95. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه علوم پایه
  • 96. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه علوم انسانی
  • 97. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه علوم کاربردی
  • 98. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه پژوهش
  • 99. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه نوآوری
  • 100. کاربرد مهندسی ویژگی در حوزه توسعه

📚 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.