, ,

کتاب مهندسی ویژگی پیشرفته با PySpark برای تحلیل داده‌های بزرگ

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 مهندسی ویژگی پیشرفته با PySpark برای تحلیل داده‌های بزرگ

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی ویژگی و پیش‌پردازش 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندسی ویژگی پیشرفته با PySpark برای تحلیل داده‌های بزرگ”

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

پیمایش به بالا