سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل اکتشافی داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلیدی یادگیری ماشین

کتاب تحلیل اکتشافی داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلیدی یادگیری ماشین

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 اکتشافی داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلیدی یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل اکتشافی داده و الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده در ایران
  • 2. اهمیت تحلیل داده در دنیای امروز
  • 3. مروری بر تاریخچه علوم داده
  • 4. نقش تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 5. مراحل کلیدی در فرآیند علوم داده
  • 6. مبانی آماری برای تحلیل داده
  • 7. مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری
  • 8. آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی
  • 9. آمار توصیفی و شاخص‌های پراکندگی
  • 10. نمودارهای آماری برای تجسم داده
  • 11. نمودار هیستوگرام و تفسیر آن
  • 12. نمودار جعبه‌ای (Box Plot) و کاربردها
  • 13. نمودار پراکندگی (Scatter Plot) و همبستگی
  • 14. تحلیل سری‌های زمانی مقدماتی
  • 15. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
  • 16. آزمون فرض آماری پایه
  • 17. مفهوم p-value و تفسیر آن
  • 18. آنالیز واریانس (ANOVA) مقدماتی
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 20. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 21. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
  • 22. رگرسیون خطی ساده
  • 23. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 24. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 25. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
  • 26. خوشه‌بندی (Clustering) و کاربردها
  • 27. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 28. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 29. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 30. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 31. مقدمه‌ای بر پیش‌پردازش داده
  • 32. پاکسازی داده‌های پرت (Outliers)
  • 33. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 34. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 35. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 36. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 37. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 38. روش‌های مبتنی بر فیلتر برای انتخاب ویژگی
  • 39. روش‌های مبتنی بر پوشش (Wrapper) برای انتخاب ویژگی
  • 40. روش‌های مبتنی بر مدل (Embedded) برای انتخاب ویژگی
  • 41. مقدمه‌ای بر درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 42. ساخت درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 43. ساخت درخت تصمیم برای رگرسیون
  • 44. ارزیابی مدل‌های درخت تصمیم
  • 45. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مجموعه (Ensemble Methods)
  • 46. مفهوم Bagging و Random Forests
  • 47. ساخت مدل Random Forest
  • 48. مفهوم Boosting و AdaBoost
  • 49. ساخت مدل AdaBoost
  • 50. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 51. کاربرد SVM برای طبقه‌بندی
  • 52. کاربرد SVM برای رگرسیون
  • 53. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 54. ساختار نورون مصنوعی
  • 55. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 56. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 57. آموزش شبکه‌های عصبی با گرادیان کاهشی
  • 58. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 59. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 60. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 61. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 62. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 63. متریک‌های ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی
  • 64. متریک‌های ارزیابی: امتیاز F1 و AUC
  • 65. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 66. متریک‌های ارزیابی: MSE, RMSE, MAE
  • 67. متریک‌های ارزیابی: R-squared
  • 68. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی
  • 69. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بازار
  • 70. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مشتری
  • 71. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا
  • 72. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 73. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 74. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
  • 75. کاربرد NLP در تحلیل متون فارسی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 77. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 78. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 79. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 80. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 81. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 83. فیلترینگ مشارکتی
  • 84. سیستم‌های توصیه‌گر در فروشگاه‌های آنلاین
  • 85. اصول اخلاقی در علوم داده
  • 86. حریم خصوصی داده‌ها در ایران
  • 87. امنیت داده‌ها و چارچوب‌های قانونی
  • 88. مسئولیت‌پذیری در علوم داده
  • 89. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 90. ملاحظات فرهنگی در تحلیل داده‌های ایران
  • 91. بومی‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی علوم داده در ایران
  • 93. فرصت‌های شغلی در حوزه علوم داده در ایران
  • 94. مسیر شغلی متخصص علوم داده
  • 95. مهارت‌های مورد نیاز یک دانشمند داده
  • 96. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 97. پروژه‌های عملی در علوم داده
  • 98. تحلیل داده‌های واقعی اقتصادی ایران
  • 99. تحلیل داده‌های اجتماعی و فرهنگی ایران
  • 100. آینده علوم داده و یادگیری ماشین در ایران

📚 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.