کتاب مقدمه‌ای کاربردی بر علم داده در صنعت فناوری اطلاعات

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 مقدمه‌ای کاربردی بر علم داده در صنعت فناوری اطلاعات

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: علم داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: آشنایی با حوزه علم داده
  • 2. فصل ۲: نقش علم داده در صنعت فناوری اطلاعات
  • 3. فصل ۳: مبانی ریاضیات و آمار برای علم داده
  • 4. فصل ۴: جبر خطی در علم داده
  • 5. فصل ۵: حساب دیفرانسیل و انتگرال در علم داده
  • 6. فصل ۶: مبانی احتمال
  • 7. فصل ۷: آمار توصیفی
  • 8. فصل ۸: آمار استنباطی
  • 9. فصل ۹: زبان برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 10. فصل ۱۰: نصب و پیکربندی پایتون
  • 11. فصل ۱۱: ساختارهای داده در پایتون
  • 12. فصل ۱۲: توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 13. فصل ۱۳: برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
  • 14. فصل ۱۴: کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 15. فصل ۱۵: آرایه‌ها و عملیات بر روی آن‌ها
  • 16. فصل ۱۶: کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 17. فصل ۱۷: DataFrames و Series
  • 18. فصل ۱۸: بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 19. فصل ۱۹: پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 20. فصل ۲۰: مدیریت داده‌های گمشده
  • 21. فصل ۲۱: شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 22. فصل ۲۲: تبدیل و استانداردسازی داده‌ها
  • 23. فصل ۲۳: تجسم داده‌ها با Matplotlib
  • 24. فصل ۲۴: نمودارهای خطی، میله‌ای و هیستوگرام
  • 25. فصل ۲۵: نمودارهای پراکندگی و جعبه‌ای
  • 26. فصل ۲۶: تجسم داده‌ها با Seaborn
  • 27. فصل ۲۷: نقشه‌کشی آماری
  • 28. فصل ۲۸: مدل‌های یادگیری ماشین
  • 29. فصل ۲۹: یادگیری نظارت‌شده
  • 30. فصل ۳۰: رگرسیون خطی
  • 31. فصل ۳۱: رگرسیون لجستیک
  • 32. فصل ۳۲: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 33. فصل ۳۳: درختان تصمیم
  • 34. فصل ۳۴: جنگل‌های تصادفی
  • 35. فصل ۳۵: یادگیری نظارت‌نشده
  • 36. فصل ۳۶: خوشه‌بندی K-Means
  • 37. فصل ۳۷: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 38. فصل ۳۸: ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 39. فصل ۳۹: معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 40. فصل ۴۰: معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 41. فصل ۴۱: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 42. فصل ۴۲: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 43. فصل ۴۳: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 44. فصل ۴۴: پرسپترون و شبکه‌های چندلایه
  • 45. فصل ۴۵: توابع فعال‌سازی
  • 46. فصل ۴۶: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 47. فصل ۴۷: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 48. فصل ۴۸: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 49. فصل ۴۹: پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 50. فصل ۵۰: مبانی NLP
  • 51. فصل ۵۱: پیش‌پردازش متن
  • 52. فصل ۵۲: نمایش متن (Vectorization)
  • 53. فصل ۵۳: مدل‌های زبانی
  • 54. فصل ۵۴: تحلیل احساسات
  • 55. فصل ۵۵: سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. فصل ۵۶: انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. فصل ۵۷: فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 58. فصل ۵۸: فیلترینگ مشارکتی
  • 59. فصل ۵۹: مدل‌های ترکیبی
  • 60. فصل ۶۰: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 61. فصل ۶۱: اهمیت مهندسی ویژگی
  • 62. فصل ۶۲: تکنیک‌های ساخت ویژگی
  • 63. فصل ۶۳: انتخاب ویژگی
  • 64. فصل ۶۴: داده‌کاوی (Data Mining)
  • 65. فصل ۶۵: مفاهیم اولیه داده‌کاوی
  • 66. فصل ۶۶: قواعد وابستگی (Association Rules)
  • 67. فصل ۶۷: الگوریتم Apriori
  • 68. فصل ۶۸: تحلیل کلان داده (Big Data Analytics)
  • 69. فصل ۶۹: چالش‌های کلان داده
  • 70. فصل ۷۰: ابزارهای کلان داده (مقدماتی)
  • 71. فصل ۷۱: مقدمه‌ای بر Hadoop
  • 72. فصل ۷۲: مفاهیم MapReduce
  • 73. فصل ۷۳: مقدمه‌ای بر Spark
  • 74. فصل ۷۴: پیاده‌سازی پروژه‌های علم داده
  • 75. فصل ۷۵: تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 76. فصل ۷۶: تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 77. فصل ۷۷: انتخاب و آموزش مدل
  • 78. فصل ۷۸: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل
  • 79. فصل ۷۹: استقرار مدل (مقدماتی)
  • 80. فصل ۸۰: اخلاق در علم داده
  • 81. فصل ۸۱: حریم خصوصی داده‌ها
  • 82. فصل ۸۲: سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 83. فصل ۸۳: شفافیت و توضیح‌پذیری مدل
  • 84. فصل ۸۴: کاربردهای علم داده در صنعت
  • 85. فصل ۸۵: علم داده در بازاریابی
  • 86. فصل ۸۶: علم داده در امور مالی
  • 87. فصل ۸۷: علم داده در سلامت
  • 88. فصل ۸۸: علم داده در تولید
  • 89. فصل ۸۹: ابزارها و فناوری‌های نوین
  • 90. فصل ۹۰: یادگیری تقویتی (مقدماتی)
  • 91. فصل ۹۱: مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 92. فصل ۹۲: شبکه‌های بیزی
  • 93. فصل ۹۳: مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی
  • 94. فصل ۹۴: تحلیل سری‌های زمانی
  • 95. فصل ۹۵: کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
  • 96. فصل ۹۶: اتوماسیون فرآیندهای داده‌محور
  • 97. فصل ۹۷: ابزارهای اتوماسیون (مقدماتی)
  • 98. فصل ۹۸: مسیر شغلی در علم داده
  • 99. فصل ۹۹: مهارت‌های لازم برای متخصص علم داده
  • 100. فصل ۱۰۰: آینده علم داده و هوش مصنوعی

📚 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.