سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پایتون برای تحلیل داده‌های علمی و مهندسی

کتاب پایتون برای تحلیل داده‌های علمی و مهندسی

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 پایتون برای تحلیل داده‌های علمی و مهندسی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی علمی و مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پایتون برای تحلیل داده‌های علمی
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط پایتون
  • 3. آشنایی با ساختارهای داده اصلی در پایتون
  • 4. کار با اعداد و عملیات ریاضی در پایتون
  • 5. رشته‌ها و عملیات متنی در پایتون
  • 6. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی
  • 7. ساختارهای کنترلی: حلقه‌ها
  • 8. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
  • 9. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
  • 10. مقدمه‌ای بر NumPy برای محاسبات عددی
  • 11. آرایه‌های NumPy: ایجاد و دستکاری
  • 12. عملیات برداری و ریاضی با NumPy
  • 13. نمایه‌گذاری و برش آرایه‌های NumPy
  • 14. توابع آماری با NumPy
  • 15. مقدمه‌ای بر SciPy برای محاسبات علمی
  • 16. توابع ویژه و انتگرال‌گیری عددی با SciPy
  • 17. بهینه‌سازی در SciPy
  • 18. حل معادلات دیفرانسیل با SciPy
  • 19. مقدمه‌ای بر Matplotlib برای بصری‌سازی داده‌ها
  • 20. رسم نمودارهای خطی و نقطه‌ای با Matplotlib
  • 21. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام با Matplotlib
  • 22. نمودارهای دایره‌ای و پراکندگی با Matplotlib
  • 23. تنظیمات ظاهری نمودارها در Matplotlib
  • 24. مقدمه‌ای بر Pandas برای تحلیل داده‌ها
  • 25. ساخت و دستکاری DataFrame در Pandas
  • 26. خواندن و نوشتن داده‌ها در Pandas
  • 27. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در Pandas
  • 28. عملیات گروه بندی و تجمیع در Pandas
  • 29. ادغام و ترکیب DataFrameها در Pandas
  • 30. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
  • 31. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در Pandas
  • 32. مدیریت داده‌های گم‌شده در Pandas
  • 33. آشنایی با Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 34. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 35. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 36. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification)
  • 37. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 38. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 39. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 40. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 41. نزدیک‌ترین همسایگان (K-Nearest Neighbors)
  • 42. مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 43. K-Means Clustering
  • 44. مدل‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 45. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 46. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. کار با رشته‌ها و توکن‌سازی
  • 48. حذف کلمات پرتکرار (Stop Words Removal)
  • 49. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 50. کیسه کلمات (Bag of Words)
  • 51. TF-IDF
  • 52. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 53. ساختارهای اولیه شبکه‌های عصبی
  • 54. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 55. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 56. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 57. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 58. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 59. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 60. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌ها
  • 61. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 62. شناسایی روند و فصلیت در داده‌ها
  • 63. مدل‌های ARIMA
  • 64. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 65. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی الگوریتم‌های مهندسی
  • 66. الگوریتم‌های جستجو
  • 67. الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 68. ساختارهای داده پیشرفته: پشته و صف
  • 69. ساختارهای داده پیشرفته: درخت‌ها
  • 70. الگوریتم‌های گراف
  • 71. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی و توزیع‌شده
  • 72. کاربرد پردازش موازی در تحلیل داده
  • 73. کتابخانه‌های محاسبات موازی در پایتون
  • 74. مقدمه‌ای بر ابزارهای علم داده پیشرفته
  • 75. بصری‌سازی تعاملی با Plotly
  • 76. کار با Dash برای ساخت داشبوردهای تحلیلی
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 78. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 79. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 80. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 81. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در مهندسی
  • 83. کاربرد یادگیری عمیق در شبیه‌سازی
  • 84. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار برای علم داده
  • 85. اصول توسعه نرم‌افزار تمیز
  • 86. مدیریت کد با Git
  • 87. مستندسازی کد و پروژه‌ها
  • 88. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 89. حریم خصوصی داده‌ها
  • 90. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 91. کاربرد پایتون در پروژه‌های علمی واقعی
  • 92. پروژه‌های تحلیل داده در حوزه سلامت
  • 93. پروژه‌های تحلیل داده در حوزه مالی
  • 94. پروژه‌های تحلیل داده در حوزه محیط زیست
  • 95. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 96. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 97. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 98. روش‌های ارزیابی مدل‌ها
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 100. کاربرد یادگیری انتقالی در مسائل مختلف

📚 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.