سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جامع آمادگی آزمون CompTIA Data+ (DA0-001) - از جمع‌آوری تا تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها

کتاب جامع آمادگی آزمون CompTIA Data+ (DA0-001) - از جمع‌آوری تا تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها

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 جامع آمادگی آزمون CompTIA Data+ (DA0-001) - از جمع‌آوری تا تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: مبانی علم داده و ابزارهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علم داده و چرخه حیات آن
  • 2. نقش متخصص علم داده در سازمان
  • 3. اصول جمع‌آوری داده‌ها
  • 4. انواع منابع داده و روش‌های دسترسی
  • 5. استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 6. کار با داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 7. مقدمه‌ای بر ابزارهای علم داده
  • 8. معرفی زبان پایتون برای علم داده
  • 9. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 10. کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 11. آشنایی با کتابخانه Pandas برای دستکاری داده‌ها
  • 12. ساختار داده DataFrames در Pandas
  • 13. عملیات اساسی با DataFrames
  • 14. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
  • 15. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها
  • 16. ترکیب و ادغام DataFrames
  • 17. مدیریت داده‌های گم‌شده (Missing Data)
  • 18. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 19. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 20. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای (Categorical Encoding)
  • 21. تبدیل ویژگی‌ها (Feature Transformation)
  • 22. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 23. شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها
  • 24. تجزیه و تحلیل آماری توصیفی
  • 25. محاسبه معیارهای مرکزی (میانگین، میانه، مد)
  • 26. محاسبه معیارهای پراکندگی (واریانس، انحراف معیار)
  • 27. تحلیل توزیع داده‌ها
  • 28. استفاده از نمودارها برای اکتشاف داده‌ها
  • 29. نمودارهای هیستوگرام و چگالی
  • 30. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 31. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 32. تحلیل همبستگی بین متغیرها
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 34. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 35. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 36. رگرسیون خطی ساده
  • 37. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 38. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 39. رگرسیون لجستیک
  • 40. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 41. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 42. الگوریتم K-Means
  • 43. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 45. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 46. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 48. تحلیل روند و فصلیت
  • 49. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 50. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 51. تحلیل احساسات
  • 52. استخراج اطلاعات از متن
  • 53. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
  • 54. اصول طراحی بصری‌سازی‌های مؤثر
  • 55. انتخاب نمودار مناسب برای نوع داده
  • 56. کار با کتابخانه Matplotlib در پایتون
  • 57. ایجاد نمودارهای پایه با Matplotlib
  • 58. تنظیمات پیشرفته در Matplotlib
  • 59. کار با کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی آماری
  • 60. ایجاد نمودارهای آماری پیچیده با Seaborn
  • 61. بصری‌سازی داده‌های مکانی
  • 62. ایجاد داشبوردهای تعاملی
  • 63. کار با ابزارهای بصری‌سازی مانند Tableau یا Power BI (مفاهیم)
  • 64. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 65. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 66. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 67. اصول اخلاقی در علم داده
  • 68. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 69. ملاحظات حقوقی و مقررات مربوط به داده در ایران
  • 70. مدیریت پروژه در علم داده
  • 71. مستندسازی فرآیند تحلیل داده
  • 72. ارتباط مؤثر با ذینفعان
  • 73. ارائه نتایج تحلیل به صورت شفاف
  • 74. کاربرد علم داده در حوزه‌های مختلف (مالی، سلامت، بازاریابی)
  • 75. مطالعات موردی در علم داده
  • 76. تحلیل داده‌های مالی با رویکرد اسلامی
  • 77. کاربرد علم داده در بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی
  • 78. تحلیل داده‌های سلامت در چارچوب نظام پزشکی ایران
  • 79. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 80. نقش BI در تصمیم‌گیری سازمانی
  • 81. ابزارهای BI و گزارش‌گیری
  • 82. تحلیل داده‌های بازاریابی دیجیتال
  • 83. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 84. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 85. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلود کامپیوتینگ در تحلیل داده
  • 86. کاربرد ابزارهای ابری برای تحلیل داده
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 89. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
  • 90. تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 93. اصول بازتولیدپذیری در علم داده
  • 94. مدیریت نسخه برای کد و داده
  • 95. تست و اعتبارسنجی مدل‌های تحلیلی
  • 96. مفاهیم پایه آمار استنباطی
  • 97. آزمون فرض آماری
  • 98. فاصله‌ اطمینان
  • 99. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های متنی با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 100. استخراج ویژگی از متن با TF-IDF

📚 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.