سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب علم داده جامع با KNIME: از مقدماتی تا پیشرفته

کتاب علم داده جامع با KNIME: از مقدماتی تا پیشرفته

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 علم داده جامع با KNIME: از مقدماتی تا پیشرفته

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: مبانی و ابزارهای علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و کاربردهای آن
  • 2. آشنایی با پلتفرم KNIME Analytics Platform
  • 3. نصب و پیکربندی KNIME
  • 4. مفاهیم اولیه پایگاه داده و ساختار داده
  • 5. انواع داده‌ها و ساختارهای داده در علم داده
  • 6. مقدمه‌ای بر پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 7. کار با نودهای ورودی و خروجی داده در KNIME
  • 8. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
  • 9. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها
  • 10. ادغام و الحاق جداول داده
  • 11. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 12. تبدیل انواع داده‌ها
  • 13. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 14. انواع روش‌های تجمیع داده
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 16. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 17. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 18. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 19. رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی
  • 20. درخت‌های تصمیم و قوانین استنتاج
  • 21. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 22. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 23. خوشه‌بندی (Clustering) و الگوریتم K-Means
  • 24. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 26. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 30. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
  • 31. بردارسازی متن (Bag-of-Words, TF-IDF)
  • 32. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 33. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 34. کار با داده‌های متنی در KNIME
  • 35. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
  • 36. انواع نمودارها و کاربردها
  • 37. نمودارهای میله‌ای و خطی
  • 38. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
  • 39. نمودارهای جعبه‌ای و ویولن
  • 40. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 41. بصری‌سازی در KNIME
  • 42. کار با نودهای بصری‌سازی KNIME
  • 43. ایجاد داشبوردهای تعاملی
  • 44. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 45. شناسایی روند و فصلی بودن
  • 46. مدل‌های ARIMA
  • 47. پیش‌بینی با استفاده از سری‌های زمانی
  • 48. کار با داده‌های سری زمانی در KNIME
  • 49. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 50. مفاهیم گره، یال و گراف
  • 51. شاخص‌های مرکزی بودن (Centrality Measures)
  • 52. تشخیص جوامع (Community Detection)
  • 53. کار با داده‌های گراف در KNIME
  • 54. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 55. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 56. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 57. روش‌های کاهش ابعاد
  • 58. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 60. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 61. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 62. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 63. کار با نودهای ارزیابی در KNIME
  • 64. مقدمه‌ای بر استقرار مدل (Model Deployment)
  • 65. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌ها
  • 66. پیش‌بینی با مدل‌های مستقر شده
  • 67. ملاحظات عملی در استقرار مدل
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 69. مفاهیم عامل، محیط و پاداش
  • 70. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 71. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 72. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در پایگاه‌های داده
  • 73. پرس‌وجوها و زبان SQL
  • 74. اتصال KNIME به پایگاه‌های داده
  • 75. اجرای پرس‌وجوها در KNIME
  • 76. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی
  • 77. کار با داده‌های جغرافیایی
  • 78. سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
  • 79. بصری‌سازی داده‌های مکانی
  • 80. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 81. مفاهیم Hadoop و Spark
  • 82. کار با KNIME Server
  • 83. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 84. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 85. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 86. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 87. کاربردهای پیشرفته علم داده
  • 88. علم داده در حوزه سلامت
  • 89. علم داده در حوزه مالی
  • 90. علم داده در حوزه بازاریابی
  • 91. علم داده در حوزه تولید
  • 92. علم داده در حوزه محیط زیست
  • 93. پروژه عملی علم داده (مرحله اول)
  • 94. پروژه عملی علم داده (مرحله دوم)
  • 95. پروژه عملی علم داده (مرحله سوم)
  • 96. پروژه عملی علم داده (مرحله چهارم)
  • 97. آینده علم داده و روندهای نوظهور
  • 98. مطالعه موردی: تحلیل رفتار مشتری
  • 99. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقلب
  • 100. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فرآیندها

📚 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.