, ,

کتاب علم داده جامع با KNIME: از مقدماتی تا پیشرفته

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب علم داده جامع با KNIME: از مقدماتی تا پیشرفته”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا