سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی مدل‌سازی در تحلیل پیش‌بینانه: تکنیک‌های پایه

کتاب مبانی مدل‌سازی در تحلیل پیش‌بینانه: تکنیک‌های پایه

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 مبانی مدل‌سازی در تحلیل پیش‌بینانه: تکنیک‌های پایه

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل پیش‌بینانه و مدل‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل پیش‌بینانه
  • 2. مفاهیم کلیدی در تحلیل پیش‌بینانه
  • 3. کاربردها و اهمیت تحلیل پیش‌بینانه در صنعت
  • 4. چارچوب کلی پروژه‌های تحلیل پیش‌بینانه
  • 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: گام اول
  • 6. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 7. تبدیل داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 8. شناخت و اکتشاف داده‌ها (EDA)
  • 9. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
  • 10. مبانی آمار توصیفی در تحلیل داده
  • 11. مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری
  • 12. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 13. مفهوم رگرسیون خطی ساده
  • 14. اجرای رگرسیون خطی ساده در عمل
  • 15. ارزیابی مدل رگرسیون خطی ساده
  • 16. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 17. اجرای رگرسیون خطی چندگانه
  • 18. ارزیابی مدل رگرسیون خطی چندگانه
  • 19. مفاهیم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 20. روش‌های اعتبارسنجی مدل (Validation)
  • 21. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 22. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification)
  • 23. مدل رگرسیون لجستیک
  • 24. اجرای مدل رگرسیون لجستیک
  • 25. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
  • 26. متریک‌های ارزیابی مدل طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی)
  • 27. منحنی ROC و AUC
  • 28. مدل درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 29. اجرای مدل درخت تصمیم
  • 30. ارزیابی مدل درخت تصمیم
  • 31. مفهوم ادغام مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 32. روش K-نزدیکترین همسایه (K-NN)
  • 33. اجرای مدل K-NN
  • 34. ارزیابی مدل K-NN
  • 35. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 36. الگوریتم K-Means
  • 37. اجرای الگوریتم K-Means
  • 38. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی
  • 39. مفهوم کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 40. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 41. اجرای PCA
  • 42. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 43. اجزای سری‌های زمانی (روند، فصلی، تصادفی)
  • 44. مدل‌های ساده پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 45. میانگین متحرک (Moving Average)
  • 46. اجرای میانگین متحرک
  • 47. هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing)
  • 48. اجرای هموارسازی نمایی
  • 49. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب‌وکار
  • 50. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 51. قواعد وابستگی (Association Rules)
  • 52. الگوریتم Apriori
  • 53. اجرای قواعد وابستگی
  • 54. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 55. مفهوم تابع بقا و خطر (Hazard Function)
  • 56. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards Model)
  • 57. اجرای مدل کاکس
  • 58. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل پیش‌بینانه
  • 59. کاربرد NLP در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 60. آماده‌سازی متن برای تحلیل
  • 61. مدل‌های مبتنی بر Bag-of-Words
  • 62. اجرای تحلیل احساسات
  • 63. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 64. ساختار پایه شبکه عصبی
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 66. کاربرد شبکه‌های عصبی در طبقه‌بندی
  • 67. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری برای پیش‌بینی ریسک
  • 68. مفهوم احتمال وقوع رویداد
  • 69. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 70. اجرای مدل ریسک اعتباری
  • 71. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه در بازاریابی
  • 72. پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction)
  • 73. بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation)
  • 74. اجرای مدل پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 75. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه در حوزه سلامت
  • 76. پیش‌بینی بیماری‌ها
  • 77. تشخیص زودهنگام
  • 78. اجرای مدل پیش‌بینی بیماری
  • 79. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه در حوزه مالی
  • 80. پیش‌بینی قیمت سهام
  • 81. مدیریت پرتفوی
  • 82. اجرای مدل پیش‌بینی قیمت سهام
  • 83. مباحث اخلاقی در تحلیل پیش‌بینانه
  • 84. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 85. سوگیری در مدل‌ها و راه‌های مقابله
  • 86. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های پیش‌بینانه
  • 87. ارزیابی و انتخاب بهترین مدل
  • 88. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 89. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 90. نظارت و نگهداری مداوم مدل
  • 91. مقدمه‌ای بر ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی در علم داده (Python, R)
  • 92. کتابخانه‌های کلیدی برای تحلیل پیش‌بینانه (Scikit-learn, Pandas, NumPy)
  • 93. تمرین عملی: ساخت یک مدل پیش‌بینانه کامل
  • 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل پیش‌بینانه

📚 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.