سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه با پایتون: از داده تا مدل‌سازی

کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه با پایتون: از داده تا مدل‌سازی

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 مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه با پایتون: از داده تا مدل‌سازی

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و هوش مصنوعی
  • 2. اهمیت تحلیل پیش‌بینانه در دنیای امروز
  • 3. کاربردها و فرصت‌های هوش مصنوعی
  • 4. مسیر شغلی در حوزه داده و هوش مصنوعی
  • 5. آشنایی با مفاهیم کلیدی: داده، اطلاعات، دانش
  • 6. چرخه حیات پروژه‌های داده
  • 7. اصول اخلاقی در مهندسی داده و هوش مصنوعی
  • 8. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 9. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 10. آشنایی با کتابخانه‌های ضروری: NumPy, Pandas
  • 11. مفاهیم پایه‌ای داده در پایتون
  • 12. کار با ساختارهای داده‌ای: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها
  • 13. دستورات شرطی و حلقه‌ها در پایتون
  • 14. نوشتن توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 15. مدیریت خطاها و استثناها
  • 16. مبانی پایگاه داده و SQL
  • 17. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 18. نوشتن کوئری‌های پایه SQL
  • 19. اتصال پایتون به پایگاه داده
  • 20. مفاهیم اولیه داده‌کاوی
  • 21. انواع داده‌ها: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار
  • 22. مراحل فرآیند داده‌کاوی (CRISP-DM)
  • 23. جمع‌آوری داده‌ها
  • 24. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده
  • 25. پاکسازی داده‌ها: مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 26. تبدیل داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 27. تبدیل داده‌ها: کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 28. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 29. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 30. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری داده‌ها
  • 31. آمار توصیفی: معیارهای مرکزی (میانگین، میانه، مد)
  • 32. آمار توصیفی: معیارهای پراکندگی (واریانس، انحراف معیار)
  • 33. نمودارهای آماری: هیستوگرام، نمودار جعبه‌ای
  • 34. مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری
  • 35. آزمون فرض آماری (Statistical Hypothesis Testing)
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 37. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 38. مفاهیم پایه مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 39. تقسیم داده‌ها: مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 40. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 41. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 42. رگرسیون خطی ساده
  • 43. رگرسیون خطی چندگانه
  • 44. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی
  • 45. رگرسیون لجستیک
  • 46. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 47. جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 48. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 49. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 50. الگوریتم K-Means
  • 51. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 52. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 53. کار با متن: توکنیزاسیون و نرمال‌سازی
  • 54. تبدیل متن به بردار: TF-IDF
  • 55. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 56. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 57. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های ساده
  • 58. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 59. ساختار یک پرسپترون ساده
  • 60. معرفی لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 61. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 63. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده
  • 64. مقدمه‌ای بر ابزارهای مصورسازی داده
  • 65. کتابخانه Matplotlib
  • 66. کتابخانه Seaborn
  • 67. مصورسازی داده‌های آماری
  • 68. مصورسازی نتایج مدل‌ها
  • 69. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در مقیاس بزرگ
  • 70. مفاهیم کلیدی Big Data
  • 71. آشنایی با اکوسیستم Hadoop (مفهومی)
  • 72. مقدمه‌ای بر Spark (مفهومی)
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده (مفهومی)
  • 74. اصول مهندسی داده پایدار
  • 75. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 76. کیفیت داده در مقیاس بزرگ
  • 77. امنیت داده‌ها در سیستم‌های بزرگ
  • 78. مقدمه‌ای بر داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 79. مفاهیم پردازش آنی داده‌ها
  • 80. ابزارهای پردازش داده‌های جریانی (مفهومی)
  • 81. اخلاق در هوش مصنوعی و داده‌ها
  • 82. سوگیری در الگوریتم‌ها و داده‌ها
  • 83. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 84. حریم خصوصی داده‌ها
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (مفهومی)
  • 86. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 87. آینده مهندسی داده و هوش مصنوعی
  • 88. روندهای نوظهور در تحلیل پیش‌بینانه
  • 89. چالش‌های آینده در مهندسی داده
  • 90. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 91. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
  • 92. یادگیری خود نظارت‌شده (Self-Supervised Learning)
  • 93. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 94. تفسیرپذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 95. کار با مدل‌های قابل تفسیر
  • 96. مفاهیم پیشرفته در مهندسی ویژگی
  • 97. ارزیابی عمیق مدل‌ها
  • 98. بهینه‌سازی پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 99. استقرار مدل‌های پیش‌بینانه (Model Deployment)
  • 100. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی

📚 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.