سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی مدل‌های داده با رویکرد CRISP-DM در محیط AWS

کتاب پیاده‌سازی مدل‌های داده با رویکرد CRISP-DM در محیط AWS

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 پیاده‌سازی مدل‌های داده با رویکرد CRISP-DM در محیط AWS

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فهم کسب‌وکار در علوم داده
  • 2. تعریف اهداف پروژه در علوم داده
  • 3. برنامه‌ریزی پروژه در علوم داده
  • 4. فهم داده‌ها در علوم داده
  • 5. شناسایی اولیه داده‌ها
  • 6. بررسی کیفیت داده‌ها
  • 7. کشف بینش‌های اولیه از داده‌ها
  • 8. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 9. انتخاب داده‌ها
  • 10. پاک‌سازی داده‌ها
  • 11. ساخت ویژگی‌ها
  • 12. ادغام داده‌ها
  • 13. قالب‌بندی داده‌ها
  • 14. ارزیابی مدل
  • 15. انتخاب روش ارزیابی مدل
  • 16. اجرای ارزیابی مدل
  • 17. بررسی نتایج ارزیابی مدل
  • 18. بهبود مدل
  • 19. تعیین معیارهای موفقیت مدل
  • 20. پیاده‌سازی مدل
  • 21. برنامه‌ریزی استقرار مدل
  • 22. برنامه‌ریزی نظارت و نگهداری مدل
  • 23. استقرار مدل
  • 24. نظارت بر عملکرد مدل
  • 25. نگهداری مدل
  • 26. مقدمه‌ای بر AWS برای علوم داده
  • 27. سرویس‌های AWS برای ذخیره‌سازی داده
  • 28. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده
  • 29. Amazon RDS برای پایگاه داده رابطه‌ای
  • 30. Amazon Redshift برای انبار داده
  • 31. سرویس‌های AWS برای پردازش داده
  • 32. Amazon EMR برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 33. AWS Glue برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده
  • 34. Amazon Kinesis برای پردازش داده‌های جریانی
  • 35. سرویس‌های AWS برای یادگیری ماشین
  • 36. Amazon SageMaker برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. Amazon Rekognition برای تحلیل تصویر و ویدئو
  • 38. Amazon Comprehend برای تحلیل متن
  • 39. Amazon Personalize برای توصیه‌گرها
  • 40. مفاهیم پایگاه داده در AWS
  • 41. پایگاه داده‌های رابطه‌ای در AWS
  • 42. پایگاه داده‌های NoSQL در AWS
  • 43. انبارهای داده در AWS
  • 44. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 45. طراحی پایگاه داده
  • 46. مدیریت داده‌ها
  • 47. امنیت داده‌ها
  • 48. حاکمیت داده‌ها
  • 49. معماری داده‌ها
  • 50. مقدمه‌ای بر مهندسی یادگیری ماشین
  • 51. چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
  • 52. مهندسی ویژگی
  • 53. انتخاب و مهندسی ویژگی
  • 54. ارزیابی مدل یادگیری ماشین
  • 55. نظارت بر مدل یادگیری ماشین
  • 56. استقرار مدل یادگیری ماشین
  • 57. مقدمه‌ای بر معماری‌های مدل‌های یادگیری عمیق
  • 58. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 59. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 60. ترنسفورمرها
  • 61. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 62. توکن‌سازی
  • 63. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
  • 64. بردارهای کلمه
  • 65. مدل‌های زبانی
  • 66. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 67. پردازش تصویر
  • 68. تشخیص اشیاء
  • 69. تقسیم‌بندی تصویر
  • 70. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 71. ویژگی‌های سری‌های زمانی
  • 72. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 73. ارزیابی مدل‌های سری‌های زمانی
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 75. محیط‌ها و عامل‌ها
  • 76. پاداش و تابع ارزش
  • 77. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 78. کاربردها در صنعت
  • 79. کاربرد در حوزه مالی و بانکی
  • 80. کاربرد در حوزه سلامت
  • 81. کاربرد در حوزه تولید
  • 82. کاربرد در حوزه خرده‌فروشی
  • 83. کاربرد در حوزه حمل‌ونقل
  • 84. کاربرد در حوزه انرژی
  • 85. کاربرد در حوزه آموزش
  • 86. کاربرد در حوزه دولتی
  • 87. کاربرد در حوزه رسانه
  • 88. مدیریت پروژه در محیط AWS
  • 89. اصول توسعه نرم‌افزار چابک
  • 90. اصول DevOps در AWS
  • 91. یکپارچه‌سازی مداوم و تحویل مداوم (CI/CD)
  • 92. امنیت در چرخه عمر توسعه
  • 93. نظارت و لاگ‌برداری در AWS
  • 94. مدیریت هزینه‌های AWS
  • 95. بهینه‌سازی عملکرد در AWS
  • 96. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 97. اصول اخلاقی در علوم داده
  • 98. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 99. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 100. عدالت و عدم تبعیض در هوش مصنوعی

📚 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.