, ,

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

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 پیاده‌سازی مدل‌های داده با رویکرد CRISP-DM در محیط AWS

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیاده‌سازی مدل‌های داده با رویکرد CRISP-DM در محیط AWS”

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

پیمایش به بالا