سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های گردابه‌ای برای درک حرکت جمعی

کتاب تحلیل داده‌های گردابه‌ای برای درک حرکت جمعی

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 تحلیل داده‌های گردابه‌ای برای درک حرکت جمعی

موضوع کلی: تحلیل داده و علم داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌های پیچیده و ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های گردابه‌ای
  • 2. مبانی حرکت جمعی در سیستم‌های پیچیده
  • 3. مفاهیم توپولوژیکی در تحلیل داده
  • 4. مقدمه‌ای بر تئوری همولوژی
  • 5. کاربرد تئوری همولوژی در داده‌ها
  • 6. مقدمه‌ای بر تئوری شِیف
  • 7. کاربرد تئوری شِیف در داده‌ها
  • 8. نمایش‌های توپولوژیکی داده‌ها
  • 9. فیلتراسیون و مجتمع‌های سلولی
  • 10. محاسبهٔ هومولوژی از داده‌ها
  • 11. نمودارهای پیچیدگی و کاربردهای آن
  • 12. تحلیل مسیرهای گردابه‌ای
  • 13. شناسایی ساختارهای گردابه‌ای
  • 14. اندازه‌گیری انرژی گردابه‌ها
  • 15. رابطهٔ بین گردابه‌ها و حرکت جمعی
  • 16. مدل‌سازی حرکت جمعی با استفاده از گردابه‌ها
  • 17. تحلیل داده‌های شبیه‌سازی شدهٔ حرکت جمعی
  • 18. تحلیل داده‌های تجربی حرکت جمعی
  • 19. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل گردابه‌ها
  • 20. یادگیری عمیق برای شناسایی الگوهای گردابه‌ای
  • 21. پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌های متنی حرکت جمعی
  • 22. تحلیل سری‌های زمانی در حرکت جمعی
  • 23. تحلیل داده‌های فضایی در حرکت جمعی
  • 24. مقدمه‌ای بر آمار فضایی
  • 25. مدل‌های آماری برای حرکت جمعی
  • 26. استنتاج آماری در حرکت جمعی
  • 27. آزمون فرض در تحلیل داده‌های گردابه‌ای
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 29. دسته‌بندی داده‌های گردابه‌ای
  • 30. خوشه‌بندی داده‌های گردابه‌ای
  • 31. رگرسیون در تحلیل داده‌های گردابه‌ای
  • 32. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 33. ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 34. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 35. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل حرکت جمعی
  • 36. بهینه‌سازی در تحلیل داده‌های گردابه‌ای
  • 37. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک
  • 38. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 39. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 40. کاهش ابعاد در تحلیل داده‌ها
  • 41. تجسم داده‌های گردابه‌ای
  • 42. نمودارهای پراکندگی پیشرفته
  • 43. نمودارهای شبکه
  • 44. تجسم سه‌بعدی داده‌ها
  • 45. پلتفرم‌های نرم‌افزاری برای تحلیل داده
  • 46. کتابخانه‌های پایتون برای علم داده
  • 47. کاربرد NumPy و SciPy
  • 48. کاربرد Pandas در تحلیل داده
  • 49. کاربرد Matplotlib و Seaborn
  • 50. کاربرد Scikit-learn
  • 51. کاربرد TensorFlow و PyTorch
  • 52. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 53. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 54. مدیریت پایگاه داده
  • 55. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
  • 56. پردازش داده‌های جریانی
  • 57. معماری‌های پردازش داده
  • 58. کاربرد Spark در تحلیل داده
  • 59. کاربرد Hadoop در تحلیل داده
  • 60. امنیت داده‌ها در سیستم‌های تحلیل
  • 61. حریم خصوصی داده‌ها
  • 62. اصول اخلاقی در علم داده
  • 63. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 64. پیش‌پردازش داده‌های گردابه‌ای
  • 65. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 66. مدیریت داده‌های پرت
  • 67. مهندسی ویژگی برای داده‌های گردابه‌ای
  • 68. انتخاب ویژگی
  • 69. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی
  • 70. تحلیل داده‌های با ابعاد بالا
  • 71. مدیریت داده‌های گمشده
  • 72. تکمیل داده‌های گمشده
  • 73. ارزیابی مدل‌های تحلیل داده
  • 74. معیارهای ارزیابی دقت
  • 75. اعتبارسنجی متقابل
  • 76. تنظیم ابرپارامترها
  • 77. تفسیر نتایج مدل‌ها
  • 78. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های خوشه‌ای
  • 79. الگوریتم K-Means
  • 80. الگوریتم DBSCAN
  • 81. الگوریتم Hierarchical Clustering
  • 82. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های طبقه‌بندی
  • 83. رگرسیون لجستیک
  • 84. درختان تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 85. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های رگرسیون
  • 86. رگرسیون خطی
  • 87. رگرسیون چندگانه
  • 88. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 89. مدل ARIMA
  • 90. مدل LSTM
  • 91. کاربرد تحلیل داده در رباتیک
  • 92. کاربرد تحلیل داده در هوش مصنوعی
  • 93. کاربرد تحلیل داده در علوم زیستی
  • 94. کاربرد تحلیل داده در علوم مالی
  • 95. کاربرد تحلیل داده در مهندسی
  • 96. برنامه‌ریزی برای پروژه‌های علم داده
  • 97. مدیریت چرخه عمر مدل‌های علم داده
  • 98. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 99. تکنیک‌های داده‌کاوی
  • 100. کاربرد داده‌کاوی در کشف الگو

📚 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.