سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آماده‌سازی داده‌های اکتشافی برای تحلیل در علم داده

کتاب آماده‌سازی داده‌های اکتشافی برای تحلیل در علم داده

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 آماده‌سازی داده‌های اکتشافی برای تحلیل در علم داده

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر آماده‌سازی داده در علم داده
  • 2. اهمیت پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 3. انواع رایج داده‌های نامنظم و ناسازگار
  • 4. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 5. روش‌های جایگزینی مقادیر گمشده
  • 6. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 7. تکنیک‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 8. مدیریت داده‌های پرت در تحلیل آماری
  • 9. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 10. مفاهیم و کاربردهای استانداردسازی
  • 11. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده‌ها
  • 12. تبدیل داده‌های مقوله‌ای به عددی
  • 13. کدگذاری یک‌طرفه (One-Hot Encoding)
  • 14. کدگذاری ترتیبی (Ordinal Encoding)
  • 15. کدگذاری با شمارش (Count Encoding)
  • 16. شناسایی و اصلاح داده‌های تکراری
  • 17. روش‌های حذف داده‌های تکراری
  • 18. مدیریت داده‌های متناقض
  • 19. بررسی سازگاری داده‌ها
  • 20. تعریف و ایجاد ویژگی‌های جدید (Feature Engineering)
  • 21. ترکیب ویژگی‌های موجود
  • 22. تجزیه ویژگی‌ها
  • 23. کاربرد عملی Feature Engineering
  • 24. اهمیت بازبینی و اعتبارسنجی داده‌های آماده‌شده
  • 25. مراحل بازبینی داده‌های پاکسازی‌شده
  • 26. اهمیت مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده
  • 27. ابزارهای رایج برای آماده‌سازی داده
  • 28. مقدمه بر کتابخانه‌های پایتون برای علم داده
  • 29. کار با کتابخانه Pandas برای آماده‌سازی داده
  • 30. عملیات پایه با DataFrame در Pandas
  • 31. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 32. مرتب‌سازی داده‌ها در Pandas
  • 33. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها با Pandas
  • 34. مدیریت مقادیر گمشده با Pandas
  • 35. حذف و جایگزینی مقادیر گمشده در Pandas
  • 36. شناسایی داده‌های پرت با Pandas
  • 37. اعمال توابع بر روی داده‌ها در Pandas
  • 38. تبدیل انواع داده‌ها در Pandas
  • 39. ادغام و پیوستن DataFrameها در Pandas
  • 40. کار با داده‌های تاریخ و زمان در Pandas
  • 41. پنجره‌های زمانی در Pandas
  • 42. استفاده از کتابخانه NumPy برای عملیات عددی
  • 43. عملیات برداری در NumPy
  • 44. توابع ریاضی در NumPy
  • 45. مقدمه بر کتابخانه Scikit-learn برای آماده‌سازی داده
  • 46. کلاس‌های پیش‌پردازش داده در Scikit-learn
  • 47. استفاده از StandardScaler برای استانداردسازی
  • 48. استفاده از MinMaxScaler برای نرمال‌سازی
  • 49. استفاده از LabelEncoder برای کدگذاری مقوله‌ای
  • 50. استفاده از OneHotEncoder برای کدگذاری یک‌طرفه
  • 51. شناسایی داده‌های پرت با روش‌های آماری
  • 52. روش‌های آماری برای مدیریت داده‌های پرت
  • 53. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
  • 54. مقدمه بر تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 55. کاربرد PCA در کاهش ابعاد
  • 56. تکنیک‌های کاهش ابعاد با استفاده از مدل‌های یادگیری
  • 57. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 58. اهمیت تناسب داده با مدل
  • 59. پیش‌پردازش داده برای رگرسیون خطی
  • 60. پیش‌پردازش داده برای طبقه‌بندی
  • 61. پیش‌پردازش داده برای خوشه‌بندی
  • 62. پیش‌پردازش داده برای شبکه‌های عصبی
  • 63. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در آماده‌سازی داده
  • 64. اهمیت اعتبارسنجی در ارزیابی مدل
  • 65. روش‌های تقسیم داده برای آموزش و آزمون
  • 66. آماده‌سازی داده برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 67. ویژگی‌های داده‌های سری زمانی
  • 68. تبدیل داده‌های سری زمانی
  • 69. آماده‌سازی داده برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 70. پیش‌پردازش متن
  • 71. حذف کلمات توقف (Stop words)
  • 72. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و واژگان‌سازی (Lemmatization)
  • 73. بردارسازی متن (Text Vectorization)
  • 74. آماده‌سازی داده برای تحلیل تصویر
  • 75. پیش‌پردازش تصاویر
  • 76. تغییر اندازه و برش تصاویر
  • 77. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 78. ملاحظات اخلاقی در آماده‌سازی داده
  • 79. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 81. تکنیک‌های کاهش سوگیری
  • 82. مستندسازی جامع فرآیند آماده‌سازی داده
  • 83. ایجاد گزارش‌های آماده‌سازی داده
  • 84. بازنگری و بهبود مستمر فرآیند آماده‌سازی
  • 85. بررسی موارد عملی آماده‌سازی داده
  • 86. مثال: آماده‌سازی داده‌های فروش
  • 87. مثال: آماده‌سازی داده‌های مشتریان
  • 88. مثال: آماده‌سازی داده‌های حسگرها
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته در آماده‌سازی داده
  • 90. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 91. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 92. آماده‌سازی داده در محیط‌های ابری
  • 93. آینده آماده‌سازی داده در علم داده
  • 94. جمع‌بندی و نگاه به آینده

📚 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.