, ,

کتاب آماده‌سازی داده‌های اکتشافی برای تحلیل در علم داده

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 آماده‌سازی داده‌های اکتشافی برای تحلیل در علم داده

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب آماده‌سازی داده‌های اکتشافی برای تحلیل در علم داده”

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

پیمایش به بالا