سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی تحلیل پیش‌بینانه با داده‌ها

کتاب مبانی تحلیل پیش‌بینانه با داده‌ها

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 مبانی تحلیل پیش‌بینانه با داده‌ها

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه
  • 2. مفاهیم کلیدی در تحلیل پیش‌بینانه
  • 3. کاربردهای تحلیل پیش‌بینانه در صنعت
  • 4. انواع مدل‌های پیش‌بینانه
  • 5. مراحل انجام یک پروژه تحلیل پیش‌بینانه
  • 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 7. پاکسازی داده‌ها
  • 8. مدیریت داده‌های گم‌شده
  • 9. مهندسی ویژگی
  • 10. انتخاب ویژگی
  • 11. کاهش ابعاد داده
  • 12. تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 13. بصری‌سازی داده‌ها
  • 14. آمار توصیفی
  • 15. مبانی رگرسیون خطی
  • 16. رگرسیون چندگانه
  • 17. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 18. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 19. رگرسیون لجستیک
  • 20. درختان تصمیم
  • 21. دسته‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر درخت
  • 22. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 23. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. مدل‌های زبانی
  • 28. یادگیری تقویتی
  • 29. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 30. ماتریس درهم‌ریختگی
  • 31. دقت، صحت، بازیابی و امتیاز F1
  • 32. منحنی ROC و AUC
  • 33. اعتبارسنجی متقابل
  • 34. تنظیم ابرپارامترها
  • 35. مدل‌های پیش‌بینانه سری زمانی
  • 36. مدل‌های ARIMA
  • 37. مدل‌های نمایی هموارسازی
  • 38. پیش‌بینی تقاضا
  • 39. پیش‌بینی فروش
  • 40. مدیریت ریسک اعتباری
  • 41. تشخیص تقلب
  • 42. تحلیل احساسات
  • 43. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. کشف خوشه‌
  • 45. تحلیل داده‌های متنی
  • 46. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 48. تحلیل وابستگی
  • 49. مدل‌سازی موضوعی
  • 50. یادگیری عمیق برای NLP
  • 51. مدل‌های ترنسفورمر
  • 52. پردازش تصویر
  • 53. بینایی ماشین
  • 54. تشخیص اشیاء
  • 55. بصری‌سازی پیشرفته داده‌ها
  • 56. نقشه‌های حرارتی
  • 57. نمودارهای پراکندگی پیشرفته
  • 58. تحلیل بقا
  • 59. مدل‌های کاکس
  • 60. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینانه
  • 61. مقیاس‌پذیری مدل‌های پیش‌بینانه
  • 62. استقرار مدل‌های پیش‌بینانه
  • 63. نظارت بر عملکرد مدل
  • 64. به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینانه
  • 65. اخلاق در تحلیل پیش‌بینانه
  • 66. حریم خصوصی داده‌ها
  • 67. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 68. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 69. مطالعات موردی در تحلیل پیش‌بینانه
  • 70. تحلیل پیش‌بینانه در امور مالی
  • 71. تحلیل پیش‌بینانه در بازاریابی
  • 72. تحلیل پیش‌بینانه در بهداشت و درمان
  • 73. تحلیل پیش‌بینانه در تولید
  • 74. تحلیل پیش‌بینانه در حمل و نقل
  • 75. تحلیل پیش‌بینانه در خدمات دولتی
  • 76. روش‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
  • 77. تکنیک‌های کاهش ابعاد غیرخطی
  • 78. یادگیری عمیق برای داده‌های ساختاریافته
  • 79. یادگیری انتقال
  • 80. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 81. یادگیری ترکیبی
  • 82. مدل‌های گراف عصبی
  • 83. تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
  • 84. پیش‌بینی آب و هوا
  • 85. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 86. مدیریت کلان داده
  • 87. پلتفرم‌های پردازش کلان داده
  • 88. ابزارهای تحلیل پیش‌بینانه
  • 89. پایتون برای تحلیل پیش‌بینانه
  • 90. کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون
  • 91. مبانی تحلیل آماری
  • 92. احتمالات و آمار
  • 93. استنباط آماری
  • 94. آزمون فرض آماری
  • 95. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 96. مبانی رگرسیون غیرخطی
  • 97. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 98. نکات پایانی در تحلیل پیش‌بینانه
  • 99. مسیرهای شغلی در تحلیل پیش‌بینانه

📚 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.