سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول و روش‌های نوین در گردآوری و تحلیل داده‌ها

کتاب اصول و روش‌های نوین در گردآوری و تحلیل 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 اصول و روش‌های نوین در گردآوری و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آن

موضوع میانی: جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر علم داده و اهمیت آن
  • 2. تعریف و دامنه علم داده
  • 3. تاریخچه مختصر علم داده
  • 4. نقش علم داده در دنیای امروز
  • 5. اخلاق در علم داده: اصول کلی
  • 6. چارچوب‌های اخلاقی در گردآوری داده
  • 7. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 8. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
  • 9. قوانین و مقررات مربوط به داده در ایران
  • 10. ملاحظات شرعی در استفاده از داده
  • 11. روش‌های نوین گردآوری داده
  • 12. منابع داده‌های ساختاریافته
  • 13. منابع داده‌های بدون ساختار
  • 14. تکنیک‌های پیمایش و پرسشنامه
  • 15. مصاحبه‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 16. مشاهده و ثبت داده‌ها
  • 17. جمع‌آوری داده از طریق حسگرها و اینترنت اشیاء
  • 18. داده‌های شبکه‌های اجتماعی و تحلیل آن‌ها
  • 19. استخراج و پاکسازی داده‌ها
  • 20. انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری
  • 21. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 22. مقادیر گمشده (Missing Values) و روش‌های برخورد با آن‌ها
  • 23. یکنواخت‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 24. تبدیل متغیرها
  • 25. نمونه‌گیری و انواع آن
  • 26. نمونه‌گیری تصادفی ساده
  • 27. نمونه‌گیری طبقه‌ای
  • 28. نمونه‌گیری خوشه‌ای
  • 29. نمونه‌گیری سیستمی
  • 30. نمونه‌گیری غیرتصادفی
  • 31. حجم نمونه و تعیین آن
  • 32. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 33. آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی
  • 34. شاخص‌های پراکندگی و تغییرپذیری
  • 35. توزیع‌های آماری رایج
  • 36. نمودارهای توصیفی: هیستوگرام، جعبه‌ای، پراکندگی
  • 37. تحلیل همبستگی و رگرسیون مقدماتی
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 39. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 40. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 42. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 43. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 44. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 45. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 46. درختان تصمیم
  • 47. جنگل‌های تصادفی
  • 48. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 49. منحنی ROC و AUC
  • 50. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 51. الگوریتم K-Means
  • 52. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 53. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 54. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 55. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 56. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی
  • 57. مدل‌های ARIMA
  • 58. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 59. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 60. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 61. استخراج واژگان کلیدی
  • 62. رسم نمودار و بصری‌سازی داده‌ها
  • 63. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها (مانند Matplotlib، Seaborn)
  • 64. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر
  • 65. بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی
  • 66. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
  • 67. تحلیل رفتار مشتری
  • 68. پیش‌بینی تقاضا
  • 69. مدیریت ریسک
  • 70. کاربرد علم داده در علوم اجتماعی
  • 71. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 72. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 73. کاربرد علم داده در علوم پزشکی
  • 74. تشخیص بیماری‌ها
  • 75. کشف داروها
  • 76. کاربرد علم داده در حوزه مالی
  • 77. تشخیص تقلب
  • 78. مدیریت پرتفوی
  • 79. اخلاق در کاربردهای عملی علم داده
  • 80. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها
  • 81. کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 82. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 83. امنیت داده‌ها و حملات سایبری مرتبط
  • 84. ملاحظات حقوقی در تحلیل داده‌ها در ایران
  • 85. پیمان‌نامه‌ها و استانداردهای بین‌المللی داده
  • 86. آینده علم داده و روندهای نوین
  • 87. هوش مصنوعی و علم داده
  • 88. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 89. پردازش تصویر با یادگیری عمیق
  • 90. پردازش صوت با یادگیری عمیق
  • 91. علم داده در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 92. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 93. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 94. مدیریت چرخه عمر داده
  • 95. داده‌های حجیم (Big Data) و معماری‌های آن
  • 96. پلتفرم‌های تحلیل داده‌های حجیم
  • 97. تحلیل بلادرنگ داده‌ها
  • 98. آینده شغلی در علم داده
  • 99. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان علم داده
  • 100. نرم‌افزارهای پرکاربرد در علم داده

📚 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.