سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها برای خطوط لوله یادگیری ماشین

کتاب پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها برای خطوط لوله یادگیری ماشین

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 پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها برای خطوط لوله یادگیری ماشین

موضوع کلی: مهندسی داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت پاکسازی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 3. مراحل کلیدی در پاکسازی داده‌ها
  • 4. شناسایی انواع داده‌های پرت (Outliers)
  • 5. تکنیک‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 6. مدیریت داده‌های پرت: حذف یا جایگزینی
  • 7. اهمیت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 8. روش‌های تشخیص داده‌های گمشده
  • 9. استراتژی‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 10. میانگین، میانه و نما برای داده‌های گمشده
  • 11. جایگزینی داده‌های گمشده با الگوریتم‌ها
  • 12. شناسایی و مدیریت داده‌های نامعتبر (Invalid Data)
  • 13. استانداردسازی فرمت داده‌ها
  • 14. پاکسازی داده‌های متنی
  • 15. نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 16. تبدیل داده‌های متنی به نمایش عددی
  • 17. کاربرد TF-IDF در پردازش متن
  • 18. شناسایی و حذف نویز در داده‌ها
  • 19. تکنیک‌های کاهش نویز
  • 20. پاکسازی داده‌های تصویری
  • 21. پاکسازی داده‌های صوتی
  • 22. اهمیت یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 23. روش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 24. مدیریت داده‌های تکراری (Duplicates)
  • 25. تکنیک‌های شناسایی و حذف داده‌های تکراری
  • 26. استانداردسازی مقیاس داده‌ها (Scaling)
  • 27. روش‌های نرمال‌سازی (Normalization)
  • 28. روش‌های استانداردسازی (Standardization)
  • 29. کاربرد Min-Max Scaling
  • 30. کاربرد Z-Score Standardization
  • 31. اهمیت تبدیل ویژگی‌ها (Feature Transformation)
  • 32. تبدیل لگاریتمی
  • 33. تبدیل جعبه‌کاکس (Box-Cox)
  • 34. تبدیل دودویی (Binning)
  • 35. اهمیت کدگذاری ویژگی‌های طبقه‌بندی (Categorical Encoding)
  • 36. کدگذاری وان-هات (One-Hot Encoding)
  • 37. کدگذاری برچسب (Label Encoding)
  • 38. کدگذاری فرکانس (Frequency Encoding)
  • 39. کدگذاری هدف (Target Encoding)
  • 40. مدیریت ویژگی‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Features)
  • 41. تکنیک‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction)
  • 42. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 43. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 44. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 45. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 46. روش‌های پوششی (Wrapper Methods)
  • 47. روش‌های تعبیه‌شده (Embedded Methods)
  • 48. اهمیت اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
  • 49. تعریف قوانین اعتبارسنجی
  • 50. پیاده‌سازی اعتبارسنجی داده‌ها
  • 51. مدیریت خطاها در اعتبارسنجی
  • 52. مستندسازی فرآیند پاکسازی داده
  • 53. ابزارها و کتابخانه‌های پاکسازی داده
  • 54. Pandas برای پاکسازی داده
  • 55. NumPy برای عملیات عددی
  • 56. Scikit-learn برای پیش‌پردازش
  • 57. کاربرد TF-IDF در پیاده‌سازی
  • 58. پیاده‌سازی One-Hot Encoding
  • 59. پیاده‌سازی Label Encoding
  • 60. پیاده‌سازی Min-Max Scaling
  • 61. پیاده‌سازی Z-Score Standardization
  • 62. پیاده‌سازی PCA
  • 63. پیاده‌سازی حذف داده‌های پرت
  • 64. پیاده‌سازی جایگزینی داده‌های گمشده
  • 65. پاکسازی داده‌های نامعتبر در پایگاه داده
  • 66. نرمال‌سازی داده‌های تاریخ و زمان
  • 67. مدیریت داده‌های جغرافیایی
  • 68. پاکسازی داده‌های سِنسور
  • 69. پاکسازی داده‌های لاگ (Log Data)
  • 70. پاکسازی داده‌های شبکه‌ای
  • 71. پاکسازی داده‌های مالی
  • 72. پاکسازی داده‌های پزشکی
  • 73. پاکسازی داده‌های متنی با استفاده از NLTK
  • 74. پاکسازی داده‌های متنی با استفاده از SpaCy
  • 75. مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 76. تکنیک‌های نمونه‌گیری برای داده‌های نامتعادل
  • 77. اهمیت مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 78. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 79. ترکیب ویژگی‌ها
  • 80. استخراج ویژگی از داده‌های متنی
  • 81. استخراج ویژگی از داده‌های تصویری
  • 82. استخراج ویژگی از داده‌های سری زمانی
  • 83. ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 84. شاخص‌های کیفیت داده
  • 85. بهبود مستمر فرآیند پاکسازی
  • 86. اهمیت همکاری بین دانشمندان داده و مهندسان داده
  • 87. پروتکل‌های امنیتی در پاکسازی داده
  • 88. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 89. مدیریت نسخه داده‌ها (Data Versioning)
  • 90. کاربرد پاکسازی داده در یادگیری عمیق
  • 91. چالش‌های پاکسازی داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 92. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 93. Spark برای پاکسازی داده
  • 94. Hadoop برای پاکسازی داده
  • 95. اهمیت اتوماسیون در پاکسازی داده
  • 96. طراحی خطوط لوله پاکسازی داده
  • 97. نظارت بر کیفیت داده‌ها در طول زمان
  • 98. فرهنگ داده‌محور و پاکسازی داده
  • 99. ملاحظات اخلاقی در پاکسازی 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.