سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت محصولات داده با پایتون برای تحلیل پیش‌بینانه

کتاب ساخت محصولات داده با پایتون برای تحلیل پیش‌بینانه

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 ساخت محصولات داده با پایتون برای تحلیل پیش‌بینانه

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و علم داده

موضوع میانی: تولید محصولات داده برای تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و علم داده
  • 2. مفاهیم اساسی تحلیل پیش‌بینانه
  • 3. اهمیت محصولات داده در دنیای امروز
  • 4. چرخه عمر یک محصول داده
  • 5. تعریف اهداف و دامنه محصول داده
  • 6. شناخت ذینفعان و نیازهای آنها
  • 7. جمع‌آوری داده‌های مرتبط و معتبر
  • 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 9. شناخت انواع داده‌ها و ساختارهای آنها
  • 10. انتخاب ابزارها و کتابخانه‌های مناسب پایتون
  • 11. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 12. مفاهیم کلیدی پایتون برای علم داده
  • 13. استفاده از کتابخانه NumPy برای کار با آرایه‌ها
  • 14. کار با داده‌های جدولی با کتابخانه Pandas
  • 15. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 16. اتصال به پایگاه‌های داده با پایتون
  • 17. استخراج و تبدیل داده‌ها از پایگاه داده
  • 18. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 19. کار با داده‌های غیررابطه‌ای با پایتون
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 21. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 22. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینانه
  • 24. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
  • 25. تنظیم پارامترهای مدل‌ها (Hyperparameter Tuning)
  • 26. مدیریت ویژگی‌ها (Feature Engineering)
  • 27. انتخاب ویژگی‌های موثر
  • 28. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 29. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 30. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 31. مدل‌های درخت تصمیم
  • 32. مدل‌های جنگل تصادفی
  • 33. مدل‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 34. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 35. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 36. یادگیری عمیق برای تحلیل پیش‌بینانه
  • 37. استفاده از کتابخانه Scikit-learn
  • 38. استفاده از کتابخانه TensorFlow/Keras
  • 39. استفاده از کتابخانه PyTorch
  • 40. ساخت API برای مدل‌های پیش‌بینانه
  • 41. مقدمه‌ای بر Flask و Django
  • 42. طراحی معماری API
  • 43. پیاده‌سازی API با Flask
  • 44. پیاده‌سازی API با Django
  • 45. امنیت API و احراز هویت
  • 46. مستندسازی API
  • 47. تست API
  • 48. استقرار (Deployment) محصولات داده
  • 49. مقدمه‌ای بر Docker
  • 50. کانتینرسازی محصولات داده
  • 51. مقدمه‌ای بر Kubernetes
  • 52. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
  • 53. استقرار در محیط‌های ابری (Cloud)
  • 54. استقرار در سرویس‌های ابری ایران
  • 55. نظارت و نگهداری محصولات داده
  • 56. پایش عملکرد مدل‌ها در طول زمان
  • 57. بازآموزی مدل‌ها
  • 58. مدیریت داده‌ها و مدل‌ها (MLOps)
  • 59. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 60. ابزارهای MLOps
  • 61. پیاده‌سازی اصول MLOps
  • 62. تجسم داده‌ها و نتایج
  • 63. مقدمه‌ای بر Matplotlib
  • 64. مقدمه‌ای بر Seaborn
  • 65. ساخت داشبوردهای تعاملی
  • 66. استفاده از کتابخانه Plotly
  • 67. استفاده از کتابخانه Dash
  • 68. اصول طراحی داشبورد موثر
  • 69. ارتباط با ذینفعان و ارائه نتایج
  • 70. داستان‌سرایی با داده‌ها
  • 71. ارائه نتایج به صورت قابل فهم
  • 72. اخلاق در علم داده
  • 73. مسئولیت‌پذیری در تولید محصولات داده
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
  • 76. پرهیز از سوگیری در مدل‌ها
  • 77. ایجاد محصولات داده عادلانه
  • 78. کاربردهای تحلیل پیش‌بینانه در صنایع مختلف
  • 79. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه مالی
  • 80. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه بهداشت و درمان
  • 81. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه بازاریابی
  • 82. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه تولید
  • 83. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه انرژی
  • 84. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه حمل و نقل
  • 85. تحلیل پیش‌بینانه در حوزه دولتی
  • 86. مطالعه موردی: ساخت یک محصول داده پیش‌بینانه
  • 87. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 88. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
  • 89. آموزش و ارزیابی مدل
  • 90. ساخت API و استقرار
  • 91. نگهداری و نظارت
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 93. کاربرد یادگیری تقویتی در محصولات داده
  • 94. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 95. کاربرد NLP در محصولات داده
  • 96. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 97. کاربرد بینایی ماشین در محصولات داده
  • 98. آینده محصولات داده و علم داده
  • 99. روندهای جدید در علم داده
  • 100. چالش‌های پیش روی مهندسان 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.