سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ورود به بازار کار علوم داده: مهارت‌های تیمی و پروژه‌ای

کتاب ورود به بازار کار علوم داده: مهارت‌های تیمی و پروژه‌ای

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 ورود به بازار کار علوم داده: مهارت‌های تیمی و پروژه‌ای

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعهٔ نرم‌افزار در حوزهٔ علوم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با علوم داده و نقش مهندسان نرم‌افزار
  • 2. مبانی مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های داده‌محور
  • 3. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار برای علوم داده
  • 4. تیم‌های علوم داده و ساختار سازمانی
  • 5. نقش مهندس نرم‌افزار در تیم علوم داده
  • 6. اصول مهندسی نرم‌افزار برای پردازش داده
  • 7. مدیریت پیکربندی و نسخه‌بندی کد
  • 8. اصول طراحی نرم‌افزار در حوزه داده
  • 9. معماری نرم‌افزار برای سیستم‌های داده‌محور
  • 10. اصول توسعه نرم‌افزار چابک (Agile) در علوم داده
  • 11. توسعه نرم‌افزار مبتنی بر تست (TDD)
  • 12. اصول کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
  • 13. مستندسازی نرم‌افزار برای پروژه‌های داده
  • 14. اصول پایگاه داده رابطه‌ای برای علوم داده
  • 15. مبانی پایگاه داده NoSQL در علوم داده
  • 16. طراحی مدل داده برای تحلیل
  • 17. اصول ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری)
  • 18. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده
  • 19. مبانی یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 21. مدل‌سازی داده برای پیش‌بینی
  • 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 24. کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 25. مقدمه‌ای بر اکوسیستم Hadoop
  • 26. کار با Apache Spark برای پردازش داده
  • 27. اصول توسعه نرم‌افزار برای یادگیری عمیق
  • 28. مفاهیم شبکه‌های عصبی
  • 29. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 31. مباحث اخلاقی در علوم داده
  • 32. حریم خصوصی داده‌ها در توسعه نرم‌افزار
  • 33. امنیت داده‌ها در پروژه‌های علوم داده
  • 34. ملاحظات قانونی در جمع‌آوری و استفاده از داده
  • 35. اصول حکمرانی داده (Data Governance)
  • 36. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. توسعه مدل‌های NLP
  • 39. کار با داده‌های متنی
  • 40. مباحث مربوط به هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 41. کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار
  • 42. مبانی توسعه نرم‌افزار برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 43. پردازش داده‌های حسگرها
  • 44. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 45. کار با صف‌های پیام (Message Queues)
  • 46. مقدمه‌ای بر کانتینرسازی (Containerization)
  • 47. کار با Docker برای توسعه نرم‌افزار
  • 48. مبانی ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes
  • 49. استقرار و مدیریت برنامه‌های داده‌محور
  • 50. مبانی DevOps در پروژه‌های علوم داده
  • 51. پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های داده
  • 52. مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های داده
  • 53. اصول رفع اشکال (Debugging) در پروژه‌های داده
  • 54. مدیریت خطا در برنامه‌های داده‌محور
  • 55. اصول معماری میکروسرویس برای علوم داده
  • 56. طراحی API برای سرویس‌های داده
  • 57. امنیت API در سیستم‌های داده‌محور
  • 58. مبانی رایانش ابری (Cloud Computing)
  • 59. کار با سرویس‌های ابری برای علوم داده
  • 60. استفاده از سرویس‌های مدیریت داده در ابر
  • 61. اصول مهندسی نرم‌افزار برای تحلیل بلادرنگ
  • 62. پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 63. کار با Apache Kafka
  • 64. اصول مصورسازی داده (Data Visualization)
  • 65. ابزارهای مصورسازی داده
  • 66. طراحی داشبوردهای تحلیلی
  • 67. مبانی کار با داده‌های مکانی
  • 68. تحلیل داده‌های مکانی
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 70. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 71. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل مهندسی
  • 72. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
  • 73. مدیریت داده‌های حجیم در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 74. اصول مهندسی نرم‌افزار برای پردازش تصویر
  • 75. کار با کتابخانه‌های پردازش تصویر
  • 76. توسعه مدل‌های تشخیص تصویر
  • 77. مباحث مربوط به یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 78. اصول مهندسی نرم‌افزار برای رباتیک
  • 79. پردازش داده در رباتیک
  • 80. مبانی توسعه نرم‌افزار برای واقعیت مجازی و افزوده
  • 81. کاربرد علوم داده در VR/AR
  • 82. اصول مهندسی نرم‌افزار برای بلاکچین
  • 83. کاربرد بلاکچین در مدیریت داده
  • 84. مبانی هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 85. پیاده‌سازی روش‌های XAI
  • 86. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم در برابر خطا
  • 87. مدیریت وضعیت در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 88. اصول مهندسی نرم‌افزار برای پردازش صدا
  • 89. کار با داده‌های صوتی
  • 90. توسعه مدل‌های پردازش صدا
  • 91. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای جستجوی معنایی
  • 92. پیاده‌سازی موتورهای جستجو
  • 93. اصول مهندسی نرم‌افزار برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 94. کار با داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 95. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
  • 96. پردازش داده‌های گراف
  • 97. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای اتوماسیون فرآیندها
  • 98. استفاده از داده در اتوماسیون
  • 99. اصول مهندسی نرم‌افزار برای شبیه‌سازی
  • 100. ساخت مدل‌های شبیه‌سازی

📚 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.