سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب گواهینامه حرفه‌ای علم داده: مبانی، ابزارها و کاربردها

کتاب گواهینامه حرفه‌ای علم داده: مبانی، ابزارها و کاربردها

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 گواهینامه حرفه‌ای علم داده: مبانی، ابزارها و کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: علم داده و تحلیل اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علم داده و مهندسی نرم‌افزار
  • 2. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر
  • 3. ساختارهای داده و الگوریتم‌ها
  • 4. مفاهیم پایگاه داده
  • 5. اصول برنامه‌نویسی پایتون
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 7. آمار و احتمالات برای علم داده
  • 8. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 9. بصری‌سازی داده‌ها با پایتون
  • 10. کتابخانه‌های کلیدی علم داده: NumPy و Pandas
  • 11. کار با داده‌های جدولی
  • 12. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. مهندسی ویژگی
  • 14. انتخاب مدل و ارزیابی
  • 15. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 16. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 17. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. خوشه‌بندی: K-Means
  • 20. کاهش ابعاد: PCA
  • 21. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 24. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 25. تحلیل احساسات
  • 26. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 28. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ
  • 29. اکوسیستم هادوپ
  • 30. اسپارک برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 31. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 32. انبار داده و مصارف تجاری
  • 33. مدل‌سازی داده‌های تحلیلی
  • 34. علم داده در عمل: موردکاوی‌ها
  • 35. اخلاق در علم داده
  • 36. حریم خصوصی داده‌ها
  • 37. امنیت داده‌ها
  • 38. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 39. یادگیری تقویتی
  • 40. یادگیری بدون نظارت
  • 41. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 42. یادگیری انتقالی
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 44. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 45. نکات و ترفندهای یادگیری عمیق
  • 46. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 47. کاربرد LLMs در علم داده
  • 48. مبانی مهندسی نرم‌افزار
  • 49. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
  • 50. متدولوژی‌های چابک (Agile)
  • 51. طراحی نرم‌افزار و الگوهای طراحی
  • 52. تست نرم‌افزار و تضمین کیفیت
  • 53. معماری نرم‌افزار
  • 54. میکروسرویس‌ها
  • 55. امنیت در توسعه نرم‌افزار
  • 56. مقدمه‌ای بر DevOps
  • 57. کانتینرسازی با Docker
  • 58. هماهنگ‌سازی کانتینرها با Kubernetes
  • 59. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 60. مباحث پیشرفته پایگاه داده
  • 61. بهینه‌سازی پرس‌وجو
  • 62. مدیریت داده‌های حجیم و جریانی
  • 63. هوش تجاری (BI)
  • 64. داشبوردها و گزارش‌دهی
  • 65. تحلیل سری‌های زمانی
  • 66. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 67. تحلیل سبد بازار
  • 68. آزمون A/B
  • 69. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 70. قوانین وابستگی
  • 71. شبکه‌های بیزی
  • 72. مدل‌سازی پیشرفته یادگیری ماشین
  • 73. یادگیری ضمنی (Reinforcement Learning)
  • 74. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 75. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 76. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 77. یادگیری توضیحی (Explainable AI - XAI)
  • 78. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 79. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 80. خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 81. ابزارهای ETL/ELT
  • 82. مدیریت فراداده
  • 83. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 84. مدیریت چرخه عمر داده
  • 85. امنیت و انطباق داده‌ها
  • 86. معماری‌های داده مدرن
  • 87. داده‌های ابری و سرویس‌های مرتبط
  • 88. نرم‌افزارهای آماری پیشرفته
  • 89. مباحث پیشرفته برنامه‌نویسی پایتون
  • 90. کار با APIها
  • 91. خودکارسازی وظایف
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین عملیاتی (MLOps)
  • 93. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 94. نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 95. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 96. ارزیابی و بهبود مستمر مدل‌ها
  • 97. مدیریت پروژه در پروژه‌های 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.