سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب علم داده: از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی عملی

کتاب علم داده: از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی عملی

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 علم داده: از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی و کاربردهای علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آن
  • 2. تاریخچه علم داده و تکامل آن
  • 3. نقش علم داده در دنیای امروز
  • 4. مفاهیم کلیدی در علم داده
  • 5. انواع داده‌ها و ساختارهای داده
  • 6. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
  • 8. شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده
  • 9. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 10. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 11. استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 12. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 13. مبانی آمار برای علم داده
  • 14. آمار توصیفی: میانگین، میانه، واریانس
  • 15. نمودارهای آماری و تفسیر آن‌ها
  • 16. احتمال و توزیع‌های احتمالی
  • 17. مبانی احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 18. آمار استنباطی: تخمین و آزمون فرض
  • 19. مبانی یادگیری ماشین
  • 20. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 21. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
  • 22. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
  • 23. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: درختان تصمیم
  • 25. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: جنگل‌های تصادفی
  • 26. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 27. ارزیابی مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: دقت، صحت، حساسیت
  • 28. ارزیابی مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: منحنی ROC و AUC
  • 29. مدل‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی (Clustering)
  • 30. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 31. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 32. مبانی کاهش ابعاد
  • 33. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 34. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 35. کاربرد NLP در علم داده
  • 36. مبانی تحلیل احساسات
  • 37. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 38. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 39. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 41. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 42. مبانی کار با پایگاه داده‌ها
  • 43. مبانی SQL برای علم داده
  • 44. کار با داده‌های جدولی و ساختاریافته
  • 45. مبانی کار با داده‌های غیرساختاریافته
  • 46. اکتشاف و بصری‌سازی داده‌ها
  • 47. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها: Matplotlib
  • 48. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها: Seaborn
  • 49. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها: Plotly
  • 50. طراحی داشبوردهای داده‌ای
  • 51. اصول طراحی بصری‌سازی مؤثر
  • 52. مبانی کار با زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 53. مبانی کتابخانه NumPy
  • 54. مبانی کتابخانه Pandas
  • 55. مبانی کتابخانه Scikit-learn
  • 56. مبانی کار با ابزارهای تحلیل داده ابری
  • 57. مبانی کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 58. معرفی اکوسیستم Hadoop
  • 59. مبانی Spark برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 60. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
  • 61. تحلیل مشتری و رفتار مصرف‌کننده
  • 62. پیش‌بینی فروش و تقاضا
  • 63. مدیریت ریسک با علم داده
  • 64. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
  • 65. کاربرد علم داده در حوزه سلامت
  • 66. تحلیل داده‌های پزشکی و بالینی
  • 67. پیش‌بینی بیماری‌ها و عوامل خطر
  • 68. کاربرد علم داده در حوزه مالی
  • 69. تشخیص تقلب و پولشویی
  • 70. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 71. کاربرد علم داده در حوزه دولتی
  • 72. بهینه‌سازی خدمات عمومی
  • 73. تحلیل داده‌های شهری
  • 74. مبانی اخلاق در علم داده
  • 75. حریم خصوصی داده‌ها و حفاظت از اطلاعات
  • 76. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 77. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 78. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 79. روندهای نوظهور در علم داده
  • 80. نقش علم داده در توسعه پایدار
  • 81. کاربرد علم داده در تحقیقات علمی
  • 82. پروژه‌های عملی علم داده: حل مسئله
  • 83. انتخاب مسئله مناسب برای پروژه
  • 84. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های پروژه
  • 85. انتخاب مدل و ارزیابی عملکرد
  • 86. پیاده‌سازی و استقرار مدل
  • 87. ارائه نتایج و گزارش‌دهی
  • 88. مطالعات موردی موفق در علم داده
  • 89. چالش‌های عملی در پروژه‌های علم داده
  • 90. نکات پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 91. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 92. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 93. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 94. مدیریت عدم‌توازن داده‌ها
  • 95. مبانی شبکه های عصبی پیشرفته
  • 96. مبانی پردازش تصویر با CNN
  • 97. مبانی پردازش سیگنال با یادگیری عمیق
  • 98. کاربرد علم داده در بهینه‌سازی
  • 99. بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 100. بهینه‌سازی منابع انرژی

📚 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.