سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های پیچیده با تکنیک‌های نوین علم داده

کتاب تحلیل داده‌های پیچیده با تکنیک‌های نوین علم داده

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 تحلیل داده‌های پیچیده با تکنیک‌های نوین علم داده

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل پیشرفته

موضوع میانی: پروژه‌های کاربردی علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل داده‌های پیچیده
  • 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه علم داده
  • 3. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای علم داده
  • 4. مبانی تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 5. تجسم داده‌ها برای درک بهتر الگوها
  • 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های واقعی
  • 7. مدیریت داده‌های از دست رفته و داده‌های پرت
  • 8. مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد مدل
  • 9. مبانی یادگیری ماشین: مدل‌های نظارت شده
  • 10. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 11. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 12. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. مبانی یادگیری ماشین: مدل‌های بدون نظارت
  • 15. خوشه‌بندی K-Means
  • 16. کاهش ابعاد: PCA
  • 17. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 19. تحلیل سری زمانی با ARIMA
  • 20. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 21. توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
  • 22. مدل‌سازی موضوعی با LDA
  • 23. تحلیل احساسات متنی
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 25. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌ها
  • 28. مبانی یادگیری تقویتی
  • 29. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 30. مدیریت پروژه در علم داده
  • 31. تعریف مسئله و جمع‌آوری نیازمندی‌ها
  • 32. انتخاب داده‌های مناسب برای پروژه
  • 33. طراحی معماری پروژه علم داده
  • 34. توسعه و پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 35. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 36. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 37. پایش و نگهداری مدل‌ها
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق پیشرفته
  • 39. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 40. کاربرد GANs در تولید داده
  • 41. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 42. کاربرد یادگیری انتقالی در مسائل مختلف
  • 43. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 44. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 45. مبانی داده‌کاوی در پایگاه‌های داده
  • 46. پرس‌وجوهای پیشرفته SQL برای تحلیل داده
  • 47. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 48. آشنایی با اکوسیستم Hadoop
  • 49. پردازش داده با Apache Spark
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری توزیع شده
  • 51. الگوریتم‌های یادگیری توزیع شده
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری قابل تفسیر (Interpretable AI)
  • 53. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
  • 54. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 55. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 56. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 57. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 58. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 59. تنظیم ابرپارامترها با Grid Search
  • 60. تنظیم ابرپارامترها با Random Search
  • 61. تنظیم ابرپارامترها با بهینه‌سازی بیزی
  • 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 63. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 65. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 66. مقدمه‌ای بر علم داده مالی (FinTech)
  • 67. تحلیل ریسک اعتباری با مدل‌های علم داده
  • 68. پیش‌بینی قیمت سهام با مدل‌های سری زمانی
  • 69. مقدمه‌ای بر علم داده سلامت (HealthTech)
  • 70. تشخیص بیماری با استفاده از تصاویر پزشکی
  • 71. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 72. مقدمه‌ای بر علم داده بازاریابی
  • 73. تحلیل سبد خرید مشتریان
  • 74. پیش‌بینی ریزش مشتریان
  • 75. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 76. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
  • 77. بهینه‌سازی موجودی انبار
  • 78. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مکانی
  • 79. تحلیل الگوهای مکانی
  • 80. پیش‌بینی توزیع مکانی
  • 81. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار
  • 82. استفاده از علم داده در اتوماسیون
  • 83. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متنی پیشرفته
  • 84. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد
  • 85. تحلیل شبکه‌های واژگانی
  • 86. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولید متن پیشرفته
  • 87. تولید متن خلاقانه
  • 88. ترجمه ماشینی با مدل‌های عمیق
  • 89. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر پیشرفته
  • 90. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 91. تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 92. مقدمه‌ای بر پردازش صدا
  • 93. تشخیص گفتار
  • 94. تولید صدا
  • 95. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. فیلتر کردن مشارکتی
  • 97. فیلتر کردن مبتنی بر محتوا
  • 98. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 99. مقدمه‌ای بر داده‌های حسگر
  • 100. تحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا

📚 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.