سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی داده و تحلیل پیشرفته برای پروژه‌های کاربردی

کتاب مهندسی داده و تحلیل پیشرفته برای پروژه‌های کاربردی

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 مهندسی داده و تحلیل پیشرفته برای پروژه‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم و مهندسی داده

موضوع میانی: کاربردهای علم داده در پروژه‌های عملی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و مهندسی داده
  • 2. مبانی تحلیل داده‌های بزرگ
  • 3. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 4. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
  • 5. مدل‌سازی پیش‌بینانه در علم داده
  • 6. یادگیری ماشین نظارت شده: رگرسیون
  • 7. یادگیری ماشین نظارت شده: طبقه‌بندی
  • 8. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل داده
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 12. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 13. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
  • 14. تحلیل داده‌های متنی
  • 15. استخراج اطلاعات از متن
  • 16. یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 17. یادگیری ماشین بدون نظارت: کاهش ابعاد
  • 18. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 19. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 20. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 21. تحلیل سری‌های زمانی
  • 22. مدل‌سازی پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 23. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در مالی
  • 24. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در صنعت
  • 25. شبکه‌های عصبی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 26. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 27. مبانی یادگیری تقویتی
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 29. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 31. علم داده در حوزه سلامت
  • 32. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 33. تشخیص بیماری با یادگیری ماشین
  • 34. مدل‌سازی پیش‌بینی در سلامت
  • 35. علم داده در حوزه مالی
  • 36. تحلیل ریسک اعتباری
  • 37. مدیریت پرتفوی با علم داده
  • 38. شناسایی تقلب مالی
  • 39. علم داده در حوزه بازاریابی
  • 40. تحلیل رفتار مشتری
  • 41. شخصی‌سازی تجربه‌ی مشتری
  • 42. پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 43. علم داده در حوزه تولید
  • 44. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 45. نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات
  • 46. کنترل کیفیت با علم داده
  • 47. علم داده در حوزه انرژی
  • 48. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 49. پیش‌بینی تقاضای انرژی
  • 50. مدیریت شبکه‌های هوشمند
  • 51. علم داده در حوزه حمل و نقل
  • 52. بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 53. مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 54. پیش‌بینی نیاز به حمل و نقل
  • 55. علم داده در حوزه آموزش
  • 56. شخصی‌سازی یادگیری
  • 57. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
  • 58. تحلیل داده‌های آموزشی
  • 59. اخلاق در علم داده
  • 60. حریم خصوصی داده‌ها
  • 61. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 63. امنیت داده‌ها در پروژه‌ها
  • 64. مبانی داده‌کاوی
  • 65. تکنیک‌های داده‌کاوی
  • 66. قواعد وابستگی و کاربردهای آن
  • 67. قواعد وابستگی در خرده‌فروشی
  • 68. تجزیه و تحلیل سبد خرید
  • 69. مدل‌سازی پیش‌بینانه در داده‌کاوی
  • 70. پیش‌بینی رفتار کاربران وب
  • 71. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 72. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 73. تصویرسازی داده‌ها برای فهم بهتر
  • 74. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
  • 75. انواع نمودارها و کاربردهای آن‌ها
  • 76. ساخت داشبوردهای تعاملی
  • 77. کاربرد داشبوردها در تصمیم‌گیری
  • 78. مبانی مهندسی داده
  • 79. معماری‌های داده مدرن
  • 80. انباره‌های داده (Data Warehousing)
  • 81. دریاچه‌های داده (Data Lakes)
  • 82. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
  • 83. ابزارهای پردازش داده توزیع شده
  • 84. Apache Spark برای تحلیل کلان داده
  • 85. Apache Kafka برای جریان داده
  • 86. مدیریت کلان داده با Hadoop
  • 87. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 88. پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
  • 89. کاربرد پایگاه‌های داده گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 90. کاربرد پایگاه‌های داده گراف در توصیه‌گرها
  • 91. مهندسی ویژگی در پروژه‌های عملی
  • 92. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 93. ساخت ویژگی‌های جدید
  • 94. انتخاب مدل مناسب برای هر مسئله
  • 95. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 96. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 97. روش‌های پیشرفته اعتبارسنجی
  • 98. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 99. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 100. کاربرد XAI در حوزه‌های حساس

📚 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.