سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل احساسات متون با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

کتاب تحلیل احساسات متون با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

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 احساسات متون با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با R

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
  • 2. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
  • 3. مبانی زبان برنامه‌نویسی R
  • 4. انواع داده‌ها در R
  • 5. ساختارهای داده‌ای در R
  • 6. کار با بردارها و لیست‌ها
  • 7. کار با ماتریس‌ها و دیتافریم‌ها
  • 8. بارگذاری داده‌ها در R
  • 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. مدیریت مقادیر گمشده
  • 11. تبدیل و ادغام داده‌ها
  • 12. مبانی تحلیل متون
  • 13. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 14. مفهوم توکن‌سازی
  • 15. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 16. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
  • 17. لمتیزاسیون (Lemmatization)
  • 18. کار با بسته‌های NLP در R
  • 19. بسته tidytext
  • 20. بسته tm
  • 21. بسته quanteda
  • 22. مبانی تحلیل احساسات
  • 23. تعریف تحلیل احساسات
  • 24. کاربردها و اهمیت تحلیل احساسات
  • 25. انواع رویکردهای تحلیل احساسات
  • 26. رویکردهای مبتنی بر واژگان (Lexicon-based)
  • 27. رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning-based)
  • 28. مبانی تحلیل احساسات با R
  • 29. نصب بسته‌های تحلیل احساسات
  • 30. بارگذاری لغت‌نامه‌های احساسات
  • 31. تحلیل احساسات با استفاده از لغت‌نامه‌ها
  • 32. محاسبه امتیاز احساسات
  • 33. نمایش نتایج تحلیل احساسات
  • 34. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
  • 35. دسته‌بندی متون
  • 36. ویژگی‌های متون برای دسته‌بندی
  • 37. روش‌های استخراج ویژگی
  • 38. مدل‌های ساده یادگیری ماشین
  • 39. رگرسیون لجستیک
  • 40. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 41. درخت تصمیم
  • 42. نصب بسته‌های یادگیری ماشین
  • 43. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 44. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 45. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی
  • 46. متریک‌های ارزیابی (دقت، صحت، بازیابی، F1-score)
  • 47. ساخت مدل تحلیل احساسات با R
  • 48. آموزش مدل با داده‌های برچسب‌دار
  • 49. پیش‌بینی احساسات بر روی داده‌های جدید
  • 50. تنظیم پارامترهای مدل
  • 51. بهبود عملکرد مدل
  • 52. مهندسی ویژگی
  • 53. استفاده از مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 54. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 55. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 56. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 57. پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق
  • 58. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained models)
  • 59. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer models)
  • 60. استفاده از بسته‌های یادگیری عمیق در R
  • 61. TensorFlow و Keras در R
  • 62. PyTorch در R
  • 63. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 64. جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی
  • 65. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 66. تحلیل احساسات توییت‌ها
  • 67. شناسایی موضوعات و احساسات مرتبط
  • 68. مصورسازی نتایج تحلیل احساسات
  • 69. تحلیل احساسات نظرات کاربران
  • 70. تحلیل احساسات نقد فیلم
  • 71. تحلیل احساسات محصولات
  • 72. تحلیل احساسات اخبار
  • 73. تحلیل احساسات در حوزه سلامت
  • 74. تحلیل احساسات در حوزه مالی
  • 75. تحلیل احساسات در حوزه سیاسی
  • 76. چالش‌ها و محدودیت‌های تحلیل احساسات
  • 77. ابهام در زبان
  • 78. کنایه و طنز
  • 79. زبان محاوره و اصطلاحات
  • 80. محدودیت‌های داده
  • 81. اخلاق در تحلیل احساسات
  • 82. حریم خصوصی داده‌ها
  • 83. سوگیری در مدل‌ها
  • 84. کاربردهای پیشرفته تحلیل احساسات
  • 85. استخراج جنبه‌محور احساسات (Aspect-based Sentiment Analysis)
  • 86. تحلیل احساسات چندزبانه
  • 87. تحلیل احساسات در زمان واقعی (Real-time)
  • 88. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات با استفاده از زبان فارسی
  • 89. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 90. بسته‌های پردازش زبان فارسی در R
  • 91. کاربرد لغت‌نامه‌های فارسی
  • 92. ساخت مدل تحلیل احساسات برای زبان فارسی
  • 93. ارزیابی مدل تحلیل احساسات فارسی
  • 94. پروژه‌های عملی تحلیل احساسات
  • 95. تحلیل احساسات یک مجموعه داده واقعی
  • 96. ارائه نتایج و تفسیر آن‌ها
  • 97. مراحل نهایی و جمع‌بندی
  • 98. مطالعه بیشتر و منابع تکمیلی
  • 99. راهنمای گام به گام ساخت مدل تحلیل احساسات
  • 100. مبانی آماری برای تحلیل احساسات

📚 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.