سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اعتبارسنجی و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

کتاب اعتبارسنجی و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

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 اعتبارسنجی و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

موضوع کلی: مهندسی داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آماده‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها برای مدل‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت اعتبارسنجی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 3. مراحل کلیدی در آماده‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 4. انواع داده‌ها و چالش‌های مرتبط با آن‌ها
  • 5. بررسی کیفیت داده‌ها و معیارهای ارزیابی
  • 6. شناسایی و مدیریت مقادیر نامعتبر و پرت
  • 7. تکنیک‌های پاکسازی داده‌های عددی
  • 8. تکنیک‌های پاکسازی داده‌های متنی
  • 9. تکنیک‌های پاکسازی داده‌های دسته‌ای
  • 10. مقادیر گمشده: شناسایی و استراتژی‌های پر کردن
  • 11. روش‌های جایگزینی ساده برای مقادیر گمشده
  • 12. روش‌های پیشرفته‌تر برای پر کردن مقادیر گمشده
  • 13. اعتبارسنجی داده‌ها با استفاده از آمار توصیفی
  • 14. تجسم داده‌ها برای شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها
  • 15. نمودارهای هیستوگرام و جعبه‌ای برای داده‌های عددی
  • 16. نمودارهای میله‌ای و دایره‌ای برای داده‌های دسته‌ای
  • 17. نمودارهای پراکندگی برای بررسی روابط بین متغیرها
  • 18. تحلیل همبستگی و ماتریس همبستگی
  • 19. اهمیت نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 20. روش‌های نرمال‌سازی داده‌ها
  • 21. روش‌های استانداردسازی داده‌ها
  • 22. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. تبدیل داده‌های دسته‌ای به فرمت عددی
  • 24. رمزگذاری وان-هات (One-Hot Encoding)
  • 25. رمزگذاری برچسب (Label Encoding)
  • 26. رمزگذاری فرکانس (Frequency Encoding)
  • 27. درک و مدیریت داده‌های نامتعادل
  • 28. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتعادل
  • 29. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 30. مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 31. استخراج ویژگی از داده‌های متنی
  • 32. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 33. تجزیه و تحلیل عامل (Factor Analysis)
  • 34. تکنیک‌های کاهش ابعاد دیگر
  • 35. بررسی و انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 36. معیارهای انتخاب ویژگی
  • 37. روش‌های مبتنی بر فیلتر (Filter Methods)
  • 38. روش‌های مبتنی بر پوشش (Wrapper Methods)
  • 39. روش‌های ترکیبی (Embedded Methods)
  • 40. اعتبارسنجی مدل با استفاده از مجموعه داده‌های تست
  • 41. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 42. اهمیت تقسیم‌بندی صحیح داده‌ها
  • 43. تقسیم‌بندی تصادفی داده‌ها
  • 44. تقسیم‌بندی طبقه‌بندی شده داده‌ها
  • 45. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 46. اعتبارسنجی K-Fold
  • 47. اعتبارسنجی Stratified K-Fold
  • 48. اعتبارسنجی Leave-One-Out
  • 49. استراتژی‌های اعتبارسنجی برای داده‌های سری زمانی
  • 50. اهمیت داده‌های تمیز برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 51. چالش‌های آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 52. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 53. پردازش زبان طبیعی (NLP) و پیش‌پردازش متن
  • 54. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 55. حذف کلمات توقف (Stop Words) و ریشه‌یابی (Stemming)
  • 56. نمایش برداری متن (Bag-of-Words, TF-IDF)
  • 57. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 58. آماده‌سازی داده‌ها برای پردازش تصویر
  • 59. تغییر اندازه، برش و چرخش تصاویر
  • 60. افزایش داده برای تصاویر
  • 61. آماده‌سازی داده‌ها برای داده‌های صوتی
  • 62. استخراج ویژگی از سیگنال‌های صوتی
  • 63. استانداردهای داده در پلتفرم‌های ابری (مانند AWS S3)
  • 64. مدیریت داده‌های بزرگ و کلان‌داده
  • 65. استفاده از ابزارهای AWS برای آماده‌سازی داده‌ها
  • 66. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 67. AWS Glue برای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 68. Amazon SageMaker Data Wrangler
  • 69. کاربرد ابزارهای تحلیل داده متن‌باز (Pandas, NumPy)
  • 70. کاربرد کتابخانه‌های تجسم داده (Matplotlib, Seaborn)
  • 71. اصول مهندسی ویژگی در پروژه‌های واقعی
  • 72. تست و اعتبارسنجی مداوم در چرخه حیات داده
  • 73. مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده‌ها
  • 74. نکات امنیتی در مدیریت و آماده‌سازی داده‌ها
  • 75. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 76. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 77. ملاحظات اخلاقی در آماده‌سازی و استفاده از داده‌ها
  • 78. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 79. مدیریت نسخه‌های داده (Data Versioning)
  • 80. فرآیندهای خودکارسازی در آماده‌سازی داده‌ها
  • 81. مقدمه‌ای بر ارکستراسیون جریان‌های کاری داده
  • 82. ابزارهای ارکستراسیون (مانند Apache Airflow)
  • 83. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های داده
  • 84. ملاحظات عملکردی در آماده‌سازی داده‌ها
  • 85. بهینه‌سازی پردازش داده‌ها
  • 86. استفاده از منابع محاسباتی مناسب
  • 87. مقدمه‌ای بر مفهوم "Data Drift"
  • 88. شناسایی و مدیریت "Data Drift"
  • 89. تأثیر "Data Drift" بر عملکرد مدل
  • 90. استراتژی‌های بازآموزی مدل بر اساس تغییر داده‌ها
  • 91. اهمیت اعتبارسنجی داده‌ها در مراحل مختلف توسعه مدل
  • 92. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مهندسی داده
  • 93. آماده‌سازی داده‌ها برای استقرار مدل (Deployment)
  • 94. ملاحظات نهایی در اعتبارسنجی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 95. بررسی مجدد الزامات قانونی در آماده‌سازی داده‌ها
  • 96. تطبیق فرآیندها با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 97. رعایت حدود شرعی در پردازش و نمایش داده‌ها
  • 98. پرهیز از هرگونه توهین یا ترویج محتوای ممنوعه
  • 99. تأکید بر منافع ملی در تحلیل داده‌ها
  • 100. آماده‌سازی داده‌ها برای کاربردهای داخلی و بومی

📚 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.