سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول و روش‌های علم داده در عمل

کتاب اصول و روش‌های علم داده در عمل

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 اصول و روش‌های علم داده در عمل

موضوع کلی: علوم و مهندسی داده

موضوع میانی: مبانی و تکنیک‌های علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 2. تاریخچه علم داده
  • 3. نقش علم داده در دنیای امروز
  • 4. داده چیست؟ انواع داده‌ها
  • 5. منابع داده و چگونگی جمع‌آوری آن‌ها
  • 6. کیفیت داده و اهمیت آن
  • 7. پاکسازی داده‌های کثیف
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 9. استخراج ویژگی
  • 10. انتخاب ویژگی
  • 11. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 12. تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 13. تجسم داده‌ها
  • 14. نمودارهای پایه برای داده‌های عددی
  • 15. نمودارهای پایه برای داده‌های دسته‌ای
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 17. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 18. یادگیری نظارت شده: رگرسیون
  • 19. رگرسیون خطی ساده
  • 20. رگرسیون خطی چندگانه
  • 21. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 22. یادگیری نظارت شده: طبقه‌بندی
  • 23. رگرسیون لجستیک
  • 24. درختان تصمیم
  • 25. جنگل‌های تصادفی
  • 26. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 27. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 28. متریک‌های ارزیابی طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 29. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 30. خوشه‌بندی
  • 31. الگوریتم K-Means
  • 32. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 33. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 34. کاهش ابعاد: تحلیل تشخیص عامل (Factor Analysis)
  • 35. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 39. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر
  • 40. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 41. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 42. توکن‌سازی و پاکسازی متن
  • 43. بازنمایی متنی: Bag-of-Words
  • 44. بازنمایی متنی: TF-IDF
  • 45. کلمات و جملات جاسازی شده (Embeddings)
  • 46. تحلیل احساسات
  • 47. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. فیلترینگ مشارکتی
  • 49. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 50. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 51. مقدمه‌ای بر داده‌های کلان (Big Data)
  • 52. معماری‌های کلان داده: Hadoop
  • 53. اکوسیستم Hadoop: HDFS, MapReduce
  • 54. Spark و پردازش سریع کلان داده
  • 55. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 56. کاربرد علم داده در کسب و کار
  • 57. علم داده در مالی و بانکداری (بدون ربا)
  • 58. علم داده در بازاریابی و فروش
  • 59. علم داده در بهداشت و درمان
  • 60. علم داده در صنعت و تولید
  • 61. علم داده در حمل و نقل
  • 62. علم داده در کشاورزی
  • 63. اخلاق در علم داده
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها
  • 65. امنیت داده‌ها
  • 66. سوگیری در الگوریتم‌ها و راهکارهای آن
  • 67. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 68. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 69. چرخه حیات پروژه علم داده
  • 70. مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 71. تحلیل سری‌های زمانی
  • 72. پیش‌بینی تقاضا
  • 73. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 74. تجسم داده‌های پیشرفته
  • 75. داشبوردهای تعاملی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (با چارچوب علمی)
  • 77. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی (با چارچوب علمی)
  • 78. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 79. کاربرد یادگیری انتقالی در مسائل مختلف
  • 80. نکات پیشرفته در پاکسازی داده‌ها
  • 81. تکنیک‌های پیشرفته استخراج ویژگی
  • 82. روش‌های نوین کاهش ابعاد
  • 83. ارزیابی و انتخاب مدل‌های پیچیده
  • 84. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 85. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 86. روش‌های تشخیص و مدیریت داده‌های پرت
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 88. کاربرد علم داده در پیش‌بینی حوادث غیرمترقبه
  • 89. علم داده در بهبود فرآیندهای اداری (با چارچوب قوانین)
  • 90. علم داده در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 91. علم داده در مدیریت منابع آب
  • 92. علم داده در حوزه آموزش و پرورش
  • 93. علم داده در پایش سلامت عمومی
  • 94. علم داده در حوزه مدیریت شهری
  • 95. علم داده در پژوهش‌های علمی
  • 96. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا (با رعایت چارچوب)
  • 98. مبانی حقوقی و شرعی در استفاده از داده‌ها
  • 99. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی سیستم‌های داده
  • 100. آینده علم داده و روندهای نوین

📚 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.