سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توانمندسازی محصولات داده‌محور با پلتفرم تحلیل داده ING

کتاب توانمندسازی محصولات داده‌محور با پلتفرم تحلیل داده ING

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 توانمندسازی محصولات داده‌محور با پلتفرم تحلیل داده ING

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت پلتفرم‌های داده‌محور

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 2. فصل اول: مبانی تحلیل داده و اهمیت آن
  • 3. فصل دوم: معرفی پلتفرم‌های داده‌محور
  • 4. فصل سوم: معماری پلتفرم تحلیل داده ING
  • 5. فصل چهارم: استراتژی دموکراتیزه کردن تحلیل داده
  • 6. فصل پنجم: نقش داده در نوآوری محصول
  • 7. فصل ششم: تعریف محصولات داده‌محور
  • 8. فصل هفتم: چرخه عمر توسعه محصول داده‌محور
  • 9. فصل هشتم: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 10. فصل نهم: ابزارها و تکنیک‌های پاکسازی داده
  • 11. فصل دهم: مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 12. فصل یازدهم: ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
  • 13. فصل دوازدهم: پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 14. فصل سیزدهم: انبار داده و دریاچه داده
  • 15. فصل چهاردهم: مهندسی ویژگی در تحلیل داده
  • 16. فصل پانزدهم: انتخاب و استخراج ویژگی‌های مرتبط
  • 17. فصل شانزدهم: مدل‌سازی داده‌های ساختاریافته
  • 18. فصل هفدهم: تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
  • 19. فصل هجدهم: الگوریتم‌های یادگیری ماشین پایه
  • 20. فصل نوزدهم: رگرسیون خطی و منطقی
  • 21. فصل بیستم: درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 22. فصل بیست و یکم: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 23. فصل بیست و دوم: خوشه‌بندی و الگوریتم K-Means
  • 24. فصل بیست و سوم: مدل‌سازی داده‌های غیرساختاریافته
  • 25. فصل بیست و چهارم: پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 26. فصل بیست و پنجم: تحلیل احساسات متن
  • 27. فصل بیست و ششم: مدل‌سازی موضوعی
  • 28. فصل بیست و هفتم: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 29. فصل بیست و هشتم: شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 30. فصل بیست و نهم: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 31. فصل سی ام: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 32. فصل سی و یکم: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 33. فصل سی و دوم: معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 34. فصل سی و سوم: معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 35. فصل سی و چهارم: اعتبارسنجی متقابل
  • 36. فصل سی و پنجم: تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 37. فصل سی و ششم: روش‌های توضیح مدل‌های جعبه سیاه
  • 38. فصل سی و هفتم: اهمیت شفافیت در تحلیل داده
  • 39. فصل سی و هشتم: دیپلوی و استقرار مدل‌ها
  • 40. فصل سی و نهم: پلتفرم‌های استقرار مدل
  • 41. فصل چهلم: مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 42. فصل چهل و یکم: نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 43. فصل چهل و دوم: بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 44. فصل چهل و سوم: حکمرانی داده و امنیت
  • 45. فصل چهل و چهارم: سیاست‌های حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 46. فصل چهل و پنجم: مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 47. فصل چهل و ششم: اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 48. فصل چهل و هفتم: سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 49. فصل چهل و هشتم: انصاف و عدالت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 50. فصل چهل و نهم: مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 51. فصل پنجاهم: فرهنگ داده‌محور در سازمان
  • 52. فصل پنجاه و یکم: رهبری و تغییر سازمانی
  • 53. فصل پنجاه و دوم: آموزش و توانمندسازی کارکنان
  • 54. فصل پنجاه و سوم: ایجاد تیم‌های تحلیل داده
  • 55. فصل پنجاه و چهارم: همکاری بین تیم‌ها
  • 56. فصل پنجاه و پنجم: ابزارهای بصری‌سازی داده
  • 57. فصل پنجاه و ششم: داشبوردهای مدیریتی
  • 58. فصل پنجاه و هفتم: طراحی بصری مؤثر
  • 59. فصل پنجاه و هشتم: داستان‌سرایی با داده‌ها
  • 60. فصل پنجاه و نهم: ارتباط نتایج تحلیل با ذینفعان
  • 61. فصل شصتم: موارد کاربردی در صنعت بانکداری
  • 62. فصل شصت و یکم: کشف تقلب با تحلیل داده
  • 63. فصل شصت و دوم: شخصی‌سازی خدمات بانکی
  • 64. فصل شصت و سوم: مدیریت ریسک اعتباری
  • 65. فصل شصت و چهارم: بهینه‌سازی عملیات بانکی
  • 66. فصل شصت و پنجم: موارد کاربردی در صنعت بیمه
  • 67. فصل شصت و ششم: ارزیابی ریسک بیمه‌پذیری
  • 68. فصل شصت و هفتم: تشخیص ادعاهای جعلی
  • 69. فصل شصت و هشتم: بهینه‌سازی قیمت‌گذاری بیمه
  • 70. فصل شصت و نهم: موارد کاربردی در تجارت الکترونیک
  • 71. فصل هفتادم: توصیه‌گرهای محصول
  • 72. فصل هفتاد و یکم: تحلیل سبد خرید
  • 73. فصل هفتاد و دوم: پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 74. فصل هفتاد و سوم: موارد کاربردی در سلامت
  • 75. فصل هفتاد و چهارم: تشخیص بیماری با تصویربرداری
  • 76. فصل هفتاد و پنجم: پیش‌بینی شیوع بیماری
  • 77. فصل هفتاد و ششم: شخصی‌سازی درمان
  • 78. فصل هفتاد و هفتم: پلتفرم‌های ابری برای تحلیل داده
  • 79. فصل هفتاد و هشتم: خدمات AWS برای تحلیل داده
  • 80. فصل هفتاد و نهم: خدمات Google Cloud برای تحلیل داده
  • 81. فصل هشتادم: خدمات Azure برای تحلیل داده
  • 82. فصل هشتاد و یکم: ابزارهای متن‌باز برای تحلیل داده
  • 83. فصل هشتاد و دوم: کتابخانه‌های Python برای علم داده
  • 84. فصل هشتاد و سوم: فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین متن‌باز
  • 85. فصل هشتاد و چهارم: چالش‌های پیاده‌سازی پلتفرم داده‌محور
  • 86. فصل هشتاد و پنجم: مقاومت سازمانی در برابر تغییر
  • 87. فصل هشتاد و ششم: کمبود مهارت‌های لازم
  • 88. فصل هشتاد و هفتم: هزینه‌های پیاده‌سازی
  • 89. فصل هشتاد و هشتم: آینده تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 90. فصل هشتاد و نهم: هوش مصنوعی مولد
  • 91. فصل نودم: تحلیل داده در لبه (Edge Analytics)
  • 92. فصل نود و یکم: داده‌های زمان واقعی (Real-time Data)
  • 93. فصل نود و دوم: یادگیری تقویتی
  • 94. فصل نود و سوم: هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
  • 95. فصل نود و چهارم: پلتفرم‌های داده‌محور نسل بعدی
  • 96. فصل نود و پنجم: تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
  • 97. فصل نود و ششم: مقیاس‌پذیری پلتفرم‌های داده‌محور
  • 98. فصل نود و هفتم: مدیریت هزینه‌ها در مقیاس بزرگ
  • 99. فصل نود و هشتم: نوآوری مستمر در پلتفرم‌های داده
  • 100. فصل نود و نهم: چشم‌انداز آینده تحلیل داده در ایران

📚 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.