سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های کاربردی با پایتون: مطالعات موردی واقعی

کتاب تحلیل داده‌های کاربردی با پایتون: مطالعات موردی واقعی

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 داده‌های کاربردی با پایتون: مطالعات موردی واقعی

موضوع کلی: علم داده و تحلیل کسب‌وکار

موضوع میانی: کاربرد عملی علم داده در پروژه‌های واقعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل کسب‌وکار
  • 2. اهمیت تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
  • 3. آشنایی با چرخه عمر پروژه علم داده
  • 4. جمع‌آوری داده از منابع متنوع
  • 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 7. مهندسی ویژگی برای بهبود مدل‌ها
  • 8. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با کسب‌وکار
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در علم داده
  • 10. انواع مسائل یادگیری ماشین: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 11. کاربرد رگرسیون خطی در پیش‌بینی فروش
  • 12. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 13. کاربرد رگرسیون لجستیک در طبقه‌بندی مشتریان
  • 14. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 15. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 16. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از سری‌های زمانی
  • 17. تحلیل سبد خرید و الگوریتم‌های انجمنی
  • 18. یافتن محصولات مرتبط با استفاده از Apriori
  • 19. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی داده‌ها
  • 20. خوشه‌بندی مشتریان برای بخش‌بندی بازار
  • 21. تحلیل احساسات متن با استفاده از پایتون
  • 22. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل نظرات مشتریان
  • 23. شناسایی کلمات کلیدی و موضوعات اصلی متن
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 25. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص تصویر (با احتیاط)
  • 26. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. ساخت سیستم توصیه‌گر محتوا
  • 28. ساخت سیستم توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 29. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 30. علم داده در بازاریابی دیجیتال
  • 31. تحلیل رفتار کاربران در وب‌سایت
  • 32. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی با داده
  • 33. پیش‌بینی نرخ ریزش مشتریان
  • 34. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
  • 35. علم داده در امور مالی و بانکداری (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 36. تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی
  • 37. تحلیل ریسک اعتباری
  • 38. پیش‌بینی قیمت سهام (با احتیاط و تأکید بر تحلیل بنیادی)
  • 39. علم داده در مدیریت زنجیره تأمین
  • 40. بهینه‌سازی موجودی کالا
  • 41. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تأمین
  • 42. علم داده در منابع انسانی
  • 43. تحلیل رضایت شغلی کارکنان
  • 44. پیش‌بینی نرخ خروج کارکنان
  • 45. علم داده در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 46. تحلیل داده‌های سلامت برای پیش‌بینی بیماری (با احتیاط)
  • 47. مدیریت و تحلیل داده‌های بالینی (با رعایت حریم خصوصی)
  • 48. اخلاق در علم داده و مسئولیت‌پذیری
  • 49. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
  • 50. سوگیری در الگوریتم‌ها و راهکارهای مقابله
  • 51. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های علم داده
  • 52. تکنیک‌های مصورسازی داده‌ها
  • 53. نمودارهای میله‌ای، خطی و پراکندگی
  • 54. نقشه‌های حرارتی و نمودارهای جعبه‌ای
  • 55. مصورسازی داده‌های جغرافیایی
  • 56. کاربرد کتابخانه‌های مصورسازی پایتون (Matplotlib, Seaborn)
  • 57. کاربرد کتابخانه‌های مصورسازی پایتون (Plotly)
  • 58. کاربرد Bookdown در انتشار گزارش‌های علمی
  • 59. ساخت داشبوردهای تعاملی با Dash
  • 60. مقدمه‌ای بر ابزارهای کلان داده (Big Data)
  • 61. مفاهیم کلیدی در پردازش کلان داده
  • 62. مقدمه‌ای بر Spark برای پردازش کلان داده
  • 63. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های حجیم
  • 64. آشنایی با مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
  • 65. تکنیک‌های استخراج و تبدیل داده (ETL)
  • 66. پیاده‌سازی ETL با استفاده از ابزارهای موجود
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (با احتیاط)
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی (مثال‌های محدود)
  • 69. علم داده در کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
  • 70. شروع یک پروژه علم داده از ابتدا
  • 71. تعریف مسئله کسب‌وکار و اهداف پروژه
  • 72. انتخاب ابزارها و تکنولوژی‌های مناسب
  • 73. تیم‌سازی برای پروژه‌های علم داده
  • 74. مدیریت دانش در پروژه‌های علم داده
  • 75. ارتباط مؤثر با ذینفعان کسب‌وکار
  • 76. ارائه نتایج تحلیل به مدیران
  • 77. تبدیل تحلیل به اقدامات عملیاتی
  • 78. چالش‌های پیاده‌سازی علم داده در سازمان‌ها
  • 79. آینده علم داده و روندهای نوظهور
  • 80. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 81. علم داده و هوش مصنوعی مسئولانه
  • 82. ملاحظات حقوقی و نظارتی در علم داده
  • 83. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های فروش یک فروشگاه آنلاین
  • 84. مطالعه موردی: پیش‌بینی ترافیک شهری
  • 85. مطالعه موردی: تحلیل بازخورد مشتریان یک اپلیکیشن
  • 86. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 87. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های ورزشی برای بهبود عملکرد
  • 88. مطالعه موردی: کاربرد علم داده در آموزش و پرورش
  • 89. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های کشاورزی برای افزایش بهره‌وری
  • 90. مطالعه موردی: بهینه‌سازی لجستیک و حمل‌ونقل
  • 91. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های گردشگری
  • 92. مطالعه موردی: کاربرد علم داده در سازمان‌های دولتی
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مسیر علم داده

📚 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.