سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های علمی با روش‌های محاسباتی پیشرفته

کتاب تحلیل داده‌های علمی با روش‌های محاسباتی پیشرفته

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 علمی با روش‌های محاسباتی پیشرفته

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: روش‌های محاسباتی در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علوم داده و تحلیل داده
  • 2. مقدمه‌ای بر روش‌های محاسباتی در تحلیل داده
  • 3. مفاهیم اساسی آمار و احتمال در علوم داده
  • 4. آشنایی با انواع داده‌ها و ساختارهای داده
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 6. مدیریت داده‌های گمشده
  • 7. استانداردسازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 8. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 9. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 10. تجسم داده‌ها: نمودارها و گراف‌ها
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 12. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
  • 13. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 14. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 15. طبقه‌بندی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 16. رگرسیون لجستیک
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. درختان تصمیم
  • 19. جنگل‌های تصادفی
  • 20. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 21. متریک‌های ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
  • 22. منحنی ROC و AUC
  • 23. خوشه‌بندی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 24. K-Means Clustering
  • 25. Hierarchical Clustering
  • 26. DBSCAN Clustering
  • 27. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 28. کاهش ابعاد
  • 29. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 30. تحلیل تشخیص عوامل (Factor Analysis)
  • 31. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 32. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متون
  • 33. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 34. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • 35. مدل‌سازی زبان
  • 36. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 37. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 38. توابع فعال‌سازی
  • 39. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 41. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 42. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 43. یادگیری تقویتی
  • 44. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 45. مدل‌های ARIMA
  • 46. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 47. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 48. مدل‌سازی گراف
  • 49. شاخص‌های مرکزی در شبکه‌ها
  • 50. یافتن جوامع در شبکه‌ها
  • 51. تحلیل داده‌های مکانی
  • 52. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 53. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 54. الگوریتم Apriori
  • 55. کشف تقلب با داده‌کاوی
  • 56. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 58. بهینه‌سازی خطی
  • 59. بهینه‌سازی غیرخطی
  • 60. الگوریتم‌های ژنتیک
  • 61. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 63. تشخیص اشیاء
  • 64. تقطیر تصاویر
  • 65. کاربردها در سلامت و پزشکی
  • 66. تحلیل داده‌های بالینی
  • 67. پیش‌بینی بیماری
  • 68. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری پزشکی
  • 69. کاربردها در اقتصاد و مالی
  • 70. تحلیل بازار سهام
  • 71. پیش‌بینی قیمت‌ها
  • 72. مدل‌سازی ریسک
  • 73. کاربردها در علوم اجتماعی
  • 74. تحلیل افکار عمومی
  • 75. پیش‌بینی رفتار اجتماعی
  • 76. تحلیل داده‌های آموزشی
  • 77. مقدمه‌ای بر اخلاق در علوم داده
  • 78. حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. امنیت داده‌ها
  • 80. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 81. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 82. روش‌های کاهش سوگیری
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 84. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 85. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 86. کاربرد در پردازش تصویر پیشرفته
  • 87. تولید تصویر با هوش مصنوعی
  • 88. توضیح‌پذیری در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 89. مدل‌های قابل تفسیر (Interpretable Models)
  • 90. روش‌های توضیح‌پذیری (XAI)
  • 91. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 92. مقدمه‌ای بر ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 93. Spark و Hadoop
  • 94. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 95. کاربردها در صنعت و تولید
  • 96. بهینه‌سازی فرآیندها
  • 97. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 98. کنترل کیفیت
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 100. یادگیری عمیق تقویتی

📚 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.