سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جامع علم داده: از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی

کتاب جامع علم داده: از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی

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 جامع علم داده: از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی و کاربردهای علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علم داده و اهمیت آن
  • 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی علم داده
  • 3. چرخه حیات پروژه‌های علم داده
  • 4. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 5. انواع داده‌ها و منابع آن‌ها
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
  • 7. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 8. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 9. تبدیل داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 10. مفاهیم آماری پایه در علم داده
  • 11. آمار توصیفی: میانگین، میانه، مد
  • 12. انحراف معیار و واریانس
  • 13. توزیع‌های آماری رایج
  • 14. مفاهیم احتمال و نظریه احتمال
  • 15. آمار استنباطی: آزمون فرضیه
  • 16. مفاهیم رگرسیون خطی
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 18. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 19. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
  • 20. رگرسیون خطی چندگانه
  • 21. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 22. درختان تصمیم
  • 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. یادگیری مبتنی بر همسایگان نزدیک (KNN)
  • 25. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
  • 26. خوشه‌بندی: K-Means
  • 27. تحلیل مولفه اصلی (PCA)
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 29. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 30. معماری شبکه‌های عصبی
  • 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 33. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر
  • 34. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 35. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 36. توکنایز کردن و نرمال‌سازی متن
  • 37. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
  • 38. مدل‌های زبانی
  • 39. تحلیل احساسات
  • 40. ترجمه ماشینی
  • 41. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 42. انواع هوش مصنوعی: ضعیف و قوی
  • 43. مفاهیم جستجو و حل مسئله در هوش مصنوعی
  • 44. الگوریتم‌های جستجوی کلاسیک
  • 45. جستجوی اول سطح و اول عمق
  • 46. جستجوی حریصانه و A*
  • 47. مقدمه‌ای بر سیستم‌های خبره
  • 48. منطق فازی در هوش مصنوعی
  • 49. شبکه‌های بیزی
  • 50. یادگیری تقویتی
  • 51. مفاهیم پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
  • 52. یادگیری Q
  • 53. یادگیری عمقی تقویتی
  • 54. کاربردهای علم داده در کسب و کار
  • 55. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 56. پیش‌بینی فروش
  • 57. مدیریت ریسک
  • 58. بهینه‌سازی عملیات
  • 59. کاربردهای علم داده در سلامت
  • 60. تشخیص بیماری
  • 61. کشف دارو
  • 62. پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 63. کاربردهای علم داده در مالی
  • 64. تشخیص تقلب
  • 65. مدیریت پرتفوی
  • 66. پیش‌بینی بازار سهام
  • 67. کاربردهای علم داده در صنعت
  • 68. نگهداری پیش‌بینانه
  • 69. کنترل کیفیت
  • 70. بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 71. کاربردهای علم داده در دولت
  • 72. مدیریت شهری
  • 73. تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 74. امنیت ملی
  • 75. ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی در علم داده
  • 76. پایتون برای علم داده
  • 77. کتابخانه‌های پایتون: NumPy, Pandas
  • 78. کتابخانه‌های مصورسازی: Matplotlib, Seaborn
  • 79. کتابخانه‌های یادگیری ماشین: Scikit-learn
  • 80. مقدمه‌ای بر TensorFlow و PyTorch
  • 81. SQL برای علم داده
  • 82. مقدمه‌ای بر ابزارهای Big Data
  • 83. مفاهیم Hadoop و Spark
  • 84. پروژه‌های عملی علم داده
  • 85. انتخاب و تعریف مسئله پروژه
  • 86. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های پروژه
  • 87. انتخاب و پیاده‌سازی مدل
  • 88. ارزیابی مدل و تنظیم پارامترها
  • 89. ارائه نتایج و تفسیر آن‌ها
  • 90. اخلاق در علم داده
  • 91. حریم خصوصی داده‌ها
  • 92. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 93. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 94. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 95. روندهای نوظهور در علم داده
  • 96. تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل

📚 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.