سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر علم داده: ابزارها و مفاهیم کاربردی

کتاب مقدمه‌ای بر علم داده: ابزارها و مفاهیم 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 مقدمه‌ای بر علم داده: ابزارها و مفاهیم کاربردی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مبانی علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با علم داده و کاربردهای آن
  • 2. انواع داده و ساختارهای داده
  • 3. مفاهیم کلیدی در علم داده
  • 4. تاریخچه علم داده
  • 5. نقش علم داده در دنیای امروز
  • 6. اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی
  • 7. مراحل کلی در پروژه علم داده
  • 8. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
  • 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. مدیریت داده‌های گمشده و پرت
  • 11. تبدیل و استانداردسازی داده‌ها
  • 12. کاوش و تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 13. مصورسازی داده‌ها: ابزارها و تکنیک‌ها
  • 14. نمودارهای پایه برای مصورسازی
  • 15. نمودارهای پیشرفته برای مصورسازی
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 17. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 18. یادگیری ماشین نظارت شده: رگرسیون
  • 19. یادگیری ماشین نظارت شده: طبقه‌بندی
  • 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 22. یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 23. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 24. یادگیری ماشین بدون نظارت: کاهش ابعاد
  • 25. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 27. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 28. مبانی یادگیری عمیق
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 31. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 32. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
  • 33. مدل‌سازی موضوعی در NLP
  • 34. تحلیل احساسات در متن
  • 35. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data)
  • 36. معماری‌های کلان داده: Hadoop
  • 37. اکوسیستم Hadoop: HDFS و MapReduce
  • 38. ابزارهای پردازش کلان داده: Spark
  • 39. Spark Core و RDDها
  • 40. Spark SQL و DataFrames
  • 41. Spark Streaming
  • 42. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 43. اصول طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 44. زبان SQL برای مدیریت داده‌ها
  • 45. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 46. انواع پایگاه‌های داده NoSQL
  • 47. کاربرد پایگاه‌های داده NoSQL
  • 48. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 49. چرخه عمر داده
  • 50. نقش مهندس داده
  • 51. ابزارهای مهندسی داده
  • 52. مفاهیم داده‌کاوی
  • 53. قوانین انجمنی و تحلیل سبد خرید
  • 54. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 55. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 56. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. روش‌های مبتنی بر محتوا
  • 58. روش‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 59. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI)
  • 61. رابطه علم داده و هوش مصنوعی
  • 62. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت
  • 63. اصول آماری در علم داده
  • 64. احتمالات و توزیع‌های آماری
  • 65. آزمون فرض آماری
  • 66. مقدمه‌ای بر ابزارهای برنامه‌نویسی علم داده
  • 67. زبان پایتون برای علم داده
  • 68. کتابخانه NumPy
  • 69. کتابخانه Pandas
  • 70. کتابخانه Matplotlib
  • 71. کتابخانه Seaborn
  • 72. کتابخانه Scikit-learn
  • 73. مقدمه‌ای بر ابزارهای ویژوال‌سازی تعاملی
  • 74. داشبوردهای مدیریتی
  • 75. طراحی داشبوردهای موثر
  • 76. کاربرد علم داده در کسب و کار
  • 77. تحلیل مشتری و بخش‌بندی بازار
  • 78. پیش‌بینی فروش و تقاضا
  • 79. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار
  • 80. علم داده در حوزه سلامت
  • 81. کاربرد در تشخیص بیماری
  • 82. شخصی‌سازی درمان
  • 83. علم داده در حوزه مالی
  • 84. مدیریت ریسک
  • 85. تشخیص تقلب
  • 86. علم داده در حوزه صنعت
  • 87. بهینه‌سازی تولید
  • 88. نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
  • 89. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 90. حریم خصوصی داده‌ها و قوانین مربوطه
  • 91. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 92. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 93. آینده علم داده و روندهای نوظهور
  • 94. یادگیری تقویتی
  • 95. هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 96. علم داده در لبه (Edge AI)
  • 97. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی علم داده
  • 98. مسیر شغلی در علم داده
  • 99. مهارت‌های مورد نیاز متخصص علم داده
  • 100. پروژه‌های عملی در 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.