سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جامع تحلیل داده‌ها: از مبانی تا بصری‌سازی پیشرفته و کاربردهای یادگیری ماشین

کتاب جامع تحلیل داده‌ها: از مبانی تا بصری‌سازی پیشرفته و کاربردهای یادگیری ماشین

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 تحلیل داده‌ها: از مبانی تا بصری‌سازی پیشرفته و کاربردهای یادگیری ماشین

موضوع کلی: علم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل پیشرفته داده‌ها با یادگیری ماشین و بصری‌سازی داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل اطلاعات
  • 2. مبانی جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 3. اصول آماری در تحلیل داده‌ها
  • 4. شناخت انواع داده‌ها و ساختارها
  • 5. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 6. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
  • 7. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
  • 8. طبقه‌بندی با درخت تصمیم
  • 9. دسته‌بندی با ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. خوشه‌بندی با K-Means
  • 11. الگوریتم‌های کاهش ابعاد: PCA
  • 12. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 13. تحلیل احساسات در متون
  • 14. مدل‌سازی موضوعی با LDA
  • 15. مبانی یادگیری عمیق
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 19. اصول بصری‌سازی داده‌ها
  • 20. انواع نمودارها و کاربردهای آن‌ها
  • 21. بصری‌سازی داده‌های کلان
  • 22. ابزارهای بصری‌سازی: Tableau
  • 23. ابزارهای بصری‌سازی: Power BI
  • 24. مفاهیم کلان داده (Big Data)
  • 25. معماری هادوپ (Hadoop)
  • 26. سیستم فایل توزیع‌شده هادوپ (HDFS)
  • 27. پردازش موازی با MapReduce
  • 28. پردازش کلان داده با Spark
  • 29. مبانی پایگاه‌های داده NoSQL
  • 30. کاربرد MongoDB در تحلیل داده
  • 31. مبانی تحلیل سری‌های زمانی
  • 32. تحلیل آماری سری‌های زمانی
  • 33. مدل‌های ARIMA در پیش‌بینی
  • 34. تحلیل پیش‌بینی با شبکه‌های عصبی
  • 35. کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی
  • 36. تحلیل رفتار مشتری
  • 37. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 38. مبانی تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 39. شناسایی جوامع در شبکه‌ها
  • 40. تحلیل گراف و کاربردهای آن
  • 41. مبانی داده‌کاوی
  • 42. قوانین وابستگی و تحلیل سبد خرید
  • 43. قواعد انجمنی در کشف الگو
  • 44. شناخت داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • 45. تحلیل داده‌های مکانی با GIS
  • 46. بصری‌سازی داده‌های مکانی
  • 47. مبانی اخلاق در علم داده
  • 48. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 49. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین آماری
  • 51. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 52. استنتاج آماری در علم داده
  • 53. آزمون فرض در تحلیل داده
  • 54. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 55. رگرسیون چندگانه
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 57. کاهش ابعاد با t-SNE
  • 58. روش‌های تشخیص ناهنجاری
  • 59. کاربرد علم داده در صنعت مالی
  • 60. تحلیل ریسک اعتباری
  • 61. پیش‌بینی قیمت سهام (با احتیاط)
  • 62. مبانی علم داده در حوزه سلامت
  • 63. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 64. تشخیص بیماری با یادگیری ماشین
  • 65. کاربرد علم داده در تولید
  • 66. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 67. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 68. مبانی تحلیل داده‌های متنی پیشرفته
  • 69. مدل‌های زبانی و ترنسفورمرها
  • 70. کاربرد مدل‌های زبانی در ایران
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 72. یادگیری Q-Learning
  • 73. یادگیری Actor-Critic
  • 74. مبانی داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 75. پردازش داده‌های جریانی با Kafka
  • 76. تحلیل بلادرنگ با Spark Streaming
  • 77. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 78. تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 79. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های ML
  • 80. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 81. تنظیم هایپرپارامترها
  • 82. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 83. مبانی داده‌کاوی اکتشافی
  • 84. کاوش الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 85. تکنیک‌های نمونه‌برداری داده
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 87. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
  • 88. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 89. مبانی داده‌های تصویری و ویدیویی
  • 90. تحلیل تصاویر پزشکی
  • 91. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق گراف (GNN)
  • 93. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 94. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. مبانی داده‌کاوی در حوزه حقوقی
  • 96. تحلیل قراردادها و اسناد قانونی
  • 97. پیش‌بینی نتایج دعاوی حقوقی (با احتیاط)
  • 98. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 99. تکنیک‌های انتخاب ویژگی
  • 100. ساخت ویژگی‌های جدید

📚 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.