سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع ورود به دنیای علم داده برای مبتدیان

کتاب راهنمای جامع ورود به دنیای علم داده برای مبتدیان

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 راهنمای جامع ورود به دنیای علم داده برای مبتدیان

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و داده

موضوع میانی: مبانی علم داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آن
  • 2. مفاهیم پایه علم داده
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 4. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 5. آمار توصیفی و اکتشافی
  • 6. تجسم داده‌ها: ابزارها و تکنیک‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 8. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون لجستیک
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: درختان تصمیم
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری نظارت شده
  • 15. تنظیم ابرپارامترها و اعتبارسنجی متقابل
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 17. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی K-Means
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 19. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 20. کاربردهای NLP در علم داده
  • 21. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
  • 22. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 23. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 26. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 27. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش متن
  • 28. مقدمه‌ای بر علم داده در عمل: ابزارها و زبان‌ها
  • 29. زبان برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 30. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: NumPy
  • 31. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: Pandas
  • 32. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: Matplotlib
  • 33. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: Seaborn
  • 34. کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون: Scikit-learn
  • 35. کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتون: TensorFlow
  • 36. کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتون: PyTorch
  • 37. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) برای علم داده
  • 38. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌ها
  • 39. مفاهیم پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 40. زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL)
  • 41. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
  • 42. کاربرد پایگاه داده‌ها در علم داده
  • 43. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 44. تکنیک‌های انتخاب ویژگی
  • 45. تکنیک‌های استخراج ویژگی
  • 46. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 47. مدل‌سازی سری‌های زمانی: ARIMA
  • 48. پیش‌بینی با استفاده از سری‌های زمانی
  • 49. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 51. الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
  • 52. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 54. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 55. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 57. کاربرد یادگیری فعال در علم داده
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. کاربرد یادگیری انتقالی در مسائل مختلف
  • 60. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 61. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 62. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 63. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 64. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data)
  • 65. اکوسیستم کلان داده: Hadoop
  • 66. اکوسیستم کلان داده: Spark
  • 67. کاربرد کلان داده در صنایع مختلف
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری آنلاین (Online Learning)
  • 69. چالش‌ها و فرصت‌های یادگیری آنلاین
  • 70. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 71. کاربرد یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 73. کاربرد یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری مجموعه‌ای (Ensemble Learning)
  • 75. روش‌های Bagging و Boosting
  • 76. مدل‌های پیشرفته Bagging و Boosting
  • 77. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 78. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 79. مقدمه‌ای بر پردازش گراف (Graph Processing)
  • 80. ابزارهای پردازش گراف
  • 81. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 82. تکنیک‌های کشف الگو
  • 83. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 84. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 85. شاخص‌های کلیدی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 86. کاربرد تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 87. مقدمه‌ای بر ابزارهای بصری‌سازی پیشرفته
  • 88. داشبوردهای تعاملی
  • 89. گزارش‌دهی و اشتراک‌گذاری نتایج
  • 90. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 91. روش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 92. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 93. مقدمه‌ای بر مهندسی داده (Data Engineering)
  • 94. خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 95. مدیریت کلان داده
  • 96. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 97. ابزارهای هوش تجاری
  • 98. تحلیل داده برای تصمیم‌گیری تجاری
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
  • 100. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)

📚 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.