سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر علم داده: از داده تا بینش کاربردی

کتاب مقدمه‌ای بر علم داده: از داده تا بینش 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: از داده تا بینش کاربردی

موضوع کلی: علوم و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: علم داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علم داده و اهمیت آن
  • 2. انواع داده و ساختارهای آن
  • 3. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 5. شناخت داده‌ها: آمار توصیفی
  • 6. تجسم داده‌ها: نمودارها و گراف‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 8. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 9. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون
  • 10. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
  • 11. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 12. یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد
  • 13. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. اعتبارسنجی متقابل
  • 15. تنظیم ابرپارامترها
  • 16. مهندسی ویژگی
  • 17. انتخاب ویژگی
  • 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 19. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 20. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 21. پس‌انتشار خطا
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 23. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 25. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 26. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 27. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 29. معماری‌های یادگیری عمیق
  • 30. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 32. یادگیری انتقالی
  • 33. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 34. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 35. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 37. توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
  • 38. مدل‌سازی زبان
  • 39. تحلیل احساسات
  • 40. طبقه‌بندی متن
  • 41. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 42. ترجمه ماشینی
  • 43. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 44. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 45. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 46. چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ (مانند Apache Spark)
  • 47. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehousing)
  • 48. مقدمه‌ای بر دریاچه داده (Data Lake)
  • 49. امنیت داده‌ها در سیستم‌های بزرگ
  • 50. حریم خصوصی داده‌ها
  • 51. اخلاق در علم داده
  • 52. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 53. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 55. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 56. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 57. پیش‌بینی سری زمانی
  • 58. تحلیل داده‌های مکانی
  • 59. مصورسازی داده‌های مکانی
  • 60. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های آن
  • 61. تحلیل داده‌های IoT
  • 62. پردازش بلادرنگ داده‌ها
  • 63. مقدمه‌ای بر داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 64. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 65. مقدمه‌ای بر داده‌های سلامت
  • 66. تحلیل داده‌های سلامت
  • 67. مقدمه‌ای بر داده‌های مالی
  • 68. تحلیل داده‌های مالی
  • 69. مقدمه‌ای بر داده‌های ترافیک
  • 70. تحلیل داده‌های ترافیک
  • 71. مقدمه‌ای بر داده‌های کشاورزی
  • 72. تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 73. مقدمه‌ای بر داده‌های محیط زیست
  • 74. تحلیل داده‌های محیط زیست
  • 75. مقدمه‌ای بر داده‌های آموزشی
  • 76. تحلیل داده‌های آموزشی
  • 77. مقدمه‌ای بر داده‌های حقوقی
  • 78. تحلیل داده‌های حقوقی
  • 79. مقدمه‌ای بر داده‌های علوم انسانی
  • 80. تحلیل داده‌های علوم انسانی
  • 81. مقدمه‌ای بر داده‌های صنعت
  • 82. تحلیل داده‌های صنعتی
  • 83. مقدمه‌ای بر داده‌های انرژی
  • 84. تحلیل داده‌های انرژی
  • 85. مقدمه‌ای بر داده‌های شهری
  • 86. تحلیل داده‌های شهری
  • 87. مقدمه‌ای بر داده‌های گردشگری
  • 88. تحلیل داده‌های گردشگری
  • 89. مقدمه‌ای بر داده‌های فرهنگی
  • 90. تحلیل داده‌های فرهنگی
  • 91. مقدمه‌ای بر داده‌های ورزشی
  • 92. تحلیل داده‌های ورزشی
  • 93. مقدمه‌ای بر داده‌های رسانه‌ای
  • 94. تحلیل داده‌های رسانه‌ای
  • 95. مقدمه‌ای بر داده‌های حمل و نقل
  • 96. تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 97. مقدمه‌ای بر داده‌های ارتباطات
  • 98. تحلیل داده‌های ارتباطات
  • 99. مقدمه‌ای بر داده‌های خدمات
  • 100. تحلیل داده‌های خدماتی

📚 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.