سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی علم داده و تحلیل داده‌های کاربردی

کتاب مبانی علم داده و تحلیل داده‌های 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 مبانی علم داده و تحلیل داده‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: علم داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 2. تاریخچه و سیر تحول علم داده
  • 3. نقش علم داده در دنیای امروز
  • 4. اصول کلیدی علم داده
  • 5. فرآیند کلی علم داده
  • 6. جمع‌آوری داده‌ها
  • 7. انواع داده‌ها
  • 8. ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 9. کیفیت داده‌ها
  • 10. پاکسازی داده‌ها
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی
  • 13. انتخاب ویژگی
  • 14. کاهش ابعاد
  • 15. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 16. تجسم داده‌ها
  • 17. نمودارهای پایه
  • 18. نمودارهای پیشرفته
  • 19. تفسیر تجسم‌های داده
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 21. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 22. یادگیری نظارت شده
  • 23. رگرسیون خطی
  • 24. رگرسیون لجستیک
  • 25. درختان تصمیم
  • 26. جنگل‌های تصادفی
  • 27. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 28. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 29. یادگیری بدون نظارت
  • 30. خوشه‌بندی (K-Means)
  • 31. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 32. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 33. تکنیک‌های کاهش ابعاد دیگر
  • 34. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 35. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 36. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 37. اعتبارسنجی متقابل
  • 38. تنظیم ابرپارامترها
  • 39. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 40. مدل‌های ساده سری زمانی
  • 41. تحلیل روند و فصلی
  • 42. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی
  • 43. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 45. کیسه کلمات (Bag of Words)
  • 46. TF-IDF
  • 47. مدل‌های زبانی مقدماتی
  • 48. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 51. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در NLP
  • 53. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 54. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 55. حریم خصوصی داده‌ها
  • 56. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 57. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 58. کاربرد علم داده در کسب و کار
  • 59. تحلیل داده‌های مشتری
  • 60. پیش‌بینی فروش
  • 61. مدیریت ریسک
  • 62. کاربرد علم داده در بهداشت و درمان
  • 63. تشخیص بیماری
  • 64. کشف دارو
  • 65. شخصی‌سازی درمان
  • 66. کاربرد علم داده در امور مالی
  • 67. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 68. تشخیص تقلب
  • 69. معاملات الگوریتمی
  • 70. کاربرد علم داده در حمل و نقل
  • 71. بهینه‌سازی مسیر
  • 72. مدیریت ترافیک
  • 73. خودروهای خودران
  • 74. کاربرد علم داده در علوم اجتماعی
  • 75. تحلیل افکار عمومی
  • 76. پیش‌بینی رفتار اجتماعی
  • 77. مطالعات جامعه‌شناختی
  • 78. مقدمه‌ای بر بیگ دیتا
  • 79. مفاهیم و چالش‌های بیگ دیتا
  • 80. ابزارهای بیگ دیتا (Hadoop, Spark)
  • 81. معماری‌های بیگ دیتا
  • 82. امنیت در بیگ دیتا
  • 83. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 84. خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 85. مدیریت پایگاه داده‌های NoSQL
  • 86. پردازش داده‌های جریانی
  • 87. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 88. معماری‌های مدل‌های مولد
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
  • 90. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
  • 91. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 92. روندهای نوظهور در علم داده
  • 93. نقش دانشمند داده در سازمان
  • 94. مهارت‌های مورد نیاز دانشمند داده
  • 95. مسیر شغلی در علم داده
  • 96. نکات پایانی برای موفقیت در علم داده
  • 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.