, ,

کتاب مبانی علم داده و تحلیل داده‌های پیشرفته

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 پیشرفته

موضوع کلی: علوم و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: هوش مصنوعی و علم داده

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و تحلیل داده‌های پیشرفته
  • 2. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 3. تاریخچه علم داده
  • 4. نقش علم داده در دنیای امروز
  • 5. اخلاق در علم داده
  • 6. انواع داده‌ها و منابع داده
  • 7. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 8. مراحل فرآیند علم داده
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی داده‌ها
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها: مدیریت داده‌های گمشده
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها: تبدیل داده‌ها
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها: مهندسی ویژگی
  • 14. کاوش داده‌ها و تحلیل اکتشافی (EDA)
  • 15. مصورسازی داده‌ها: اصول و تکنیک‌ها
  • 16. مصورسازی داده‌ها: نمودارهای رایج
  • 17. مصورسازی داده‌ها: ابزارهای مصورسازی
  • 18. آمار توصیفی برای علم داده
  • 19. مفاهیم احتمال و توزیع‌ها
  • 20. آزمون فرض آماری
  • 21. رگرسیون خطی ساده
  • 22. رگرسیون خطی چندگانه
  • 23. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 25. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده
  • 26. انواع یادگیری ماشین: بدون نظارت
  • 27. انواع یادگیری ماشین: تقویتی
  • 28. طبقه‌بندی: الگوریتم‌های K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 29. طبقه‌بندی: درختان تصمیم
  • 30. طبقه‌بندی: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 31. طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 32. طبقه‌بندی: بیز ساده
  • 33. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازخوانی
  • 34. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: امتیاز F1 و منحنی ROC
  • 35. خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means
  • 36. خوشه‌بندی: خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 37. خوشه‌بندی: معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی
  • 38. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 39. کاهش ابعاد: تحلیل تشخیص خطی (LDA)
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 41. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 44. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 45. کاربرد شبکه‌های عصبی در بینایی ماشین
  • 46. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 47. یادگیری تقویتی: الگوریتم‌های Q-Learning
  • 48. یادگیری تقویتی: Deep Q-Networks (DQN)
  • 49. سیستم‌های توصیه‌گر: مبانی
  • 50. سیستم‌های توصیه‌گر: فیلترینگ مشارکتی
  • 51. سیستم‌های توصیه‌گر: فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 52. سیستم‌های توصیه‌گر: رویکردهای ترکیبی
  • 53. پردازش زبان طبیعی (NLP): تحلیل احساسات
  • 54. پردازش زبان طبیعی (NLP): مدل‌سازی موضوع
  • 55. پردازش زبان طبیعی (NLP): ترجمه ماشینی
  • 56. پردازش زبان طبیعی (NLP): تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 57. علم داده در حوزه سلامت
  • 58. علم داده در حوزه مالی
  • 59. علم داده در حوزه بازاریابی
  • 60. علم داده در حوزه حمل و نقل
  • 61. علم داده در حوزه انرژی
  • 62. علم داده در حوزه کشاورزی
  • 63. علم داده در حوزه آموزش
  • 64. علم داده در حوزه حکمرانی و خدمات عمومی
  • 65. کلان داده (Big Data): مفاهیم و چالش‌ها
  • 66. معماری سیستم‌های کلان داده
  • 67. ابزارهای پردازش کلان داده: Hadoop
  • 68. ابزارهای پردازش کلان داده: Spark
  • 69. قواعد انجمنی (Association Rules): الگوریتم Apriori
  • 70. قواعد انجمنی: کاربردها
  • 71. سری‌های زمانی: مقدمات
  • 72. سری‌های زمانی: مدل‌های ARIMA
  • 73. سری‌های زمانی: پیش‌بینی
  • 74. پردازش تصویر: فیلترینگ و تشخیص لبه
  • 75. پردازش تصویر: استخراج ویژگی
  • 76. پردازش تصویر: قطعه‌بندی تصویر
  • 77. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 78. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 79. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 80. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 81. امنیت در علم داده
  • 82. حریم خصوصی در علم داده
  • 83. انتقال داده‌ها و ETL
  • 84. کیفیت داده‌ها و ارزیابی آن
  • 85. نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 86. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 87. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری آماری
  • 89. مفاهیم بایاس و واریانس
  • 90. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 91. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 92. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 93. یادگیری خودنظارت (Self-supervised Learning)
  • 94. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 96. کاربردهای پیشرفته علم داده
  • 97. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 98. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 99. مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب و کار
  • 100. تحلیل پیش‌بینانه در بخش دولتی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مبانی علم داده و تحلیل داده‌های پیشرفته”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا