, ,

کتاب تحلیل کلان‌داده با زبان برنامه‌نویسی R: از مقدمات تا تکنیک‌های 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 تحلیل کلان‌داده با زبان برنامه‌نویسی R: از مقدمات تا تکنیک‌های پیشرفته

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: تحلیل و پردازش کلان‌داده با ابزارهای نرم‌افزاری

🎓 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. مقدمه‌ای بر علوم داده و کلان‌داده
  • 2. مفاهیم اساسی داده و اطلاعات
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای ذخیره‌سازی
  • 4. اهمیت تحلیل کلان‌داده در دنیای امروز
  • 5. مروری بر ابزارها و زبان‌های تحلیل کلان‌داده
  • 6. معرفی زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده
  • 7. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
  • 8. محیط کاری RStudio و اصول اولیه
  • 9. مبانی برنامه‌نویسی در R: متغیرها و انواع داده
  • 10. ساختارهای داده‌ای در R: وکتورها، ماتریس‌ها، آرایه‌ها
  • 11. کار با لیست‌ها و دیتافریم‌ها در R
  • 12. عملیات پایه‌ای روی داده‌ها در R
  • 13. بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها در R
  • 14. خواندن فایل‌های CSV و TXT
  • 15. خواندن فایل‌های Excel
  • 16. خواندن فایل‌های JSON
  • 17. خواندن پایگاه‌های داده (SQL)
  • 18. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 19. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 20. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 21. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 22. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 23. تجسم داده‌ها در R: مفاهیم و اصول
  • 24. نمودارهای پایه‌ای در R: هیستوگرام، نمودار پراکندگی
  • 25. نمودارهای میله‌ای و خطی
  • 26. نمودارهای جعبه‌ای و ویولن
  • 27. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 28. بسته‌های پرکاربرد تجسم داده: ggplot2
  • 29. مقدمه‌ای بر `ggplot2`
  • 30. ساخت نمودارهای پراکندگی با `ggplot2`
  • 31. رسم نمودارهای خطی و میله‌ای با `ggplot2`
  • 32. ایجاد نمودارهای چندگانه (Faceting)
  • 33. سفارشی‌سازی ظاهر نمودارها
  • 34. آمار توصیفی در R
  • 35. محاسبه شاخص‌های مرکزی (میانگین، میانه)
  • 36. محاسبه شاخص‌های پراکندگی (واریانس، انحراف معیار)
  • 37. جداول فراوانی و توزیع‌ها
  • 38. آزمون‌های آماری مقدماتی در R
  • 39. آزمون t تک‌نمونه‌ای
  • 40. آزمون t دو نمونه‌ای مستقل
  • 41. آزمون t زوجی
  • 42. آزمون کای‌دو (Chi-squared)
  • 43. مقدمه‌ای بر تحلیل رگرسیون
  • 44. رگرسیون خطی ساده
  • 45. تفسیر ضرایب رگرسیون
  • 46. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 47. رگرسیون خطی چندگانه
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 49. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 50. مجموعه داده‌های آموزشی و آزمایشی
  • 51. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 52. مدل‌های دسته‌بندی (Classification)
  • 53. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 54. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 55. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 56. مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 57. الگوریتم K-Means
  • 58. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 59. مقدمه‌ای بر پردازش کلان‌داده
  • 60. چالش‌های کلان‌داده (حجم، سرعت، تنوع)
  • 61. معماری‌های کلان‌داده: Hadoop و Spark
  • 62. کاربرد R در اکوسیستم Hadoop
  • 63. کاربرد R در اکوسیستم Spark
  • 64. بسته‌های R برای پردازش کلان‌داده
  • 65. `sparklyr`: اتصال R به Spark
  • 66. بارگذاری داده‌های کلان در `sparklyr`
  • 67. عملیات آماری روی داده‌های کلان با `sparklyr`
  • 68. اجرای مدل‌های یادگیری ماشین روی داده‌های کلان
  • 69. یادگیری عمیق (Deep Learning) و کلان‌داده
  • 70. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 71. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 72. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 73. بسته‌های R برای یادگیری عمیق: `keras`
  • 74. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با `keras`
  • 75. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کلان‌داده
  • 76. پیش‌پردازش متن در R
  • 77. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 78. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 79. بسته‌های R برای NLP
  • 80. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 81. جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی
  • 82. تجسم و تحلیل گراف‌ها
  • 83. شناسایی الگوها و شبکه‌ها
  • 84. کاربرد R در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 85. مدیریت و ذخیره‌سازی کلان‌داده
  • 86. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 87. مفاهیم کلان‌داده در پایگاه‌های داده
  • 88. امنیت داده‌ها در محیط کلان‌داده
  • 89. اخلاق در تحلیل کلان‌داده
  • 90. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
  • 91. سوگیری در الگوریتم‌ها و داده‌ها
  • 92. تفسیرپذیری مدل‌های کلان‌داده
  • 93. کاربردهای پیشرفته علوم داده
  • 94. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 95. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 96. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
  • 97. کاربرد علوم داده در حوزه‌های مختلف (مالی، پزشکی، بازاریابی)
  • 98. روندهای آینده در علوم داده و کلان‌داده
  • 99. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 100. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

📚 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 تحلیل کلان‌داده با زبان برنامه‌نویسی R: از مقدمات تا تکنیک‌های پیشرفته”

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

پیمایش به بالا