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 و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: علم داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و کاربردهای آن
  • 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی علم داده
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای
  • 4. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 5. اصول پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده
  • 7. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 8. کشف الگوها در داده‌ها
  • 9. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
  • 10. اصول طراحی نمودارهای مؤثر
  • 11. نمودارهای پراکندگی و خطی
  • 12. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 13. نمودارهای جعبه‌ای و نقشه‌ها
  • 14. آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی
  • 15. میانگین، میانه و مد
  • 16. واریانس، انحراف معیار و دامنه
  • 17. احتمالات پایه و توزیع‌های آماری
  • 18. توزیع نرمال و کاربردهای آن
  • 19. توزیع‌های گسسته (ذوجی، پواسون)
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 21. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 22. یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
  • 23. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 24. یادگیری نظارت شده: طبقه‌بندی
  • 25. رگرسیون لجستیک
  • 26. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 27. درختان تصمیم
  • 28. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 29. ماتریس درهم‌ریختگی
  • 30. دقت، صحت و بازیابی
  • 31. امتیاز F1 و منحنی ROC
  • 32. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 33. الگوریتم K-Means
  • 34. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 35. یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد
  • 36. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 37. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 38. ساختار پرسپترون تک لایه
  • 39. شبکه‌های عصبی چند لایه
  • 40. توابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
  • 41. یادگیری عمیق و کاربردهای آن
  • 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 44. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 45. تحلیل احساسات متنی
  • 46. مدل‌سازی موضوعی
  • 47. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
  • 48. تحلیل رفتار مشتری
  • 49. پیش‌بینی فروش
  • 50. مدیریت ریسک
  • 51. کاربرد علم داده در صنعت
  • 52. بهینه‌سازی فرآیندها
  • 53. کنترل کیفیت
  • 54. نگهداری پیش‌بینانه
  • 55. کاربرد علم داده در سلامت
  • 56. تشخیص بیماری‌ها
  • 57. کشف دارو
  • 58. شخصی‌سازی درمان
  • 59. کاربرد علم داده در امور مالی
  • 60. تشخیص تقلب
  • 61. امتیازدهی اعتباری
  • 62. مدیریت پورتفولیو
  • 63. اخلاقیات در علم داده
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها
  • 65. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 66. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 67. امنیت داده‌ها و حفاظت از اطلاعات
  • 68. مبانی امنیت سایبری در علم داده
  • 69. رمزنگاری و حریم خصوصی
  • 70. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها
  • 71. قانون حفاظت از داده‌ها
  • 72. رعایت اصول شرعی در مدیریت داده
  • 73. مدیریت داده‌های حساس
  • 74. ملاحظات فقهی در جمع‌آوری داده
  • 75. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های جمعی
  • 76. پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 77. طراحی و کوئری‌نویسی SQL
  • 78. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 79. مبانی کار با ابزارهای علم داده
  • 80. محیط‌های برنامه‌نویسی (Python, R)
  • 81. کتابخانه‌های کلیدی (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
  • 82. ابزارهای مصورسازی (Matplotlib, Seaborn)
  • 83. یادگیری تقویتی (مقدماتی)
  • 84. کاربردها و مثال‌های ساده
  • 85. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 86. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 87. ارزیابی متقابل (Cross-validation)
  • 88. تنظیم هایپرپارامترها
  • 89. مدل‌های آنسامبل (Ensemble Models)
  • 90. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 91. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 92. کاربرد علم داده در بهینه‌سازی
  • 93. بهینه‌سازی جستجو
  • 94. بهینه‌سازی منابع
  • 95. تحلیل سری‌های زمانی
  • 96. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 97. مدل‌های ARIMA
  • 98. کاربرد علم داده در شبکه‌های اجتماعی
  • 99. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 100. پیش‌بینی روندها

📚 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.