سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل آماری و کاربردی

کتاب راهنمای جامع آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل آماری و 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 راهنمای جامع آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل آماری و کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و اهمیت آماده‌سازی داده
  • 2. فصل اول: چرایی اهمیت آماده‌سازی داده‌ها در تحلیل آماری
  • 3. فصل دوم: تعریف و انواع داده‌ها در علوم داده
  • 4. فصل سوم: مراحل کلی فرآیند آماده‌سازی داده‌ها
  • 5. فصل چهارم: شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 6. فصل پنجم: تکنیک‌های تشخیص داده‌های پرت
  • 7. فصل ششم: روش‌های حذف داده‌های پرت
  • 8. فصل هفتم: روش‌های جایگزینی داده‌های پرت
  • 9. فصل هشتم: شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 10. فصل نهم: دلایل بروز داده‌های گمشده
  • 11. فصل دهم: روش‌های تشخیص داده‌های گمشده
  • 12. فصل یازدهم: روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده (Imputation)
  • 13. فصل دوازدهم: میانگین، میانه و مد برای جایگزینی
  • 14. فصل سیزدهم: رگرسیون و روش‌های پیشرفته‌تر جایگزینی
  • 15. فصل چهاردهم: استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 16. فصل پانزدهم: تفاوت استانداردسازی و نرمال‌سازی
  • 17. فصل شانزدهم: کاربرد استانداردسازی در الگوریتم‌ها
  • 18. فصل هفدهم: کاربرد نرمال‌سازی در الگوریتم‌ها
  • 19. فصل هجدهم: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 20. فصل نوزدهم: ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 21. فصل بیستم: تبدیل متغیرهای طبقه‌بندی به عددی
  • 22. فصل بیست و یکم: کدگذاری یک‌طرفه (One-Hot Encoding)
  • 23. فصل بیست و دوم: کدگذاری ترتیبی (Ordinal Encoding)
  • 24. فصل بیست و سوم: کدگذاری برچسب (Label Encoding)
  • 25. فصل بیست و چهارم: ترکیب و ادغام ویژگی‌ها
  • 26. فصل بیست و پنجم: مدیریت ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction)
  • 27. فصل بیست و ششم: روش تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 28. فصل بیست و هفتم: کاربردهای PCA در آماده‌سازی داده
  • 29. فصل بیست و هشتم: فاکتور آنالیز (Factor Analysis)
  • 30. فصل بیست و نهم: پاکسازی داده‌های متنی
  • 31. فصل سی‌ام: پیش‌پردازش متن: حذف علائم نگارشی و اعداد
  • 32. فصل سی و یکم: توکن‌سازی (Tokenization) و حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 33. فصل سی و دوم: ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 34. فصل سی و سوم: تبدیل متن به فرمت عددی (TF-IDF)
  • 35. فصل سی و چهارم: پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های تاریخ و زمان
  • 36. فصل سی و پنجم: استخراج اجزای تاریخ و زمان
  • 37. فصل سی و ششم: محاسبه فواصل زمانی
  • 38. فصل سی و هفتم: مدیریت فرمت‌های مختلف تاریخ و زمان
  • 39. فصل سی و هشتم: جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
  • 40. فصل سی و نهم: چالش‌های جمع‌آوری داده
  • 41. فصل چهلم: روش‌های ادغام مجموعه‌داده‌ها
  • 42. فصل چهل و یکم: مدیریت داده‌های تکراری (Duplicates)
  • 43. فصل چهل و دوم: شناسایی و حذف داده‌های تکراری
  • 44. فصل چهل و سوم: اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
  • 45. فصل چهل و چهارم: تعریف قوانین اعتبارسنجی
  • 46. فصل چهل و پنجم: پیاده‌سازی قوانین اعتبارسنجی
  • 47. فصل چهل و ششم: ابزارها و کتابخانه‌های آماده‌سازی داده در پایتون
  • 48. فصل چهل و هفتم: آشنایی با کتابخانه Pandas
  • 49. فصل چهل و هشتم: عملیات پایه‌ای با Pandas برای آماده‌سازی داده
  • 50. فصل چهل و نهم: استفاده از NumPy برای عملیات عددی
  • 51. فصل پنجاهم: مقدمه‌ای بر Scikit-learn برای پیش‌پردازش
  • 52. فصل پنجاه و یکم: ابزارهای پیش‌پردازش در Scikit-learn
  • 53. فصل پنجاه و دوم: مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 54. فصل پنجاه و سوم: روش‌های نمونه‌برداری (Sampling)
  • 55. فصل پنجاه و چهارم: تکنیک‌های Over-sampling (SMOTE)
  • 56. فصل پنجاه و پنجم: تکنیک‌های Under-sampling
  • 57. فصل پنجاه و ششم: آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
  • 58. فصل پنجاه و هفتم: تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 59. فصل پنجاه و هشتم: اهمیت تقسیم‌بندی صحیح داده‌ها
  • 60. فصل پنجاه و نهم: تقسیم‌بندی طبقه‌بندی شده (Stratified Splitting)
  • 61. فصل شصتم: آماده‌سازی داده برای مصورسازی (Visualization)
  • 62. فصل شصت و یکم: انتخاب نوع مصورسازی مناسب
  • 63. فصل شصت و دوم: آماده‌سازی داده برای نمودارهای پراکندگی
  • 64. فصل شصت و سوم: آماده‌سازی داده برای نمودارهای میله‌ای
  • 65. فصل شصت و چهارم: آماده‌سازی داده برای نمودارهای خطی
  • 66. فصل شصت و پنجم: آماده‌سازی داده برای نمودارهای جعبه‌ای
  • 67. فصل شصت و ششم: آماده‌سازی داده برای نقشه‌ها و داده‌های مکانی
  • 68. فصل شصت و هفتم: اصول پاکسازی داده در پروژه‌های واقعی
  • 69. فصل شصت و هشتم: مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 70. فصل شصت و نهم: ابزارهای پردازش داده‌های حجیم
  • 71. فصل هفتادم: آماده‌سازی داده در محیط‌های کلان داده (Spark)
  • 72. فصل هفتاد و یکم: اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 73. فصل هفتاد و دوم: اهمیت کیفیت داده (Data Quality)
  • 74. فصل هفتاد و سوم: شاخص‌های کیفیت داده
  • 75. فصل هفتاد و چهارم: ممیزی داده‌ها (Data Auditing)
  • 76. فصل هفتاد و پنجم: مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده
  • 77. فصل هفتاد و ششم: اهمیت مستندسازی در تکرارپذیری
  • 78. فصل هفتاد و هفتم: نمونه‌سازی از فرآیندهای آماده‌سازی داده
  • 79. فصل هفتاد و هشتم: آماده‌سازی داده برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 80. فصل هفتاد و نهم: شناسایی روند، فصلیت و نویز
  • 81. فصل هشتادم: پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 82. فصل هشتاد و یکم: آماده‌سازی داده برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 83. فصل هشتاد و دوم: ساخت ماتریس مجاورت
  • 84. فصل هشتاد و سوم: آماده‌سازی داده برای تحلیل احساسات
  • 85. فصل هشتاد و چهارم: آماده‌سازی داده برای تحلیل اکتشافی (EDA)
  • 86. فصل هشتاد و پنجم: جمع‌بندی و مرور مفاهیم آماده‌سازی داده
  • 87. فصل هشتاد و ششم: چالش‌های مستمر در آماده‌سازی داده
  • 88. فصل هشتاد و هفتم: آینده آماده‌سازی داده و یادگیری ماشین
  • 89. فصل هشتاد و هشتم: ملاحظات اخلاقی در آماده‌سازی و استفاده از داده
  • 90. فصل هشتاد و نهم: رعایت حریم خصوصی در آماده‌سازی داده
  • 91. فصل نودم: اصول امنیت داده در طول فرآیند آماده‌سازی
  • 92. فصل نود و یکم: ارزیابی تاثیر آماده‌سازی بر نتایج تحلیل
  • 93. فصل نود و دوم: سنجش کارایی الگوریتم‌ها پس از آماده‌سازی
  • 94. فصل نود و سوم: تکنیک‌های خودکارسازی آماده‌سازی داده
  • 95. فصل نود و چهارم: ابزارهای یادگیری ماشینی برای آماده‌سازی خودکار
  • 96. فصل نود و پنجم: آماده‌سازی داده برای مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق
  • 97. فصل نود و ششم: مدیریت داده‌های چندوجهی (Multimodal Data)
  • 98. فصل نود و هفتم: استراتژی‌های موثر برای پاکسازی داده
  • 99. فصل نود و هشتم: درس‌های آموخته شده از پروژه‌های آماده‌سازی داده
  • 100. فصل نود و نهم: آماده‌سازی داده به عنوان یک مهارت کلیدی در علوم داده

📚 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.