سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های مقیاس بزرگ در سطح واحد: رویکردهای نوین و کاربردی

کتاب تحلیل داده‌های مقیاس بزرگ در سطح واحد: رویکردهای نوین 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 تحلیل داده‌های مقیاس بزرگ در سطح واحد: رویکردهای نوین و کاربردی

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل آماری در مقیاس بزرگ
  • 2. مفاهیم بنیادی داده‌های سطح واحد
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای ذخیره‌سازی
  • 4. مراحل چرخه حیات داده در پروژه‌های بزرگ
  • 5. مبانی جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های حجیم
  • 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
  • 7. مدل‌های آماری پایه برای داده‌های سطح واحد
  • 8. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و تعمیم‌یافته
  • 9. کاربرد رگرسیون لجستیک در تحلیل داده‌های دودویی
  • 10. مدل‌های سری زمانی برای داده‌های حجیم
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و الگوریتم‌ها
  • 12. یادگیری نظارت‌شده و طبقه‌بندی
  • 13. الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 14. روش‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 15. یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی
  • 16. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی داده‌ها
  • 17. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 19. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌های پیچیده
  • 20. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 21. تحلیل متن و استخراج اطلاعات کلیدی
  • 22. تکنیک‌های مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 23. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 24. الگوریتم‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 25. فیلترینگ مبتنی بر محتوا در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 26. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای در مقیاس بزرگ
  • 27. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 28. انواع پایگاه‌های داده NoSQL و کاربردهای آن‌ها
  • 29. ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های توزیع‌شده
  • 30. معماری‌های پردازش داده‌های حجیم (مانند Hadoop)
  • 31. اکوسیستم Hadoop: HDFS و MapReduce
  • 32. کاربرد Apache Spark برای پردازش سریع داده‌ها
  • 33. Spark SQL و تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 34. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
  • 35. مقدمه‌ای بر ابزارهای تجسم داده در مقیاس بزرگ
  • 36. تکنیک‌های رسم نمودارهای تعاملی
  • 37. کاربرد ابزارهای مانند Tableau و Power BI
  • 38. تجسم داده‌های جغرافیایی (GIS)
  • 39. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها و ارزیابی عملکرد
  • 40. معیارهای ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 41. معیارهای ارزیابی برای مسائل رگرسیون
  • 42. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 43. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 44. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 45. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 46. تشخیص و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 47. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری بیزی
  • 48. کاربرد روش‌های بیزی در مدل‌سازی داده‌های حجیم
  • 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 50. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های سلامت
  • 51. تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 52. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
  • 53. کاربرد HMM در تحلیل توالی داده‌ها
  • 54. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 55. اندازه‌گیری معیارهای کلیدی در شبکه‌های اجتماعی
  • 56. شناسایی جوامع و گروه‌ها در شبکه‌ها
  • 57. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف الگوها
  • 58. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 59. کاربرد Apriori در کشف قوانین وابستگی
  • 60. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 61. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری در حوزه مالی
  • 62. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 63. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از علم داده
  • 64. مقدمه‌ای بر علم داده در حوزه سلامت
  • 65. تحلیل داده‌های پزشکی و تشخیص بیماری
  • 66. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در مراقبت‌های بهداشتی
  • 67. مقدمه‌ای بر علم داده در حوزه بازاریابی
  • 68. تحلیل رفتار مشتری و بخش‌بندی بازار
  • 69. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
  • 70. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 71. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
  • 72. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده‌ها
  • 73. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و آینده علم داده
  • 74. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 75. تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 76. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی و پردازش آنها
  • 77. استخراج اطلاعات از متون حقوقی
  • 78. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 79. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی علّی
  • 80. روش‌های استنتاج علّی
  • 81. کاربرد مدل‌سازی علّی در تصمیم‌گیری
  • 82. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های زمانی-مکانی
  • 83. مدل‌سازی الگوهای فضایی-زمانی
  • 84. پیش‌بینی رویدادهای فضایی-زمانی
  • 85. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف
  • 86. نمایش و تحلیل داده‌های گراف
  • 87. کاربرد گراف‌ها در شبکه‌های اجتماعی و بیولوژیکی
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی
  • 89. تکنیک‌های یادگیری خودنظارتی برای داده‌های حجیم
  • 90. کاربرد یادگیری خودنظارتی در پردازش زبان
  • 91. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری پیشرفته
  • 92. مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 93. کاربرد مدل‌های مختلط در تحقیقات علوم اجتماعی
  • 94. مقدمه‌ای بر داده‌های صوتی و تصویری
  • 95. پردازش و تحلیل داده‌های صوتی
  • 96. تحلیل و درک تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق
  • 97. مقدمه‌ای بر ابزارهای پیشرفته تحلیل داده
  • 98. استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند R و Python
  • 99. کاربرد کتابخانه‌های پیشرفته تحلیل داده (Pandas, NumPy)
  • 100. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)

📚 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.