سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی خط لوله استخراج داده (Data Mining Pipeline)

کتاب طراحی و پیاده‌سازی خط لوله استخراج داده (Data Mining Pipeline)

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 طراحی و پیاده‌سازی خط لوله استخراج داده (Data Mining Pipeline)

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و استخراج داده
  • 2. مفاهیم کلیدی در استخراج داده
  • 3. فرایند استخراج داده: گام به گام
  • 4. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
  • 5. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده
  • 6. پاکسازی داده‌ها: حذف داده‌های پرت
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: تبدیل داده‌ها
  • 9. انتخاب ویژگی: اهمیت و روش‌ها
  • 10. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 11. کاهش ابعاد: تحلیل تفکیک‌کننده خطی (LDA)
  • 12. مدل‌سازی داده‌ها: معرفی الگوریتم‌ها
  • 13. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
  • 14. الگوریتم درخت تصمیم
  • 15. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 17. مدل‌سازی رگرسیون خطی
  • 18. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک
  • 19. یادگیری نظارت‌نشده: خوشه‌بندی
  • 20. الگوریتم K-Means
  • 21. الگوریتم خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 22. قواعد وابستگی: معرفی
  • 23. الگوریتم Apriori
  • 24. کاربرد قواعد وابستگی در تحلیل سبد خرید
  • 25. ارزیابی مدل‌های استخراج داده
  • 26. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 27. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی
  • 28. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 29. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 30. کاربرد استخراج داده در کسب‌وکار
  • 31. تحلیل رفتار مشتری
  • 32. پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 33. بخش‌بندی مشتریان
  • 34. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 36. یادگیری ماشین عمیق
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 39. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 41. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 42. مقدمه‌ای بر کلان‌داده (Big Data)
  • 43. معماری‌های کلان‌داده: Hadoop
  • 44. معماری‌های کلان‌داده: Spark
  • 45. ذخیره‌سازی کلان‌داده: NoSQL
  • 46. تحلیل داده‌های جریانی (Stream Data Analysis)
  • 47. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 48. اخلاق در هوش مصنوعی و مهندسی داده
  • 49. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 50. امنیت داده‌ها در مهندسی داده
  • 51. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استخراج داده (ایران)
  • 52. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 53. استانداردهای حاکمیت داده (Data Governance)
  • 54. مدیریت چرخه عمر داده
  • 55. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 56. ابزارهای استخراج داده: معرفی
  • 57. نرم‌افزار R برای استخراج داده
  • 58. نرم‌افزار Python برای استخراج داده
  • 59. کتابخانه‌های Python: Pandas
  • 60. کتابخانه‌های Python: NumPy
  • 61. کتابخانه‌های Python: Scikit-learn
  • 62. ابزارهای بصری‌سازی داده: Matplotlib
  • 63. ابزارهای بصری‌سازی داده: Seaborn
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 65. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش متن
  • 67. کاربرد RNN در تحلیل احساسات
  • 68. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
  • 69. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 70. مباحث پیشرفته در استخراج داده
  • 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 72. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 73. یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
  • 74. مدل‌های یادگیری ترکیبی: Bagging
  • 75. مدل‌های یادگیری ترکیبی: Boosting
  • 76. مدل‌های یادگیری ترکیبی: Stacking
  • 77. مدیریت داده‌های حجیم و پیچیده
  • 78. استخراج داده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 79. استخراج داده از پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای
  • 80. مفاهیم داده‌کاوی اکتشافی (Exploratory Data Mining)
  • 81. بصری‌سازی داده‌های پیچیده
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده از طریق دانش (Knowledge-guided Supervised Learning)
  • 83. یادگیری خودنظارت‌شده (Self-supervised Learning)
  • 84. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-supervised Learning)
  • 85. کاربرد استخراج داده در بخش سلامت
  • 86. کاربرد استخراج داده در بخش مالی
  • 87. کاربرد استخراج داده در بخش تولید
  • 88. کاربرد استخراج داده در بخش انرژی
  • 89. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در تحلیل داده
  • 90. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI - XAI)
  • 91. مبانی نظری یادگیری ماشین
  • 92. مدل‌های آماری در استخراج داده
  • 93. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 94. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: گرادیان کاهشی
  • 95. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: Adam
  • 96. نکات پایانی در طراحی خط لوله استخراج داده
  • 97. توسعه و نگهداری خط لوله استخراج داده
  • 98. پروژه‌های عملی در استخراج داده
  • 99. مستندسازی در مهندسی داده
  • 100. نکات مهم در پیاده‌سازی موفق

📚 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.