, ,

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

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

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌ها

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب طراحی و پیاده‌سازی خط لوله استخراج داده (Data Mining Pipeline)”

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

پیمایش به بالا