سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش جامع پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین (از مقدماتی تا پیشرفته)

کتاب آموزش جامع پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین (از مقدماتی تا پیشرفته)

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 آموزش جامع پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین (از مقدماتی تا پیشرفته)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی و علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پایتون برای علم داده
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 3. آشنایی با انواع داده در پایتون
  • 4. متغیرها و عملگرها در پایتون
  • 5. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها
  • 6. ساختارهای کنترلی: حلقه‌ها
  • 7. توابع در پایتون
  • 8. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
  • 9. ساختارهای داده: لیست‌ها
  • 10. ساختارهای داده: تاپل‌ها
  • 11. ساختارهای داده: دیکشنری‌ها
  • 12. ساختارهای داده: مجموعه‌ها
  • 13. کار با رشته‌ها در پایتون
  • 14. مدیریت خطا و استثناها
  • 15. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
  • 16. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
  • 17. وراثت و پلی‌مورفیسم
  • 18. کار با فایل‌ها در پایتون
  • 19. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 20. اهمیت علم داده در ایران
  • 21. ابزارهای علم داده در پایتون
  • 22. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 23. آرایه‌های NumPy
  • 24. عملیات برداری در NumPy
  • 25. توابع آماری در NumPy
  • 26. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 27. ساختار داده Series در Pandas
  • 28. ساختار داده DataFrame در Pandas
  • 29. بارگذاری و ذخیره داده‌ها
  • 30. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 31. مدیریت مقادیر گمشده
  • 32. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
  • 33. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 34. ادغام و پیوستن DataFrames
  • 35. عملیات تاریخ و زمان در Pandas
  • 36. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
  • 37. کتابخانه Matplotlib برای مصورسازی
  • 38. رسم نمودارهای خطی
  • 39. رسم نمودارهای میله‌ای
  • 40. رسم نمودارهای پراکندگی
  • 41. رسم نمودارهای هیستوگرام
  • 42. رسم نمودارهای دایره‌ای
  • 43. تنظیمات پیشرفته نمودارها
  • 44. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn
  • 45. نمودارهای آماری با Seaborn
  • 46. نمودارهای حرارتی (Heatmaps)
  • 47. نمودارهای دسته‌بندی شده
  • 48. مصورسازی داده‌های جغرافیایی
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 50. انواع یادگیری ماشین
  • 51. یادگیری نظارت شده
  • 52. یادگیری نظارت نشده
  • 53. یادگیری تقویتی
  • 54. مراحل پروژه یادگیری ماشین
  • 55. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 56. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 57. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 58. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 59. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
  • 60. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 61. پیش‌پردازش داده‌ها با Scikit-learn
  • 62. مدل‌های طبقه‌بندی خطی
  • 63. رگرسیون خطی
  • 64. رگرسیون لجستیک
  • 65. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 66. درختان تصمیم
  • 67. جنگل‌های تصادفی
  • 68. مدل‌های خوشه‌بندی
  • 69. K-Means Clustering
  • 70. DBSCAN Clustering
  • 71. کاهش ابعاد
  • 72. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 74. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 75. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 76. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 77. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 78. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 79. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 80. پیش‌پردازش متن
  • 81. مدل‌سازی موضوعی
  • 82. تحلیل احساسات
  • 83. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 84. کاربرد علم داده در اقتصاد و بازرگانی
  • 85. کاربرد علم داده در صنعت
  • 86. کاربرد علم داده در سلامت
  • 87. کاربرد علم داده در علوم اجتماعی
  • 88. اخلاق در علم داده
  • 89. حریم خصوصی داده‌ها
  • 90. امنیت داده‌ها
  • 91. پیش‌بینی روند بازار با علم داده
  • 92. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 93. بهینه‌سازی فرآیندها با علم داده
  • 94. توسعه ابزارهای یادگیری ماشین سفارشی
  • 95. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 96. ملاحظات حقوقی و شرعی در تحلیل داده
  • 97. چارچوب‌های قانونی برای داده‌ها در ایران
  • 98. تعهدات اخلاقی پژوهشگران داده
  • 99. ملاحظات فرهنگی در تحلیل داده‌ها
  • 100. اصول مهندسی نرم‌افزار در علم 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.