سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر علم داده با پایتون: ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده

کتاب مقدمه‌ای بر علم داده با پایتون: ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده

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 مقدمه‌ای بر علم داده با پایتون: ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: علم داده و تحلیل داده با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آن در دنیای امروز
  • 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 3. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های ضروری علم داده در پایتون
  • 4. مبانی زبان پایتون: انواع داده و ساختارهای کنترلی
  • 5. توابع و ماژول‌ها در پایتون برای سازماندهی کد
  • 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 7. عملیات پایه با آرایه‌های NumPy
  • 8. ایندکس‌گذاری و برش‌دهی در آرایه‌های NumPy
  • 9. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
  • 10. آشنایی با کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 11. ساخت و کار با ساختارهای داده‌ای Series و DataFrame
  • 12. بارگذاری و ذخیره داده‌ها در Pandas
  • 13. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
  • 14. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در DataFrame
  • 15. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها با Pandas
  • 16. ادغام و ترکیب DataFrameها
  • 17. آشنایی با کتابخانه Matplotlib برای مصورسازی داده‌ها
  • 18. رسم نمودارهای پایه: خطی، میله‌ای، پراکندگی
  • 19. تنظیمات پیشرفته نمودارها در Matplotlib
  • 20. آشنایی با کتابخانه Seaborn برای مصورسازی آماری
  • 21. نمودارهای توزیع و ارتباط با Seaborn
  • 22. مصورسازی داده‌های طبقه‌بندی شده با Seaborn
  • 23. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 24. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 25. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 26. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 27. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 28. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 29. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 30. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با Scikit-learn
  • 31. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 32. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
  • 33. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با Scikit-learn
  • 34. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 35. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 36. پیاده‌سازی SVM با Scikit-learn
  • 37. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 38. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم با Scikit-learn
  • 39. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 40. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی با Scikit-learn
  • 41. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 42. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 43. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 44. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 45. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 46. کاربرد PCA در علم داده
  • 47. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 48. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، حذف کلمات توقف
  • 49. تبدیل متن به بردار: TF-IDF
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
  • 51. کاربرد NLP در تحلیل داده
  • 52. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 53. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras
  • 55. ساخت یک شبکه عصبی ساده
  • 56. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 58. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 59. مقدمه‌ای بر علم داده در عمل: پروژه‌های کاربردی
  • 60. تحلیل داده‌های فروشگاه آنلاین
  • 61. تحلیل احساسات نظرات مشتریان
  • 62. پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 63. تحلیل داده‌های سلامت
  • 64. کاربرد علم داده در صنعت مالی
  • 65. کاربرد علم داده در بازاریابی
  • 66. کاربرد علم داده در منابع انسانی
  • 67. کاربرد علم داده در حمل و نقل
  • 68. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 69. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 70. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 71. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 72. آینده علم داده و روندهای نوظهور
  • 73. ابزارهای پیشرفته تحلیل داده
  • 74. مصورسازی تعاملی داده‌ها
  • 75. سیستم‌های توصیه گر
  • 76. پردازش داده‌های جریانی
  • 77. مدیریت کلان داده (Big Data)
  • 78. آشنایی با پلتفرم‌های کلان داده
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 80. اصول مهندسی نرم‌افزار در علم داده
  • 81. مستندسازی کد و پروژه‌ها
  • 82. مقدمه‌ای بر مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 83. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 84. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
  • 85. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 86. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون
  • 88. کاربرد هوش مصنوعی در رباتیک
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی
  • 90. کاربرد هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 91. مروری بر ابزارهای توسعه علم داده
  • 92. مباحث پیشرفته در تحلیل داده
  • 93. روش‌های نوین یادگیری ماشین
  • 94. اخلاق حرفه‌ای در علم داده
  • 95. جمع‌بندی و مسیر یادگیری آینده

📚 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.