, ,

کتاب تحلیل شبکه‌های اجتماعی و انتشار ایده‌ها با استفاده از علوم داده محاسباتی

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 تحلیل شبکه‌های اجتماعی و انتشار ایده‌ها با استفاده از علوم داده محاسباتی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل رفتارهای اجتماعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با رویکردهای محاسباتی

🎓 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 علوم داده و تحلیل رفتارهای اجتماعی
  • 2. مبانی تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 3. شناخت ساختار شبکه‌های اجتماعی
  • 4. معرفی ابزارهای علوم داده محاسباتی
  • 5. اصول وب اسکرپینگ (Web Scraping)
  • 6. جمع‌آوری داده از منابع عمومی آنلاین
  • 7. اخلاق در جمع‌آوری داده
  • 8. پردازش اولیه داده‌های جمع‌آوری شده
  • 9. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 10. شناخت انواع داده‌های متنی
  • 11. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 12. تحلیل احساسات در متن
  • 13. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 14. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 15. شناخت مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های اجتماعی
  • 16. انواع گره‌ها و یال‌ها در شبکه‌ها
  • 17. معیارهای مرکزی بودن گره‌ها
  • 18. معیارهای مرکزی بودن یال‌ها
  • 19. تشخیص گروه‌ها و خوشه‌ها در شبکه‌ها
  • 20. مدل‌سازی انتشار اطلاعات در شبکه‌ها
  • 21. معرفی مدل‌های انتشار اطلاعات
  • 22. مدل انتشار مستقل (Independent Cascade)
  • 23. مدل انتشار خطی (Linear Threshold)
  • 24. شبیه‌سازی انتشار ایده‌ها
  • 25. مبانی مدل‌سازی عامل‌بنیان (Agent-Based Modeling)
  • 26. طراحی عامل‌ها در مدل‌های ABM
  • 27. محیط شبیه‌سازی در ABM
  • 28. سناریوهای انتشار ایده‌ها
  • 29. کاربرد علوم داده در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 30. مطالعات موردی تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 31. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در بستر فرهنگی ایران
  • 32. رعایت چارچوب‌های شرعی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 33. مبانی آماری برای تحلیل داده‌ها
  • 34. آمار توصیفی برای داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 35. آمار استنباطی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 36. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
  • 37. یادگیری نظارت‌شده در تحلیل داده‌های متنی
  • 38. یادگیری نظارت‌نشده در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 39. ارزیابی مدل‌های تحلیل داده
  • 40. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های زمانی
  • 41. شناخت الگوهای رفتاری در طول زمان
  • 42. تحلیل روندها و فصلی بودن داده‌ها
  • 43. مبانی بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization)
  • 44. ابزارهای بصری‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 45. طراحی داشبوردهای تحلیلی
  • 46. اخلاق حرفه‌ای در علوم داده
  • 47. حریم خصوصی در تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 48. مسئولیت‌پذیری در انتشار یافته‌های تحلیلی
  • 49. کاربرد تحلیل شبکه‌ها در مطالعات فرهنگی
  • 50. تحلیل شبکه‌های تبادل اطلاعات
  • 51. شناخت الگوهای ارتباطی
  • 52. مدل‌سازی پویایی شبکه‌ها
  • 53. تحلیل رفتار کاربران در پلتفرم‌های اجتماعی
  • 54. شناخت مخاطبان هدف
  • 55. تحلیل تأثیرگذاری در شبکه‌های اجتماعی
  • 56. مبانی نظری انتشار نوآوری
  • 57. کاربرد مدل‌های انتشار در سیاست‌گذاری فرهنگی
  • 58. تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای شناسایی افکار عمومی
  • 59. مبانی تحلیل شبکه‌های معنایی
  • 60. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی با پایتون
  • 61. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل شبکه (NetworkX)
  • 62. نوشتن اسکریپت‌های وب اسکرپینگ با BeautifulSoup
  • 63. پردازش متن با NLTK یا SpaCy
  • 64. پیاده‌سازی مدل‌های NLP برای تحلیل احساسات
  • 65. بصری‌سازی شبکه‌ها با Matplotlib یا Plotly
  • 66. ساخت مدل‌های عامل‌بنیان با Mesa
  • 67. ارزیابی نتایج شبیه‌سازی‌ها
  • 68. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 69. چالش‌های تحلیل داده‌های بزرگ
  • 70. معرفی پلتفرم‌های تحلیل داده بزرگ
  • 71. اصول مهندسی داده
  • 72. معماری سیستم‌های داده
  • 73. امنیت داده‌ها در سیستم‌های بزرگ
  • 74. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 75. مدیریت چرخه حیات داده
  • 76. مبانی هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 77. کاربرد هوش تجاری در تحلیل رفتارهای اجتماعی
  • 78. تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics)
  • 79. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای رفتار کاربران
  • 80. کاربرد تحلیل شبکه‌ها در مدیریت بحران
  • 81. شناخت الگوهای انتشار اطلاعات نادرست
  • 82. روش‌های مقابله با انتشار اخبار جعلی
  • 83. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در حوزه سلامت
  • 84. کاربرد علوم داده در پژوهش‌های اجتماعی
  • 85. فرهنگ داده در سازمان‌ها
  • 86. توسعه مهارت‌های تحلیلی برای پژوهشگران
  • 87. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ریاضی رفتار اجتماعی
  • 88. مدل‌های ریاضی انتشار بیماری در شبکه‌ها
  • 89. مدل‌های ریاضی انتشار عقاید در جامعه
  • 90. کاربرد مدل‌سازی در پیش‌بینی تحولات اجتماعی
  • 91. اخلاق در پژوهش‌های داده‌محور
  • 92. اصول گزارش‌دهی شفاف یافته‌های تحلیلی
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 94. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل تصویر
  • 95. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل متن
  • 96. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 97. اصول تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 98. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها در تحلیل رفتارهای اجتماعی
  • 99. کاربرد نظریه بازی‌ها در مدل‌سازی تعاملات
  • 100. تحلیل شبکه‌های همکاری

📚 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 تحلیل شبکه‌های اجتماعی و انتشار ایده‌ها با استفاده از علوم داده محاسباتی”

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

پیمایش به بالا