سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی کتاب‌های علم داده در آموزش عالی فنی و حرفه‌ای

کتاب طراحی و پیاده‌سازی کتاب‌های علم داده در آموزش عالی فنی و حرفه‌ای

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 دوره‌های علم داده در آموزش عالی فنی و حرفه‌ای

موضوع کلی: علوم و مهندسی داده

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های کاربردی در علوم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده در آموزش عالی فنی و حرفه‌ای
  • 2. طراحی برنامه‌های درسی علم داده: اصول و ملاحظات
  • 3. ارزیابی نیازهای بازار کار و صنعت برای متخصصان علم داده
  • 4. تدوین اهداف یادگیری دوره‌های علم داده
  • 5. انتخاب رویکردهای آموزشی مؤثر در علم داده
  • 6. توسعه سرفصل‌های جامع برای دوره‌های علم داده
  • 7. مدیریت چرخه عمر توسعه برنامه درسی علم داده
  • 8. تأمین منابع آموزشی و نرم‌افزاری مورد نیاز
  • 9. تجهیز آزمایشگاه‌های علم داده: سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 10. استفاده از پلتفرم‌های یادگیری آنلاین در علم داده
  • 11. آموزش اصول برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 12. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
  • 13. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با پایتون
  • 14. بصری‌سازی داده‌ها: اصول و تکنیک‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 16. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین (نظارت شده و بدون نظارت)
  • 17. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 18. کار با درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 19. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 20. خوشه‌بندی داده‌ها با K-Means
  • 21. کاهش ابعاد با PCA
  • 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: معیارها و روش‌ها
  • 23. تنظیم هایپرپارامترها و اعتبارسنجی متقابل
  • 24. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 25. تحلیل احساسات با استفاده از NLP
  • 26. مدل‌سازی موضوعی با LDA
  • 27. کار با شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 28. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 30. کار با داده‌های سری زمانی
  • 31. اصول مهندسی ویژگی در علم داده
  • 32. مدیریت و پاکسازی داده‌های واقعی
  • 33. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و SQL
  • 34. مقدمه‌ای بر NoSQL و پایگاه‌های داده NoSQL
  • 35. اصول مهندسی داده و خطوط لوله داده
  • 36. ساخت خطوط لوله داده با ابزارهای اتوماسیون
  • 37. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلان داده (Big Data)
  • 38. کار با اکوسیستم هادوپ (HDFS, MapReduce)
  • 39. مقدمه‌ای بر اسپارک (Spark) برای پردازش کلان داده
  • 40. کار با ابزارهای پردازش جریانی (مانند Kafka)
  • 41. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI) و داشبوردهای مدیریتی
  • 42. طراحی و پیاده‌سازی داشبوردهای تعاملی
  • 43. کار با ابزارهای BI (مانند Power BI یا Tableau)
  • 44. ملاحظات اخلاقی در علم داده و هوش مصنوعی
  • 45. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت در علم داده
  • 46. مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 48. کاربرد علم داده در حوزه‌های صنعتی (مانند تولید)
  • 49. کاربرد علم داده در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
  • 50. کاربرد علم داده در حوزه سلامت (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 51. کاربرد علم داده در حوزه تجارت الکترونیک
  • 52. کاربرد علم داده در حوزه حمل و نقل
  • 53. کاربرد علم داده در حوزه انرژی
  • 54. کاربرد علم داده در بخش دولتی و خدمات عمومی
  • 55. مدیریت پروژه در پروژه‌های علم داده
  • 56. تیم‌سازی و همکاری در پروژه‌های علم داده
  • 57. ارتباط مؤثر با ذینفعان در پروژه‌های علم داده
  • 58. مستندسازی پروژه‌های علم داده
  • 59. استقرار مدل‌های علم داده در محیط عملیاتی (Deployment)
  • 60. نظارت و نگهداری مدل‌های علم داده
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 62. کاربرد XAI در حوزه‌های حساس
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 64. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 65. توسعه برنامه‌های کاربردی علم داده با استفاده از فریم‌ورک‌های وب
  • 66. مقدمه‌ای بر Docker و کانتینرسازی
  • 67. استقرار برنامه‌های علم داده با استفاده از Docker
  • 68. مقدمه‌ای بر Kubernetes برای مدیریت کانتینرها
  • 69. اصول DevOps در پروژه‌های علم داده
  • 70. استفاده از Git و GitHub برای کنترل نسخه
  • 71. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های توسعه
  • 72. تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی داده‌ها
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندها
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 75. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص اشیاء
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای پردازش صدا
  • 77. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص گفتار
  • 78. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده
  • 80. ملاحظات مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 82. کاربرد یادگیری افزایشی در داده‌های جریانی
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 84. کاربرد یادگیری انتقال در مسائل کم‌داده
  • 85. اصول مهندسی تجربه کاربری (UX) در برنامه‌های علم داده
  • 86. ارزیابی اثربخشی برنامه‌های علم داده
  • 87. توسعه مهارت‌های حل مسئله در علم داده
  • 88. کارآفرینی در حوزه علم داده
  • 89. آینده علم داده و روندهای نوظهور
  • 90. برنامه‌ریزی شغلی در علم داده
  • 91. اهمیت یادگیری مستمر در علم داده
  • 92. ارزیابی و بازبینی برنامه‌های درسی علم داده
  • 93. توسعه ارتباط بین صنعت و دانشگاه در علم داده
  • 94. تأکید بر چارچوب‌های اخلاقی و قانونی در علم داده
  • 95. ارائه پروژه نهایی در دوره‌های علم داده
  • 96. جمع‌بندی و نگاه به آینده علم داده در آموزش عالی.

📚 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.