سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی دسترسی، تحلیل و تقطیر داده‌ها در پروژه‌های علمی

کتاب مبانی دسترسی، تحلیل و تقطیر داده‌ها در پروژه‌های علمی

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 مبانی دسترسی، تحلیل و تقطیر داده‌ها در پروژه‌های علمی

موضوع کلی: علم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: استخراج و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: علم داده و اهمیت آن در پژوهش
  • 2. فصل ۱: مفاهیم پایه در علم داده
  • 3. فصل ۲: دسترسی به منابع داده
  • 4. فصل ۳: انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 5. فصل ۴: جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف
  • 6. فصل ۵: پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 7. فصل ۶: شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 8. فصل ۷: تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 9. فصل ۸: انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 10. فصل ۹: کاهش ابعاد داده‌ها
  • 11. فصل ۱۰: مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 12. فصل ۱۱: تجسم داده‌ها: نمودارهای پایه
  • 13. فصل ۱۲: تجسم داده‌ها: نمودارهای پیشرفته
  • 14. فصل ۱۳: تحلیل آماری توصیفی
  • 15. فصل ۱۴: توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها
  • 16. فصل ۱۵: مفاهیم احتمال در تحلیل داده
  • 17. فصل ۱۶: آزمون فرض آماری
  • 18. فصل ۱۷: رگرسیون خطی ساده
  • 19. فصل ۱۸: رگرسیون خطی چندگانه
  • 20. فصل ۱۹: تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 21. فصل ۲۰: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 22. فصل ۲۱: طبقه‌بندی: الگوریتم‌های پایه
  • 23. فصل ۲۲: طبقه‌بندی: درخت تصمیم
  • 24. فصل ۲۳: طبقه‌بندی: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 25. فصل ۲۴: طبقه‌بندی: شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 26. فصل ۲۵: رگرسیون: الگوریتم‌های پایه
  • 27. فصل ۲۶: رگرسیون: مدل‌های پیشرفته
  • 28. فصل ۲۷: خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means
  • 29. فصل ۲۸: خوشه‌بندی: خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 30. فصل ۲۹: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 31. فصل ۳۰: تحلیل عوامل (Factor Analysis)
  • 32. فصل ۳۱: تحلیل همبستگی
  • 33. فصل ۳۲: پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 34. فصل ۳۳: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 35. فصل ۳۴: مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 36. فصل ۳۵: کار با داده‌های متنی
  • 37. فصل ۳۶: استخراج اطلاعات از متن
  • 38. فصل ۳۷: تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 39. فصل ۳۸: مفاهیم گراف و شبکه‌ها
  • 40. فصل ۳۹: تحلیل مسیر و مرکزیت در شبکه‌ها
  • 41. فصل ۴۰: تشخیص جوامع در شبکه‌ها
  • 42. فصل ۴۱: مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 43. فصل ۴۲: شناسایی الگوها در داده‌های سری زمانی
  • 44. فصل ۴۳: پیش‌بینی سری زمانی: مدل‌های ساده
  • 45. فصل ۴۴: مدل‌های ARIMA
  • 46. فصل ۴۵: پیش‌بینی سری زمانی با یادگیری ماشین
  • 47. فصل ۴۶: مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 48. فصل ۴۷: تحلیل داده‌های مکانی
  • 49. فصل ۴۸: تجسم داده‌های مکانی
  • 50. فصل ۴۹: مقدمه‌ای بر داده‌های حجمی (Big Data)
  • 51. فصل ۵۰: ابزارها و چارچوب‌های داده‌های حجمی
  • 52. فصل ۵۱: پردازش توزیع‌شده با MapReduce
  • 53. فصل ۵۲: Apache Spark برای تحلیل داده
  • 54. فصل ۵۳: پایگاه‌های داده NoSQL
  • 55. فصل ۵۴: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 56. فصل ۵۵: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 57. فصل ۵۶: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 58. فصل ۵۷: کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده
  • 59. فصل ۵۸: مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 60. فصل ۵۹: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 61. فصل ۶۰: کاربرد یادگیری تقویتی
  • 62. فصل ۶۱: ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. فصل ۶۲: معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 64. فصل ۶۳: معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 65. فصل ۶۴: اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 66. فصل ۶۵: تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 67. فصل ۶۶: جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 68. فصل ۶۷: مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 69. فصل ۶۸: امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 70. فصل ۶۹: اصول اخلاقی در علم داده
  • 71. فصل ۷۰: مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 72. فصل ۷۱: تفسیر نتایج تحلیل داده
  • 73. فصل ۷۲: ارائه نتایج به ذینفعان
  • 74. فصل ۷۳: ابزارهای گزارش‌دهی و داشبوردسازی
  • 75. فصل ۷۴: مقدمه‌ای بر اتوماسیون در علم داده
  • 76. فصل ۷۵: ساخت خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 77. فصل ۷۶: ابزارهای مدیریت خطوط لوله داده
  • 78. فصل ۷۷: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در عمل
  • 79. فصل ۷۸: کاربردهای علم داده در صنعت
  • 80. فصل ۷۹: علم داده در حوزه سلامت
  • 81. فصل ۸۰: علم داده در حوزه مالی
  • 82. فصل ۸۱: علم داده در حوزه بازاریابی
  • 83. فصل ۸۲: علم داده در حوزه تحقیقات علمی
  • 84. فصل ۸۳: چالش‌های پیاده‌سازی علم داده
  • 85. فصل ۸۴: آینده علم داده و روندهای نوظهور
  • 86. فصل ۸۵: یادگیری مداوم در علم داده
  • 87. فصل ۸۶: مهارت‌های مورد نیاز یک دانشمند داده
  • 88. فصل ۸۷: پروژه‌های عملی در علم داده
  • 89. فصل ۸۸: تحلیل داده در پروژه‌های مرتبط با توسعه ملی
  • 90. فصل ۸۹: استفاده از داده‌ها برای بهبود فرآیندها
  • 91. فصل ۹۰: نقش داده‌ها در تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 92. فصل ۹۱: مبانی آماری برای علوم داده (مرور)
  • 93. فصل ۹۲: مفاهیم جبر خطی برای علوم داده
  • 94. فصل ۹۳: الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 95. فصل ۹۴: مقدمه‌ای بر محاسبات علمی
  • 96. فصل ۹۵: اصول مهندسی داده
  • 97. فصل ۹۶: ابزارهای مصورسازی پیشرفته (Tableau, Power BI)
  • 98. فصل ۹۷: مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های گراف
  • 99. فصل ۹۸: اخلاق و قوانین در حوزه داده (مرور)
  • 100. فصل ۹۹: مطالعات موردی موفق 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.