, ,

کتاب مبانی تحلیل داده و مصورسازی با پایتون

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 مبانی تحلیل داده و مصورسازی با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل داده و یادگیری ماشین با پایتون

🎓 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 تحلیل داده
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط پایتون
  • 3. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای پایتون
  • 4. انواع داده‌ها در پایتون
  • 5. ساختارهای داده‌ای: لیست‌ها و تاپل‌ها
  • 6. ساختارهای داده‌ای: دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
  • 7. عملیات پایه با رشته‌ها
  • 8. کنترل جریان برنامه: دستورات شرطی
  • 9. کنترل جریان برنامه: حلقه‌ها
  • 10. توابع در پایتون
  • 11. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
  • 12. آشنایی با NumPy
  • 13. آرایه‌های NumPy
  • 14. عملیات برداری با NumPy
  • 15. توابع ریاضی و آماری NumPy
  • 16. آشنایی با Pandas
  • 17. ساختارهای داده‌ای Pandas: سری
  • 18. ساختارهای داده‌ای Pandas: دیتافریم
  • 19. بارگذاری و ذخیره داده‌ها
  • 20. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها
  • 21. مدیریت داده‌های گم‌شده
  • 22. پاکسازی داده‌ها
  • 23. تبدیل و تغییر شکل داده‌ها
  • 24. ادغام و پیوند دیتافریم‌ها
  • 25. عملیات گروه بندی در Pandas
  • 26. توابع تجمعی در Pandas
  • 27. کار با تاریخ و زمان در Pandas
  • 28. آشنایی با Matplotlib
  • 29. رسم نمودارهای خطی
  • 30. رسم نمودارهای پراکندگی
  • 31. رسم نمودارهای میله‌ای
  • 32. رسم نمودارهای هیستوگرام
  • 33. رسم نمودارهای دایره‌ای
  • 34. تنظیمات پیشرفته نمودارها
  • 35. آشنایی با Seaborn
  • 36. نمودارهای توزیع با Seaborn
  • 37. نمودارهای رابطه‌ای با Seaborn
  • 38. نمودارهای دسته‌بندی شده با Seaborn
  • 39. نقشه‌های حرارتی با Seaborn
  • 40. تنظیمات پیشرفته Seaborn
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 42. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده
  • 43. انواع یادگیری ماشین: بدون نظارت
  • 44. کار با مجموعه داده‌ها
  • 45. تقسیم داده‌ها به آموزش و آزمون
  • 46. متریک‌های ارزیابی مدل
  • 47. رگرسیون خطی
  • 48. رگرسیون لجستیک
  • 49. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 50. درخت‌های تصمیم
  • 51. جنگل‌های تصادفی
  • 52. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 53. الگوریتم K-Means
  • 54. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 55. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 56. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 57. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 58. آماده‌سازی متن برای تحلیل
  • 59. شمارش کلمات و فراوانی‌ها
  • 60. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 61. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 62. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 63. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 64. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار
  • 65. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 69. کاربردها در بینایی ماشین
  • 70. کاربردها در پردازش زبان طبیعی
  • 71. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 73. فیلترینگ مشارکتی
  • 74. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 75. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 76. اجزای سری‌های زمانی
  • 77. مدل‌های ARIMA
  • 78. پیش‌بینی با سری‌های زمانی
  • 79. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 80. نمایش گراف داده‌ها
  • 81. متریک‌های مرکزی در شبکه‌ها
  • 82. شناسایی جوامع در شبکه‌ها
  • 83. تحلیل داده‌های بزرگ
  • 84. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 85. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پیشرفته
  • 86. آزمون فرض آماری
  • 87. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 88. رگرسیون چندگانه
  • 89. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 90. قوانین وابستگی
  • 91. قوانین انجمنی
  • 92. الگوریتم Apriori
  • 93. مقدمه‌ای بر مصورسازی تعاملی
  • 94. کتابخانه‌های مصورسازی تعاملی
  • 95. کاربرد مصورسازی در تصمیم‌گیری
  • 96. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی
  • 97. ارزیابی و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین
  • 98. اخلاق در تحلیل داده
  • 99. حریم خصوصی داده‌ها
  • 100. امنیت داده‌ها

📚 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 مبانی تحلیل داده و مصورسازی با پایتون”

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

پیمایش به بالا