سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب الگوهای طراحی برای مدیریت داده‌های زمانی (Time-Series Data)

کتاب الگوهای طراحی برای مدیریت داده‌های زمانی (Time-Series Data)

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 الگوهای طراحی برای مدیریت داده‌های زمانی (Time-Series Data)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 2. شناخت انواع داده‌های سری زمانی
  • 3. ویژگی‌های کلیدی داده‌های سری زمانی
  • 4. مفاهیم پایه در تحلیل سری زمانی
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 6. پاکسازی داده‌های سری زمانی
  • 7. مدیریت مقادیر گمشده در سری زمانی
  • 8. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی سری زمانی
  • 9. شناسایی و حذف نویز از سری زمانی
  • 10. تجزیه سری زمانی به مولفه‌های اصلی
  • 11. تحلیل روند در سری زمانی
  • 12. تحلیل فصلی در سری زمانی
  • 13. تحلیل چرخه‌ای در سری زمانی
  • 14. تحلیل باقی‌مانده (Residual) در سری زمانی
  • 15. مدل‌های آماری برای سری زمانی
  • 16. مدل‌های ARIMA
  • 17. مفهوم خودهمبستگی (Autocorrelation)
  • 18. مفهوم خودهمبستگی جزئی (Partial Autocorrelation)
  • 19. مدل‌های AR (Autoregressive)
  • 20. مدل‌های MA (Moving Average)
  • 21. مدل‌های ARMA
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های ARIMA
  • 23. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 25. انتخاب بهترین مدل سری زمانی
  • 26. پیش‌بینی سری زمانی با مدل‌های کلاسیک
  • 27. محدودیت‌های مدل‌های آماری کلاسیک
  • 28. معرفی یادگیری ماشین برای سری زمانی
  • 29. مدل‌های یادگیری ماشین پرکاربرد در سری زمانی
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 31. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 32. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 33. مدل‌های مبتنی بر درخت (Decision Trees, Random Forests)
  • 34. مدل‌های گرادیان تقویتی (Gradient Boosting)
  • 35. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 36. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. مهندسی ویژگی برای سری زمانی
  • 38. استفاده از توابع تاخیر (Lag Features)
  • 39. استفاده از آماره‌های پنجره‌ای (Window Statistics)
  • 40. استفاده از ویژگی‌های زمانی (Time-based Features)
  • 41. مدل‌سازی سری زمانی چند متغیره
  • 42. مفهوم هم‌انباشتگی (Cointegration)
  • 43. مدل‌های VECM
  • 44. تحلیل سری زمانی با استفاده از شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 45. مدل‌های Transformer برای سری زمانی
  • 46. رویکردهای ترکیبی (Hybrid Models)
  • 47. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی سری زمانی
  • 48. بازه اطمینان در پیش‌بینی
  • 49. روش‌های شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 50. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی با نوسانات (Volatility)
  • 51. مدل‌های ARCH و GARCH
  • 52. کاربرد مدل‌های سری زمانی در حوزه‌های مختلف
  • 53. مدیریت داده‌های زمانی در حوزه مالی
  • 54. پیش‌بینی قیمت سهام (با رویکرد علمی و عدم قطعیت)
  • 55. تحلیل بازده دارایی‌ها
  • 56. مدیریت ریسک در بازارهای مالی
  • 57. مدیریت داده‌های زمانی در حوزه اقتصاد
  • 58. پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی
  • 59. تحلیل سری‌های زمانی کلان اقتصادی
  • 60. مدل‌سازی تورم
  • 61. مدل‌سازی رشد اقتصادی
  • 62. مدیریت داده‌های زمانی در حوزه صنعت
  • 63. پیش‌بینی تقاضا
  • 64. مدیریت موجودی
  • 65. بهینه‌سازی تولید
  • 66. مدیریت داده‌های زمانی در حوزه انرژی
  • 67. پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 68. مدیریت شبکه برق
  • 69. مدیریت داده‌های زمانی در حوزه بهداشت و درمان
  • 70. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 71. تحلیل داده‌های پزشکی سری زمانی
  • 72. مدیریت داده‌های زمانی در حوزه حمل و نقل
  • 73. پیش‌بینی ترافیک
  • 74. بهینه‌سازی مسیر
  • 75. مدیریت داده‌های زمانی در حوزه محیط زیست
  • 76. پیش‌بینی آلودگی هوا
  • 77. تحلیل داده‌های آب و هوایی
  • 78. مدیریت داده‌های زمانی در حوزه شبکه‌های اجتماعی
  • 79. تحلیل روندها و احساسات
  • 80. کشف الگوهای رفتاری
  • 81. کاربرد ابزارها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری
  • 82. پایتون و کتابخانه‌های سری زمانی (Pandas, Statsmodels, Scikit-learn)
  • 83. کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 84. ابزارهای تجسم داده‌های سری زمانی
  • 85. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی
  • 86. مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 87. تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
  • 88. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها در عمل
  • 89. توسعه و نگهداری سیستم‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 90. اخلاقیات در تحلیل و پیش‌بینی سری زمانی
  • 91. مسئولیت‌پذیری در استفاده از پیش‌بینی‌ها
  • 92. حفظ حریم خصوصی در داده‌های سری زمانی
  • 93. تفسیر صحیح نتایج پیش‌بینی
  • 94. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 95. استفاده از رایانش ابری برای تحلیل سری زمانی
  • 96. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 97. امنیت داده‌ها در سیستم‌های سری زمانی
  • 98. آینده تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 99. روندهای نوظهور در مدل‌سازی سری زمانی
  • 100. هوش مصنوعی مولد برای سری زمانی

📚 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.