سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد علم داده در بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا

کتاب کاربرد علم داده در بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا

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 کاربرد علم داده در بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و کاربردهای آن
  • 2. مفاهیم پایه و واژگان کلیدی در علم داده
  • 3. مراحل فرآیند علم داده
  • 4. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 5. انواع داده‌ها و منابع داده
  • 6. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
  • 7. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
  • 8. مبانی آمار توصیفی در تحلیل داده
  • 9. مبانی احتمال و توزیع‌های آماری
  • 10. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 11. مفاهیم رگرسیون خطی
  • 12. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با پایتون
  • 13. ارزیابی مدل‌های رگرسیون خطی
  • 14. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
  • 15. تحلیل سری‌های زمانی: شناسایی روند و فصلیت
  • 16. مدل‌های ساده پیش‌بینی سری زمانی
  • 17. مقدمه‌ای بر مدل ARIMA
  • 18. پیاده‌سازی مدل ARIMA
  • 19. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 20. مفاهیم یادگیری ماشین
  • 21. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
  • 22. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 23. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
  • 24. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک
  • 25. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 26. مقدمه‌ای بر درخت تصمیم
  • 27. پیاده‌سازی درخت تصمیم
  • 28. مقدمه‌ای بر جنگل تصادفی
  • 29. پیاده‌سازی جنگل تصادفی
  • 30. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 31. پیاده‌سازی SVM
  • 32. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 33. الگوریتم K-Means
  • 34. پیاده‌سازی K-Means
  • 35. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 36. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 37. پیاده‌سازی PCA
  • 38. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 39. ساخت ویژگی‌های جدید
  • 40. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 41. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 42. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا
  • 43. اهمیت پیش‌بینی دقیق تقاضا
  • 44. عوامل موثر بر تقاضا
  • 45. جمع‌آوری داده‌های تاریخی تقاضا
  • 46. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های تقاضا
  • 47. تحلیل اکتشافی داده‌های تقاضا
  • 48. شناسایی الگوهای فصلی و روند در تقاضا
  • 49. شناسایی تاثیر رویدادهای خاص بر تقاضا
  • 50. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با پیش‌بینی تقاضا
  • 51. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا با رگرسیون
  • 52. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا با سری‌های زمانی
  • 53. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 54. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 55. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 56. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 57. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 58. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا با پایتون
  • 59. استفاده از کتابخانه‌های علم داده برای پیش‌بینی
  • 60. کاربرد pandas در تحلیل داده‌های تقاضا
  • 61. کاربرد numpy در محاسبات عددی
  • 62. کاربرد matplotlib و seaborn در مصورسازی
  • 63. استفاده از scikit-learn برای مدل‌سازی
  • 64. ساخت پایپ‌لاین‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 65. مدیریت و استقرار مدل‌های پیش‌بینی
  • 66. پایش عملکرد مدل در طول زمان
  • 67. به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینی
  • 68. پیش‌بینی تقاضا در صنایع مختلف (مثال: خرده‌فروشی)
  • 69. پیش‌بینی تقاضا در صنایع مختلف (مثال: تولید)
  • 70. پیش‌بینی تقاضا در صنایع مختلف (مثال: انرژی)
  • 71. مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی تقاضا
  • 72. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق برای پیش‌بینی
  • 73. شبکه‌های LSTM برای سری‌های زمانی
  • 74. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در پیش‌بینی
  • 76. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی
  • 77. اخلاقیات در علم داده و پیش‌بینی تقاضا
  • 78. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
  • 79. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 80. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی
  • 81. مقدمه‌ای بر Big Data و کاربرد آن در پیش‌بینی
  • 82. کاربرد ابزارهای Big Data مانند Spark
  • 83. نکات کاربردی و جمع‌بندی
  • 84. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی پیش‌بینی تقاضا
  • 85. راهکارهای مواجهه با داده‌های نامتعارف
  • 86. مطالعات موردی موفق در پیش‌بینی تقاضا
  • 87. آینده علم داده در پیش‌بینی تقاضا
  • 88. منابع بیشتر برای مطالعه و یادگیری

📚 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.