اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل هوشمند داده‌ها و مهندسی کلان‌داده با پایتون (کاربردی و صنعتی)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل هوشمند داده‌ها و مهندسی کلان‌داده با پایتون (کاربردی و صنعتی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Data Science & Big Data)

موضوع میانی: تحلیل پیشرفته داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و نقش آن در تحول دیجیتال
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
• 3. ساختار داده‌ها و کتابخانه‌های پایه در پایتون
• 4. مدیریت و پردازش آرایه‌ها با کتابخانه نام‌پای
• 5. کار با داده‌های جدولی در کتابخانه پانداز
• 6. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها از منابع مختلف
• 7. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر گم‌شده
• 8. تکنیک‌های تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
• 9. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 10. ترسیم نمودارهای پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 11. تحلیل آماری توصیفی و استنباطی در پایتون
• 12. مبانی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های رگرسیون
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با سایکیت‌لرن
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و معیارهای دقت
• 15. خوشه‌بندی و تحلیل داده‌های بدون برچسب
• 16. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 17. مقدمه‌ای بر کلان‌داده و معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 18. آشنایی با اکوسیستم آپاچی اسپارک
• 19. کار با پای‌اسپارک برای پردازش داده‌های حجیم
• 20. عملیات تبدیل و اقدام در مدل برنامه‌نویسی آر‌دی‌دی
• 21. کار با دیتا‌فریم‌ها در اسپارک اس‌کیو‌ال
• 22. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای پایتون در پردازش کلان‌داده
• 23. معرفی پایگاه‌داده‌های غیر‌رابطه‌ای و نو‌اس‌کیو‌ال
• 24. اتصال پایتون به پایگاه‌داده‌های مانگو‌دی‌بی
• 25. تحلیل سری‌های زمانی با پایتون
• 26. استخراج ویژگی‌ها از داده‌های متنی
• 27. مبانی پردازش زبان طبیعی با ابزارهای پایتون
• 28. استخراج داده از وب با روش‌های قانونی و اخلاقی
• 29. مدیریت جریان داده‌های آنلاین
• 30. مفاهیم پایه یادگیری عمیق در تحلیل داده
• 31. استفاده از کتابخانه‌های تنسورفلو برای تحلیل هوشمند
• 32. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 33. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌دهی
• 34. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در تحلیل‌های سازمانی
• 35. اخلاق حرفه‌ای در علم داده و مسئولیت‌های اجتماعی
• 36. پروژه عملی تحلیل داده‌های اقتصادی و صنعتی
• 37. پیاده‌سازی یک خط لوله کامل تحلیل داده در محیط واقعی
• 38. آشنایی با ابزارهای ابری برای تحلیل کلان‌داده
• 39. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در کلان‌داده
• 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها