دوره جامع کاربرد پایتون در تحلیل داده و مدل‌سازی هوشمند (مبتنی بر استانداردهای علمی) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربرد پایتون در تحلیل داده و مدل‌سازی هوشمند (مبتنی بر استانداردهای علمی)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه علمی پایتون
• 3. ساختار داده‌ها و مدیریت حافظه در پایتون
• 4. کار با کتابخانه نامپای و آرایه‌های چندبعدی
• 5. عملیات ریاضی و جبر خطی با نامپای
• 6. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با کتابخانه پانداز
• 7. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته
• 8. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 9. فیلتر کردن و مرتب‌سازی مجموعه‌های داده
• 10. ادغام و ترکیب جداول داده‌ای
• 11. گروه‌بندی داده‌ها و عملیات تجمیعی
• 12. مبانی مصورسازی داده‌ها با مت‌پلات‌لیب
• 13. ترسیم نمودارهای آماری و تحلیل توزیع‌ها
• 14. استفاده از کتابخانه سی‌بورن برای تحلیل‌های گرافیکی
• 15. آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی
• 16. احتمالات پایه در تحلیل داده‌های آماری
• 17. توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
• 18. آزمون فرضیه و استنباط آماری
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش آن در هوش مصنوعی
• 20. آشنایی با کتابخانه سای‌کیت‌لرن
• 21. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های ورودی
• 23. الگوریتم رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 24. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و خطایابی
• 25. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 26. طبقه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه
• 27. درخت‌های تصمیم و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی
• 28. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت مدل
• 29. ماشین بردار پشتیبان در مسائل طبقه‌بندی
• 30. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
• 31. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 32. مفاهیم اساسی در یادگیری نظارت‌نشده
• 33. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
• 34. منحنی‌های دقت و فراخوانی در مدل‌های هوشمند
• 35. بهینه‌سازی ابرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 36. اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های واقعی
• 37. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی با پایتون
• 38. پیش‌بینی روندها با مدل‌های آماری ساده
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پردازش داده
• 40. پروژه نهایی تحلیل داده‌های اقتصادی در چارچوب مقررات ملی
• 41. گزارش‌نویسی علمی و ارائه نتایج تحلیل‌های داده‌محور