کتاب علم داده برای اینترنت اشیاء (IoT Data Science) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره علم داده برای اینترنت اشیاء (IoT Data Science)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء و علم داده
• 2. مبانی جمع‌آوری داده از دستگاه‌های IoT
• 3. ساختار و انواع داده‌های IoT
• 4. اصول پیش‌پردازش داده‌های IoT
• 5. پاکسازی داده‌های پرت در IoT
• 6. مدیریت داده‌های سری زمانی در IoT
• 7. اصول ذخیره‌سازی داده‌های IoT
• 8. پایگاه‌های داده مناسب برای IoT
• 9. مبانی تحلیل داده‌های IoT
• 10. مفاهیم یادگیری ماشین برای IoT
• 11. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 12. یادگیری نظارت‌شده در IoT
• 13. یادگیری نظارت‌نشده در IoT
• 14. یادگیری تقویتی در IoT
• 15. مدل‌سازی داده‌های IoT
• 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. انتخاب ویژگی در داده‌های IoT
• 18. کاهش ابعاد در داده‌های IoT
• 19. تحلیل خوشه‌ای در داده‌های IoT
• 20. طبقه‌بندی در داده‌های IoT
• 21. رگرسیون در داده‌های IoT
• 22. تشخیص ناهنجاری در داده‌های IoT
• 23. سیستم‌های توصیه‌گر برای IoT
• 24. پردازش زبان طبیعی در IoT
• 25. یادگیری عمیق برای IoT
• 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در IoT
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی در IoT
• 28. شبکه‌های ترنسفورمر در IoT
• 29. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) در IoT
• 30. معماری‌های پردازش داده‌های IoT
• 31. معماری‌های مبتنی بر ابر برای IoT
• 32. معماری‌های مبتنی بر لبه (Edge Computing) برای IoT
• 33. امنیت داده‌ها در IoT
• 34. حریم خصوصی داده‌ها در IoT
• 35. اخلاق در علم داده IoT
• 36. کاربرد علم داده در شهرهای هوشمند
• 37. کاربرد علم داده در صنعت هوشمند
• 38. کاربرد علم داده در کشاورزی هوشمند
• 39. کاربرد علم داده در بهداشت و درمان هوشمند
• 40. کاربرد علم داده در حمل و نقل هوشمند
• 41. کاربرد علم داده در انرژی هوشمند
• 42. تشخیص الگو در داده‌های IoT
• 43. پیش‌بینی رفتار دستگاه‌ها در IoT
• 44. بهینه‌سازی عملکرد دستگاه‌های IoT
• 45. مانیتورینگ بلادرنگ در IoT
• 46. تحلیل احساسات در داده‌های IoT
• 47. تعبیه مدل‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های IoT
• 48. تکنیک‌های مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 49. مدل‌سازی پیش‌بینی خرابی دستگاه
• 50. مدل‌سازی پیش‌بینی مصرف انرژی
• 51. مدل‌سازی پیش‌بینی کیفیت محصول
• 52. مدل‌سازی پیش‌بینی رویدادهای امنیتی
• 53. مبانی هوش تجاری (BI) برای IoT
• 54. بصری‌سازی داده‌های IoT
• 55. داشبوردهای مدیریتی برای IoT
• 56. گزارش‌گیری در IoT
• 57. تحلیل داده‌های مکانی در IoT
• 58. پردازش جریان داده (Stream Processing) در IoT
• 59. موتورهای پردازش جریان داده
• 60. تکنیک‌های تحلیل در زمان واقعی
• 61. مدیریت متاداده در IoT
• 62. استانداردهای تبادل داده در IoT
• 63. معماری‌های داده‌محور برای IoT
• 64. اصول مهندسی داده برای IoT
• 65. طراحی پایپ‌لاین‌های داده در IoT
• 66. اتوماسیون در علم داده IoT
• 67. اصول توسعه نرم‌افزار برای IoT
• 68. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌ها در IoT
• 69. مدیریت چرخه حیات مدل‌های IoT
• 70. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI) و IoT
• 71. کاربرد AI در تحلیل پیشرفته IoT
• 72. تکنیک‌های یادگیری ماشینی پیشرفته
• 73. مدل‌های یادگیری ترکیبی (Ensemble)
• 74. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در IoT
• 75. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در IoT
• 76. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر در IoT
• 77. یادگیری عمیق برای پردازش صوت در IoT
• 78. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در IoT
• 79. مدل‌سازی رفتار کاربران در IoT
• 80. شبیه‌سازی سیستم‌های IoT
• 81. ارزیابی ریسک در پروژه‌های IoT
• 82. مدیریت پروژه در علم داده IoT
• 83. تیم‌سازی و همکاری در پروژه‌های IoT
• 84. برنامه‌ریزی منابع برای پروژه‌های IoT
• 85. اصول مستندسازی در علم داده IoT
• 86. پژوهش‌های نوین در علم داده IoT
• 87. مطالعات موردی پیشرفته در IoT
• 88. چالش‌های پیاده‌سازی علم داده در مقیاس بزرگ
• 89. ملاحظات قانونی و شرعی در داده‌های IoT
• 90. اصول حاکمیت داده در IoT
• 91. طراحی سیستم‌های داده مقیاس‌پذیر برای IoT
• 92. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای دستگاه‌های کم‌توان
• 93. تحلیل داده‌های حسگرهای مختلف
• 94. مدل‌سازی پیش‌بینی تغییرات محیطی
• 95. تحلیل داده‌های دستگاه‌های پوشیدنی
• 96. کاربرد علم داده در رباتیک هوشمند
• 97. اصول طراحی API برای دسترسی به داده‌های IoT
• 98. روش‌های اعتبارسنجی مدل در محیط‌های واقعی
• 99. مبانی امنیت سایبری در IoT
• 100. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و کاربرد آن در IoT