کتاب ابزارهای کاربردی برای علم داده (با تمرکز بر مفاهیم سازگار با قوانین)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 ابزارهای کاربردی برای علم داده (با تمرکز بر مفاهیم سازگار با قوانین)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: ابزارها و تکنیک‌های علوم داده

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 2. انواع داده‌ها و ساختارها
  • 3. اکتشاف و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 4. مفاهیم آماری پایه در علم داده
  • 5. احتمالات و توزیع‌های آماری
  • 6. تست فرضیه و تحلیل واریانس
  • 7. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
  • 9. طبقه‌بندی و الگوریتم‌های آن
  • 10. متریک‌های ارزیابی طبقه‌بندی
  • 11. درختان تصمیم
  • 12. جنگل‌های تصادفی
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. یادگیری تجمعی (Ensemble Learning)
  • 15. خوشه‌بندی و الگوریتم‌های آن
  • 16. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 17. کاهش ابعاد و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 18. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 19. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 20. پیش‌پردازش متن
  • 21. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 22. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 23. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 24. یادگیری عمیق و کاربردهای آن
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. یادگیری تقویتی مقدماتی
  • 28. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
  • 30. تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی (سازگار با چارچوب بانکی بدون ربا)
  • 31. تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 32. تحلیل داده‌های سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 33. تجسم داده‌ها (Data Visualization)
  • 34. ابزارهای تجسم داده‌ها
  • 35. داشبوردهای مدیریتی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 36. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 37. زبان SQL
  • 38. مفاهیم NoSQL
  • 39. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 40. ساختار داده‌های پایتون
  • 41. توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 42. کار با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 43. عملیات پایه با Pandas
  • 44. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 45. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 46. ترکیب و ادغام داده‌ها
  • 47. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
  • 48. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib برای تجسم
  • 49. رسم نمودارهای پایه در Matplotlib
  • 50. سفارشی‌سازی نمودارها
  • 51. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn
  • 52. نمودارهای آماری با Seaborn
  • 53. مقدمه‌ای بر کتابخانه Plotly برای تجسم تعاملی
  • 54. ساخت نمودارهای تعاملی
  • 55. مقدمه‌ای بر ابزارهای کلان داده (Big Data)
  • 56. معماری هادوپ (Hadoop)
  • 57. HDFS و MapReduce
  • 58. Spark برای پردازش سریع‌تر داده‌ها
  • 59. مقدمه‌ای بر زبان R برای علم داده
  • 60. ساختار داده‌ها در R
  • 61. کار با کتابخانه‌های dplyr و ggplot2
  • 62. مقدمه‌ای بر ابزارهای یادگیری ماشین در پایتون
  • 63. کتابخانه Scikit-learn
  • 64. آماده‌سازی داده‌ها در Scikit-learn
  • 65. مدل‌سازی با Scikit-learn
  • 66. ارزیابی مدل‌ها در Scikit-learn
  • 67. تنظیم هایپرپارامترها
  • 68. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 69. مدیریت پروژه در علم داده
  • 70. چرخه حیات پروژه‌های علم داده
  • 71. اخلاق در علم داده (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 72. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات (سازگار با قوانین)
  • 73. سوگیری در الگوریتم‌ها و روش‌های مقابله
  • 74. تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها (با چارچوب رسمی)
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با TensorFlow
  • 77. ساخت مدل‌های ساده با TensorFlow
  • 78. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با PyTorch
  • 79. ساخت مدل‌های ساده با PyTorch
  • 80. استقرار مدل‌های علم داده
  • 81. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 82. خودکارسازی فرآیندهای علم داده
  • 83. تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data Analysis)
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری گراف (Graph Learning)
  • 85. کاربرد علم داده در بهینه‌سازی (سازگار با چارچوب رسمی)
  • 86. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 87. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 88. تکنیک‌های کشف دانش در پایگاه‌های داده
  • 89. پروژه‌های عملی علم داده
  • 90. جمع‌بندی و جمع‌بندی مفاهیم کلیدی

📚 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.