پادکست کتاب «داده کاوی: مفاهیم و تکنیک‌ها» اثر جیاوی هان

عنوان محصول:

پادکست فارسی کتاب «داده کاوی: مفاهیم و تکنیک‌ها» + منبع انگلیسی

اثر: جیاوی هان، جیان پی، هانگهانگ تانگ

📘 معرفی محصول:

در دنیایی که هر لحظه حجم عظیمی از داده تولید می‌شود، توانایی استخراج دانش و الگوهای پنهان از این داده‌ها یک مزیت رقابتی بی‌نظیر است. کتاب «Data Mining: Concepts and Techniques» به عنوان یکی از مراجع کلاسیک و بنیادین در حوزه داده کاوی، مسیری روشن برای درک عمیق این حوزه از علوم کامپیوتر پیش روی شما قرار می‌دهد.

ما در آیصدر، با هدف ارتقای یادگیری کاربردی و مفهومی، ۹ فصل ابتدایی این کتاب مرجع را در قالب پادکست‌های آموزشی کوتاه و مفید تولید کرده‌ایم. هر اپیزود با نگاهی علمی، منسجم و انگیزشی به مباحث کلیدی فصل‌ها می‌پردازد و شما را در مدت‌زمانی کوتاه با نکات اصلی کتاب آشنا می‌کند.

🎯 ویژگی‌های محصول:

• زبان پادکست فارسی می باشد.

• مبتنی بر آخرین ویراست انگلیسی کتاب

• شامل پادکست‌های علمی و کاربردی برای فصل‌های ۱ تا 9

• مناسب برای دانشجویان، اساتید و علاقه‌مندان به داده کاوی، علم داده، هوش مصنوعی، مهندسی داده

• فرمت فایل‌ها: صوتی (MP3) – با کیفیت بالا

• دسترسی سریع و دائمی پس از خرید

• ارائه رایگان پادکست صوتی فصل اول ا

📝 ارزیابی علمی:

پادکست‌های آموزشی دانشگاهی آیصدر که توسط هوش مصنوعی تولید شده‌اند،توسط اساتید دانشگاهی مورد ارزیابی قرار گرفته و موفق به کسب امتیاز 80 از 100 در انتقال سریع مفاهیم کلیدی در قالب صوت شده است.

📚 خرید کتاب فارسی

نسخه فارسی این منبع نیز برای مطالعه در دسترس است—برای تهیه آن اینجا را ببینید.

در این مجموعه صوتی چه چیزهایی را فرا خواهید گرفت؟

1) مبانی داده‌‌کاوی: با مفهوم داده کاوی، جایگاه آن در فرآیند کشف دانش و ارتباط آن با سایر رشته‌ها مانند آمار و یادگیری ماشین آشنا می‌شوید.

2) پیش‌پردازش داده‌ها: روش‌های آماده‌سازی داده‌ها، پاک‌سازی، یکپارچه‌سازی و کاهش ابعاد را که گام‌های حیاتی در هر پروژه داده‌کاوی هستند، می‌آموزید.

 3) انباره داده و پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP): با معماری انباره‌های داده، مدل‌سازی چندبعدی و تکنیک‌های ساخت مکعب داده (Data Cube) آشنا خواهید شد.

4) کاوش الگوهای مکرر: الگوریتم‌های کلیدی مانند Apriori و FP-Growth را برای کشف الگوها و قوانین وابستگی در مجموعه داده‌های بزرگ درک خواهید کرد.

5) طبقه‌بندی (Classification): با روش‌های مهمی مانند درخت تصمیم، دسته‌بند بیز، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی آشنا می‌شوید.

 6) خوشه‌بندی (Clustering): تکنیک‌های مختلفی از جمله k-Means، روش‌های سلسله‌مراتبی و مبتنی بر چگالی را برای گروه‌بندی داده‌های بدون برچسب فرا خواهید گرفت.

این پادکست برای دانشجویان علوم کامپیوتر، مهندسی کامپیوتر، تحلیل‌گران داده، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، مدیران کسب‌وکار و تمام افرادی که به دنبال تبدیل داده‌های خام به بینش‌های ارزشمند هستند، یک منبع ضروری است.

نکته مهم: این مجموعه پادکست صوتی، ۹ فصل اول کتاب «داده کاوی: مفاهیم و تکنیک‌ها» را به‌طور کامل پوشش می‌دهد که شامل تمام مباحث بنیادین و اصلی این حوزه است.

فهرست کامل فصول کتاب

در زیر، فهرست کامل سرفصل‌های کتاب اصلی (ویرایش چهارم) برای اطلاع شما آورده شده است.

توجه: مجموعه پادکست صوتی ارائه شده، فصل‌های ۱ تا 9 از فهرست زیر را در بر می‌گیرد.

• فصل ۱: مقدمه
• فصل ۲: داده‌ها، اندازه‌گیری‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها
• فصل ۳: انبارش داده و پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)
• فصل ۴: کاوش الگو: مفاهیم و روش‌های پایه
• فصل ۵: کاوش الگو: روش‌های پیشرفته
• فصل ۶: طبقه‌بندی: مفاهیم و روش‌های پایه
• فصل ۷: طبقه‌بندی: روش‌های پیشرفته
• فصل ۸: تحلیل خوشه: مفاهیم و روش‌های پایه
• فصل ۹: تحلیل خوشه: روش‌های پیشرفته
• فصل ۱۰: یادگیری عمیق (Deep Learning)
• فصل ۱۱: تشخیص داده‌های پرت (Outlier Detection)
• فصل ۱۲: روندهای داده کاوی و مرزهای پژوهشی
• پیوست الف: پیش‌نیازهای ریاضی