آموزش هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق
Artificial Intelligence with Machine Learning, Deep Learning
سلام،
به دوره "هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق" خوش آمدید.
هوش مصنوعی، پایتون یادگیری ماشین، پایتون، یادگیری ماشین، جنگو، هک اخلاقی، بوت کمپ پایتون، تجزیه و تحلیل داده ها، پایتون یادگیری ماشین، پایتون برای مبتدیان، علم داده، یادگیری ماشین، جنگو
هوش مصنوعی (AI) با یادگیری ماشین پایتون و یادگیری عمیق پایتون، آموزش انتقال، تنسورفلو
تصور زندگی خود بدون یادگیری ماشینی سخت است. پیامک پیش‌بینی‌کننده، فیلتر ایمیل و دستیارهای شخصی مجازی مانند الکسای آمازون و سیری آیفون، همه فناوری‌هایی هستند که بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های ریاضی کار می‌کنند.
Ai، TensorFlow، PyTorch، یادگیری scikit، یادگیری تقویتی، یادگیری تحت نظارت، ماشین قابل آموزش، یادگیری ماشین پایتون، پایتون تنسورفلو، فناوری ai، یادگیری ماشین لاجوردی، یادگیری نیمه نظارت شده، شبکه عصبی عمیق، هوش عمومی مصنوعی
یادگیری ماشینی فقط برای ارسال پیام کوتاه یا تشخیص صدای گوشی هوشمند مفید نیست. یادگیری ماشینی به طور مداوم در صنایع جدید و مشکلات جدید اعمال می شود. چه بازاریاب، طراح بازی های ویدیویی یا برنامه نویس باشید، دوره آموزشی من در مورد Udemy اینجاست تا به شما کمک کند یادگیری ماشینی را در کار خود به کار ببرید.
مشاغل علم داده در حال شکل دادن به آینده هستند
متخصصان علوم داده تقریباً در هر زمینه ای، از امنیت دولتی گرفته تا برنامه های دوستیابی، مورد نیاز هستند. میلیون ها کسب و کار و ادارات دولتی برای موفقیت و ارائه خدمات بهتر به مشتریان خود به داده های بزرگ متکی هستند. بنابراین مشاغل علم داده تقاضای زیادی دارند.
Udemy دوره‌های علوم داده‌ای با رتبه‌بندی بالا ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند یاد بگیرید چگونه داده‌های جدید را تجسم کنید و به آنها پاسخ دهید، و همچنین فناوری‌های جدید نوآورانه را توسعه دهید. خواه به یادگیری ماشین، داده کاوی یا تجزیه و تحلیل داده علاقه مند باشید، Udemy یک دوره آموزشی برای شما دارد.
اگر می خواهید یکی از مهارت های مورد نیاز کارفرما را بیاموزید؟
اگر در مورد علم داده کنجکاو هستید و به دنبال شروع سفر خودآموز خود به دنیای داده با پایتون هستید؟
اگر یک توسعه دهنده باتجربه هستید و به دنبال یک فرود در Data Science هستید!
در همه موارد، شما در جای درستی هستید!
ما برای شما "هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق" دوره ای ساده برای زبان برنامه نویسی پایتون و یادگیری ماشین طراحی کرده ایم.
در دوره آموزشی، توضیحاتی ساده با پروژه ها خواهید داشت. با این دوره یادگیری ماشینی را گام به گام یاد خواهید گرفت. با تمرین‌ها، چالش‌ها و مثال‌های واقعی زیادی آن را ساده و آسان کردم.
ما درهای دنیای علم داده و یادگیری ماشین a-z را باز خواهیم کرد و عمیق‌تر خواهیم رفت. شما اصول یادگیری ماشینی A-Z و کتابخانه های زیبای آن مانند Scikit Learn را خواهید آموخت.
در طول دوره، نحوه هوش مصنوعی و اصول یادگیری ماشین و استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین پایتون را به شما آموزش خواهیم داد.
چه در یادگیری ماشینی یا امور مالی کار میکنید و یا در حال دنبال کردن حرفه‌ای در توسعه وب یا علم داده هستید، پایتون یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی است که می‌توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به ویژه برای برنامه های دسکتاپ، وب و کسب و کار مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تاکید دارد. پایتون با این فرض توسعه داده شد که باید تنها یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه ای که منجر به سطح سختی از استانداردسازی کد شده است. زبان برنامه نویسی اصلی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای متنوعی را برای برنامه نویسان فراهم می کند که برای کارهای مختلف مناسب هستند.
به حوزه یادگیری ماشینی علاقه دارید؟ پس این دوره برای شما مناسب است! این توسط دو دانشمند داده حرفه ای طراحی شده است که دانش خود را به اشتراک می گذارند و به شما کمک می کنند نظریه های پیچیده، الگوریتم ها و کتابخانه های کدگذاری را به روشی ساده بیاموزید. آنها شما را قدم به قدم وارد دنیای یادگیری ماشینی خواهند کرد. با هر آموزش، مهارتهای جدیدی را توسعه می‌دهید و درک خود را از این زیر شاخه چالش‌برانگیز و در عین حال پرسود علم داده بهبود می‌بخشید.
پایتون و نحوه استفاده از آن برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌های پایتون، ارائه داده‌ها را بیاموزید. شامل تعداد زیادی تجسم داده کد است.
در این دوره، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق را یاد خواهید گرفت.
همچنین در طول دوره، یاد خواهید گرفت:
این دوره یادگیری ماشینی برای همه است!
"یادگیری ماشینی من با مثال های عملی در علم داده" برای همه است! اگر تجربه قبلی ندارید، مشکلی نیست! این دوره به صورت ماهرانه طراحی شده است تا به همه از مبتدیان کامل تا حرفه ای ها (به عنوان یک تجدید کننده) آموزش دهد.
چرا از زبان برنامه نویسی پایتون در یادگیری ماشین استفاده می کنیم؟
Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، سطح بالا و چند منظوره است. بهترین چیز در مورد پایتون این است که از بسیاری از فناوری‌های امروزی از جمله کتابخانه‌های وسیع برای توییتر، داده‌کاوی، محاسبات علمی، طراحی، سرور بک‌اند برای وب‌سایت‌ها، شبیه‌سازی‌های مهندسی، یادگیری مصنوعی، واقعیت افزوده و غیره پشتیبانی می‌کند! همچنین، از انواع برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کند.
چه چیزی یاد خواهید گرفت؟
در این دوره، از همان ابتدا شروع می کنیم و با مثال هایی به "هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی" می پردازیم.
قبل از هر درس، یک بخش تئوری وجود خواهد داشت. پس از یادگیری قسمت های تئوری، موضوع را با مثال های عملی تقویت می کنیم.
در طول دوره شما موضوعات زیر را یاد خواهید گرفت:
یادگیری ماشین چیست؟
هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) چیست؟
بیشتر درباره یادگیری ماشین
اصطلاحات یادگیری ماشین
معیارهای ارزیابی
طبقه بندی در مقابل رگرسیون چیست؟
ارزیابی معیارهای خطای طبقه‌بندی عملکرد
ارزیابی معیارهای خطای عملکرد-رگرسیون
یادگیری ماشین با پایتون
یادگیری تحت نظارت
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
پایتون یادگیری ماشین
هک اخلاقی، بوت کمپ پایتون
مبانی تجزیه و تحلیل داده ها
یادگیری ماشین پایتون
برنامه نویسی پایتون
نمونه‌های پایتون
دستگاه پایتون
یادگیری عمیق a-z
یادگیری ماشین a-z
علوم داده های یادگیری ماشین a-z
الگوریتم های یادگیری ماشینی
یادگیری بدون نظارت
انتقال یادگیری
numpy چیست؟
علم داده چیست؟
با دوره به روز من، شما این شانس را خواهید داشت که خود را به روز نگه دارید و خود را با طیف وسیعی از مهارت های برنامه نویسی پایتون مجهز کنید. همچنین خوشحالم که به شما بگویم که برای حمایت از یادگیری شما و پاسخگویی به سوالات دائماً در دسترس خواهم بود.
هوش مصنوعی به طور تصاعدی در حال رشد است. درباره اون هیچ شکی نیست. اما هرچه هوش مصنوعی بیشتر پیشرفت کند، مشکلاتی که باید حل کند پیچیده تر می شود. تنها راه حل چنین مشکلات پیچیده ای یادگیری عمیق است – به همین دلیل است که در قلب هوش مصنوعی قرار دارد. این دوره به درک مفهوم گسترده و پیچیده یادگیری عمیق در یک ساختار قوی و سازمان یافته کمک می کند. شما روی مجموعه داده های دنیای واقعی کار خواهید کرد تا به شما کمک کند در سطح غریزی به همه تکنیک ها اطمینان داشته باشید.
این دوره برای همه کسانی که به مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق علاقه دارند مناسب است.
اول از همه، در این دوره آموزشی، چند چیز اساسی پایتون و کتابخانه Numpy را یاد خواهیم گرفت. اینها اولین قدم های ما در سفر یادگیری عمیق ما هستند. پس از آن ما یک سفر کوچک به تاریخچه یادگیری ماشین انجام می دهیم. سپس به ایستگاه بعدی خواهیم رسید. فراگیری ماشین. در اینجا مفاهیم یادگیری ماشین، گردش کار یادگیری ماشین، مدل ها و الگوریتم ها و مفهوم شبکه عصبی را می آموزیم. پس از آن به ایستگاه بعدی خود می رسیم. شبکه های عصبی مصنوعی. و حالا سفر ما به یک ماجراجویی تبدیل می شود. در این ماجراجویی وارد دنیای کراس می شویم سپس از دنیای تنسورفلو خارج می شویم. سپس سعی خواهیم کرد مفهوم شبکه عصبی کانولوشنال را درک کنیم. اما سفر ما تمام نخواهد شد. سپس به شبکه عصبی بازگشتی و LTSM خواهیم رسید. نگاهی به آنها خواهیم داشت. پس از مدتی، به مفهوم آموزش انتقالی خواهیم رفت. و سپس به مقصد نهایی خود می رسیم. پروژه ها. باغ بازی ما در اینجا ما چند مدل یادگیری ماشینی جالب با اطلاعاتی که در طول سفر خود آموخته‌ایم می‌سازیم.
در طول دوره آموزشی خواهید آموخت:
هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و عمیق چیست یادگیری
تاریخچه یادگیری ماشین
ماشین تورینگ و تست تورینگ
منطق یادگیری ماشینی مانند
درک مدل های یادگیری ماشین
مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین
جمع آوری داده ها
پیش پردازش داده
انتخاب الگوریتم و مدل مناسب
آموزش و آزمایش مدل
ارزیابی
شبکه عصبی مصنوعی با این موضوعات
ANN چیست
آناتومی NN
موتور NN
Tensorflow
شبکه عصبی کانولوشنال
شبکه عصبی تکراری و LTSM
آموزش انتقالی
در این دوره از همان ابتدا شروع می کنیم و با مثال هایی تا پایان «یادگیری عمیق» می رویم.
قبل از شروع این دوره، می آموزیم که از چه محیط هایی می توانیم برای توسعه پروژه های یادگیری عمیق استفاده کنیم.
چرا می خواهید این دوره را بگذرانید؟
پاسخ ما ساده است: کیفیت آموزش.
OAK Academy مستقر در لندن یک شرکت آموزش آنلاین است. آکادمی OAK آموزش هایی را در زمینه I T، نرم افزار، طراحی، توسعه به زبان های انگلیسی، پرتغالی، اسپانیایی، ترکی و بسیاری از زبان های مختلف در پلتفرم Udemy ارائه می دهد که در آن بیش از 1000 ساعت درس آموزشی ویدیویی دارد. آکادمی OAK هم با انتشار دوره های جدید تعداد سری های آموزشی خود را افزایش می دهد و هم با ارتقاء دانش آموزان را از تمام نوآوری های دوره های قبلاً منتشر شده آگاه می کند.
وقتی ثبت نام می کنید، تخصص توسعه دهندگان باتجربه OAK Academy را احساس خواهید کرد. سوالاتی که دانش آموزان برای مربیان ما ارسال می کنند حداکثر ظرف 48 ساعت توسط اساتید ما پاسخ داده می شود.
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی سیستم‌هایی را توصیف می‌کند که با استفاده از یک مدل آموزش‌دیده بر روی داده‌های دنیای واقعی، پیش‌بینی می‌کنند. به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم سیستمی بسازیم که بتواند تشخیص دهد که آیا گربه در تصویر است یا خیر. ما ابتدا تصاویر زیادی را برای آموزش مدل یادگیری ماشین خود جمع آوری می کنیم. در طول این مرحله آموزشی، تصاویر را به همراه اطلاعاتی در مورد اینکه آیا آنها حاوی گربه هستند یا خیر، به مدل می‌دهیم. در حین آموزش، مدل الگوهایی را در تصاویر می آموزد که بیشترین ارتباط را با گربه ها دارند. سپس این مدل می‌تواند از الگوهای آموخته‌شده در طول آموزش برای پیش‌بینی اینکه آیا تصاویر جدیدی که از آن تغذیه می‌شود حاوی یک گربه هستند استفاده کند. در این مثال خاص، ممکن است از یک شبکه عصبی برای یادگیری این الگوها استفاده کنیم، اما یادگیری ماشینی می تواند بسیار ساده تر از این باشد. حتی برازش یک خط به مجموعه ای از نقاط داده مشاهده شده، و استفاده از آن خط برای انجام پیش بینی های جدید، به عنوان یک مدل یادگیری ماشین به حساب می آید.
یادگیری ماشین برای چه مواردی استفاده می شود؟
امروزه یادگیری ماشین تقریباً در هر زمینه ای اعمال می شود. این شامل تشخیص های پزشکی، تشخیص چهره، پیش بینی آب و هوا، پردازش تصویر و موارد دیگر است. در هر موقعیتی که در آن تشخیص، پیش‌بینی و تحلیل الگو حیاتی است، یادگیری ماشین می‌تواند مفید باشد. یادگیری ماشینی اغلب زمانی که در صنایع و جایگاه‌های جدید به کار می‌رود، یک فناوری مخرب است. مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند راه‌های جدیدی برای اعمال فناوری یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی و خودکارسازی فرآیندهای موجود بیابند. با داده‌های مناسب، می‌توانید از فناوری یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای بسیار پیچیده و پیش‌بینی‌های بسیار دقیق استفاده کنید.
آیا یادگیری ماشینی نیاز به کدنویسی دارد؟
استفاده از یادگیری ماشینی بدون کدنویسی امکان پذیر است، اما ساختن سیستم های جدید معمولاً به کد نیاز دارد. به عنوان مثال، سرویس Rekognition آمازون به شما امکان می دهد یک تصویر را از طریق یک مرورگر وب آپلود کنید، که سپس اشیاء موجود در تصویر را شناسایی می کند. این از یک مدل از پیش آموزش دیده استفاده می کند، بدون نیاز به کدنویسی. با این حال، توسعه سیستم‌های یادگیری ماشینی شامل نوشتن کدهای پایتون برای آموزش، تنظیم و استقرار مدل‌های شما است. اجتناب از نوشتن کد برای پیش پردازش داده های وارد شده به مدل شما دشوار است. بیشتر کارهایی که توسط یک متخصص یادگیری ماشین انجام می شود شامل تمیز کردن داده های مورد استفاده برای آموزش ماشین است. آنها همچنین "مهندسی ویژگی" را برای یافتن اینکه از چه داده هایی استفاده کنند و چگونه آنها را برای استفاده در یک مدل یادگیری ماشین آماده کنند، انجام می دهند. ابزارهایی مانند AutoML و SageMaker تنظیم خودکار مدل ها را انجام می دهند. اغلب فقط چند خط کد می تواند یک مدل را آموزش دهد و از روی آن پیش بینی کند. درک مقدماتی پایتون شما را در استفاده از سیستم های یادگیری ماشین موثرتر می کند.
محدودیت های پایتون چیست؟
Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و پرکاربرد است، اما محدودیت هایی دارد. از آنجایی که پایتون یک زبان تفسیر شده و پویا است، در مقایسه با یک زبان کامپایل شده و ایستا تایپ شده مانند C کند است. بنابراین، پایتون زمانی مفید است که سرعت آنچنان مهم نباشد. سیستم نوع پویا پایتون همچنین باعث می‌شود که از حافظه بیشتری نسبت به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده کند، بنابراین برای برنامه‌های حافظه فشرده مناسب نیست. موتور مجازی پایتون که کد پایتون را اجرا می کند به صورت تک رشته ای اجرا می شود که همزمانی را یکی دیگر از محدودیت های زبان برنامه نویسی می کند. اگرچه پایتون برای برخی از انواع توسعه بازی محبوب است، اما استفاده از حافظه و پردازنده بالاتر آن استفاده از آن را برای توسعه بازی های سه بعدی با کیفیت بالا محدود می کند. همانطور که گفته شد، سخت‌افزار رایانه در حال بهتر شدن و بهتر شدن است، و محدودیت‌های سرعت و حافظه پایتون کمتر و کمتر مرتبط می‌شود و باعث محبوبیت بیشتر پایتون می‌شود.
Python چگونه استفاده می شود؟
Python یک زبان برنامه نویسی عمومی است که به طور گسترده در بسیاری از صنایع و پلتفرم ها استفاده می شود. یکی از کاربردهای رایج پایتون اسکریپت نویسی است که به معنای خودکار کردن وظایف در پس زمینه است. بسیاری از اسکریپت هایی که با سیستم عامل های لینوکس عرضه می شوند، اسکریپت های پایتون هستند. پایتون همچنین یک زبان محبوب برای یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم داده ها و علم داده است زیرا نحو ساده آن ساخت سریع برنامه های واقعی را آسان می کند. برای ایجاد برنامه های دسکتاپ می توانید از پایتون استفاده کنید. بسیاری از توسعه دهندگان از آن برای نوشتن برنامه های دسکتاپ لینوکس استفاده می کنند و همچنین یک انتخاب عالی برای توسعه وب و بازی است. چارچوب های وب پایتون مانند Flask و Django گزینه های محبوبی برای توسعه برنامه های کاربردی وب هستند. اخیراً، پایتون نیز به عنوان زبانی برای توسعه تلفن همراه از طریق کتابخانه شخص ثالث Kivy مورد استفاده قرار می گیرد، اگرچه در حال حاضر برخی از اشکالاتی وجود دارد که پایتون باید بر آن غلبه کند.
چه مشاغلی از پایتون استفاده می کنند؟
Python یک زبان محبوب است که در بسیاری از صنایع و در بسیاری از رشته های برنامه نویسی استفاده می شود. مهندسان DevOps از پایتون برای اسکریپت نویسی وب سایت و استقرار سرور استفاده می کنند. توسعه دهندگان وب از پایتون برای ساخت برنامه های کاربردی وب، معمولا با یکی از چارچوب های وب محبوب پایتون مانند Flask یا جنگو استفاده می کنند. دانشمندان داده و تحلیلگران داده از پایتون برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی، تولید تجسم داده ها و تجزیه و تحلیل کلان داده ها استفاده می کنند. مشاوران مالی و کمیت ها (تحلیلگران کمی) از پایتون برای پیش بینی بازار و مدیریت پول استفاده می کنند. روزنامه نگاران داده از پایتون برای مرتب سازی اطلاعات و ایجاد داستان استفاده می کنند. مهندسان یادگیری ماشین از پایتون برای توسعه شبکه‌های عصبی و سیستم‌های هوشمند مصنوعی استفاده می‌کنند.
چگونه پایتون را به تنهایی یاد بگیرم؟
Python یک نحو ساده دارد که آن را به یک زبان برنامه نویسی عالی برای یادگیری مبتدی تبدیل می کند. برای یادگیری پایتون به تنهایی، ابتدا باید با سینتکس آشنا شوید. اما برای شروع نوشتن کد واقعی فقط باید کمی در مورد سینتکس پایتون بدانید. در حین رفتن بقیه را برمی دارید. بسته به هدف استفاده از آن، می‌توانید یک آموزش، کتاب یا دوره آموزشی پایتون را پیدا کنید که با ساختن یک برنامه کامل و متناسب با اهداف شما، زبان برنامه‌نویسی را به شما آموزش دهد. اگر می خواهید بازی توسعه دهید، توسعه بازی پایتون را یاد بگیرید. اگر می‌خواهید برنامه‌های وب بسازید، می‌توانید دوره‌های زیادی را پیدا کنید که می‌توانند آن را به شما نیز آموزش دهند. اگر می‌خواهید پایتون را خودتان یاد بگیرید، دوره‌های آنلاین Udemy مکانی عالی برای شروع است.
علم داده چیست؟
ما داده های بیشتری نسبت به قبل داریم. اما داده ها به تنهایی نمی توانند چیزهای زیادی در مورد دنیای اطراف به ما بگویند. ما باید اطلاعات را تفسیر کنیم و الگوهای پنهان را کشف کنیم. این جایی است که علم داده وارد می شود. علم داده از الگوریتم هایی برای درک داده های خام استفاده می کند. تفاوت اصلی بین علم داده و تحلیل داده های سنتی تمرکز آن بر پیش بینی است. علم داده به دنبال یافتن الگوهایی در داده ها و استفاده از آن الگوها برای پیش بینی داده های آینده است. برای پردازش مقادیر زیادی داده، کشف الگوها و پیش‌بینی روندها از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند. علم داده شامل تهیه، تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها می شود. از بسیاری از زمینه‌های علمی استخراج می‌شود و به عنوان یک علم، با ایجاد الگوریتم‌های جدید برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و اعتبارسنجی روش‌های فعلی پیشرفت می‌کند.
یک دانشمند داده چه کاری انجام می دهد؟
دانشمندان داده از یادگیری ماشینی برای کشف الگوهای پنهان در مقادیر زیادی از داده های خام استفاده می کنند تا مشکلات واقعی را روشن کنند. این به چندین مرحله نیاز دارد. ابتدا باید یک مشکل مناسب را شناسایی کنند. در مرحله بعد، آنها تعیین می کنند که برای حل چنین وضعیتی به چه داده هایی نیاز است و نحوه بدست آوردن داده ها را مشخص می کنند. پس از به دست آوردن داده ها، آنها باید داده ها را تمیز کنند. ممکن است داده ها به درستی قالب بندی نشده باشند، ممکن است داده های غیرضروری اضافی داشته باشند، ممکن است ورودی هایی نداشته باشند یا برخی از داده ها نادرست باشند. بنابراین دانشمندان داده باید قبل از تجزیه و تحلیل داده ها از تمیز بودن داده ها اطمینان حاصل کنند. برای تجزیه و تحلیل داده ها، آنها از تکنیک های یادگیری ماشین برای ساخت مدل ها استفاده می کنند. پس از ایجاد یک مدل، آنها را آزمایش، اصلاح و در نهایت به تولید می‌رسانند.
محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای علم داده کدامند؟
پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. این یک زبان جهانی است که کتابخانه های زیادی در دسترس دارد. همچنین یک زبان مبتدی خوب است. R نیز محبوب است. با این حال، پیچیده تر است و برای تجزیه و تحلیل آماری طراحی شده است. اگر می خواهید در تجزیه و تحلیل آماری تخصص داشته باشید، ممکن است انتخاب خوبی باشد. شما می خواهید پایتون یا R و SQL را بدانید. SQL یک زبان پرس و جو است که برای پایگاه داده های رابطه ای طراحی شده است. دانشمندان داده با حجم زیادی از داده ها سر و کار دارند و بسیاری از این داده ها را در پایگاه های داده رابطه ای ذخیره می کنند. این سه زبان برنامه نویسی پرکاربرد هستند. زبان های دیگری مانند جاوا، سی پلاس پلاس، جاوا اسکریپت و اسکالا نیز استفاده می شوند، البته کمتر. اگر قبلاً سابقه ای در آن زبان ها دارید، می توانید ابزارهای موجود در آن زبان ها را بررسی کنید. با این حال، اگر از قبل زبان برنامه نویسی دیگری می دانید، احتمالاً می توانید خیلی سریع پایتون را انتخاب کنید.
چه مدت طول می کشد تا دانشمند داده شوید؟
البته این پاسخ متفاوت است. هر چه زمان بیشتری را به یادگیری مهارت های جدید اختصاص دهید، سریع تر یاد خواهید گرفت. همچنین به محل شروع شما بستگی دارد. اگر در حال حاضر پایه قوی در ریاضیات و آمار دارید، کمتر برای یادگیری خواهید داشت. اگر هیچ پیش زمینه ای در آمار یا ریاضیات پیشرفته ندارید، همچنان می توانید دانشمند داده شوید. فقط کمی بیشتر طول می کشد. علم داده به یادگیری مادام العمر نیاز دارد، بنابراین شما هرگز واقعاً یادگیری را به پایان نخواهید رساند. یک سوال بهتر ممکن است این باشد، "چگونه می توانم اندازه گیری کنم که آیا دانش کافی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده دارم یا خیر؟" خود را برای تکمیل پروژه های علم داده با استفاده از داده های باز به چالش بکشید. هر چه بیشتر تمرین کنید، بیشتر یاد خواهید گرفت و اعتماد به نفس بیشتری خواهید داشت. هنگامی که چندین پروژه دارید که می توانید به عنوان یک دانشمند داده به نمونه های خوبی از مجموعه مهارت های خود اشاره کنید، آماده ورود به این زمینه هستید.
چگونه می توانم علم داده را به تنهایی یاد بگیرم؟
این امکان وجود دارد که علم داده را به تنهایی یاد بگیرید، به شرطی که تمرکز و انگیزه داشته باشید. خوشبختانه تعداد زیادی دوره آنلاین و بوت کمپ در دسترس است. با تعیین آنچه در علم داده به شما علاقه مند است شروع کنید. اگر به تجسم ها گرایش دارید، شروع به یادگیری در مورد آنها کنید. شروع با چیزی که شما را هیجان زده می کند، شما را برای برداشتن اولین قدم تشویق می کند. اگر مطمئن نیستید که از کجا می خواهید شروع کنید، سعی کنید با یادگیری پایتون شروع کنید. این یک مقدمه عالی برای زبان های برنامه نویسی است و به عنوان یک دانشمند داده مفید خواهد بود. با کار کردن از طریق آموزش یا دوره های Udemy در مورد موضوع انتخابی خود شروع کنید. هنگامی که پایه ای در مهارت های مورد علاقه خود ایجاد کردید، صحبت با فردی در این زمینه می تواند کمک کند. دریابید که کارفرمایان به دنبال چه مهارت هایی هستند و به یادگیری آن مهارت ها ادامه دهید. وقتی به تنهایی یاد می گیرید، تعیین اهداف یادگیری عملی می تواند انگیزه شما را حفظ کند.
آیا علم داده نیاز به کدنویسی دارد؟
هیئت داوران هنوز در این مورد حاضر نیستند. برخی از مردم بر این باورند که بدون دانستن نحوه کدنویسی می‌توان دانشمند داده شد، اما برخی دیگر مخالف هستند. الگوریتم های زیادی در این زمینه توسعه و بهینه سازی شده است. می‌توانید استدلال کنید که درک نحوه استفاده از الگوریتم‌ها مهم‌تر از نحوه کدنویسی آنهاست. با رشد این زمینه، پلتفرم های بیشتری در دسترس هستند که بسیاری از فرآیندها را خودکار می کنند. با این حال، همانطور که اکنون مطرح است، کارفرمایان در درجه اول به دنبال افرادی هستند که بتوانند کدنویسی کنند و شما به مهارت های برنامه نویسی اولیه نیاز دارید. نقش دانشمند داده در حال تکامل است، به طوری که ممکن است در آینده درست نباشد. بهترین توصیه این است که مسیری را پیدا کنید که متناسب با مجموعه مهارت شما باشد.
یک دانشمند داده چه مهارت هایی را باید بداند؟
یک دانشمند داده به مهارت های زیادی نیاز دارد. آنها به درک قوی از تجزیه و تحلیل آماری و ریاضیات نیاز دارند که از ارکان اساسی علم داده هستند. درک خوب این مفاهیم به شما در درک مقدمات اساسی علم داده کمک می کند. آشنایی با یادگیری ماشین نیز مهم است. یادگیری ماشین ابزار ارزشمندی برای یافتن الگوها در مجموعه داده های بزرگ است. برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ، دانشمندان داده باید با پایگاه های داده آشنا باشند. زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) یک مهارت ضروری برای دانشمندان داده است. با این حال، پایگاه داده های غیر رابطه ای (NoSQL) در حال افزایش محبوبیت هستند، بنابراین درک بیشتر ساختار پایگاه داده مفید است. زبان برنامه نویسی غالب در علم داده پایتون است – اگرچه R نیز محبوب است. پایه حداقل یکی از این زبان ها نقطه شروع خوبی است. در نهایت، برای برقراری ارتباط با یافته ها، دانشمندان داده به دانش تجسم ها نیاز دارند. تجسم داده‌ها به آنها اجازه می‌دهد تا داده‌های پیچیده را به شیوه‌ای در دسترس به اشتراک بگذارند.
آیا علم داده شغل خوبی است؟
تقاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است. ما فقط دانشمندان داده نداریم. ما مهندسان داده، مدیران داده، و مدیران تجزیه و تحلیل داریم. مشاغل نیز به طور کلی پرداخت خوبی دارند. این ممکن است شما را متعجب کند که آیا این یک شغل امیدوارکننده برای شما خواهد بود. درک بهتر از نوع کاری که یک دانشمند داده انجام می دهد می تواند به شما کمک کند تا بفهمید که آیا ممکن است این مسیر برای شما باشد یا خیر. اول از همه، شما باید تحلیلی فکر کنید. علم داده در مورد به دست آوردن درک عمیق تر از اطلاعات از طریق داده است. آیا اطلاعات را بررسی می کنید و از غواصی در آمار لذت می برید؟ اگرچه کار واقعی ممکن است کاملاً فنی باشد، یافته‌ها هنوز نیاز به اطلاع رسانی دارند. آیا می توانید یافته های پیچیده را برای کسی که سابقه فنی ندارد توضیح دهید؟ بسیاری از دانشمندان داده در تیم های متقابل کار می کنند و باید نتایج خود را با افراد با پیشینه های بسیار متفاوت به اشتراک بگذارند. اگر این یک محیط کاری عالی به نظر می رسد، ممکن است شغلی امیدوارکننده برای شما باشد.
کیفیت تولید ویدیو و صدا
همه ویدیوهای ما به صورت ویدیو و صوتی با کیفیت بالا ایجاد/تولید می شوند تا بهترین تجربه یادگیری را برای شما فراهم کنند.
شما خواهید بود،
به وضوح می بینم
شنیدن واضح
حرکت در طول دوره بدون حواس‌پرتی
شما همچنین دریافت خواهید کرد:
دسترسی مادام العمر به دوره
پشتیبانی سریع دوستانه در بخش Q A
گواهی تکمیل Udemy برای دانلود آماده است
ما پشتیبانی کامل را ارائه می‌دهیم و به هر سؤالی پاسخ می‌دهیم.
اگر برای یادگیری دوره "هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق" آماده هستید.
در حال حاضر شیرجه بزنید! شما را در دوره می بینیم!
ناامپی Numpy
-
نصب Anaconda Distribution برای ویندوز Installing Anaconda Distribution for Windows
-
پیوند فایل های پروژه نوت بوک در مورد کتابخانه زبان برنامه نویسی NumPy Python Notebook Project Files Link regarding NumPy Python Programming Language Library
-
نصب Anaconda Distribution برای MacOs Installing Anaconda Distribution for MacOs
-
6 مقاله مشاوره و پیوند در مورد Numpy، Numpy Pyhon 6 Article Advice And Links about Numpy, Numpy Pyhon
-
نصب Anaconda Distribution برای لینوکس Installing Anaconda Distribution for Linux
-
آشنایی با کتابخانه NumPy Introduction to NumPy Library
-
قدرت NumPy The Power of NumPy
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Array() Creating NumPy Array with The Array() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Zeros() Creating NumPy Array with Zeros() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Ones(). Creating NumPy Array with Ones() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Full(). Creating NumPy Array with Full() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Arange(). Creating NumPy Array with Arange() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Eye(). Creating NumPy Array with Eye() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Linspace() Creating NumPy Array with Linspace() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Random() Creating NumPy Array with Random() Function
-
ویژگی های NumPy Array Properties of NumPy Array
-
شناسایی بزرگترین عنصر یک آرایه Numpy Identifying the Largest Element of a Numpy Array
-
تشخیص کمترین عنصر آرایه Numpy: Min()، Ar Detecting Least Element of Numpy Array: Min(), Ar
-
تغییر شکل یک آرایه NumPy: تابع Reshape(). Reshaping a NumPy Array: Reshape() Function
-
Concatenating Numpy Arrays: Concatenate() Functio Concatenating Numpy Arrays: Concatenate() Functio
-
تقسیم آرایه های تک بعدی یک بعدی: تقسیم Splitting One-Dimensional Numpy Arrays: The Split
-
تقسیم آرایه های دوبعدی Numpy: Split()، Splitting Two-Dimensional Numpy Arrays: Split(),
-
مرتب سازی آرایه های Numpy: تابع Sort(). Sorting Numpy Arrays: Sort() Function
-
نمایه سازی آرایه های Numpy Indexing Numpy Arrays
-
برش آرایه های تک بعدی یک بعدی Slicing One-Dimensional Numpy Arrays
-
برش آرایه های دوبعدی Numpy Slicing Two-Dimensional Numpy Arrays
-
تخصیص مقدار به آرایه های تک بعدی Assigning Value to One-Dimensional Arrays
-
تخصیص مقدار به آرایه دو بعدی Assigning Value to Two-Dimensional Array
-
نمایه سازی فانتزی آرایه های یک بعدی Fancy Indexing of One-Dimensional Arrrays
-
نمایه سازی فانتزی آرایه های دو بعدی Fancy Indexing of Two-Dimensional Arrrays
-
ترکیب شاخص فانتزی با نمایه سازی معمولی Combining Fancy Index with Normal Indexing
-
ترکیب شاخص فانتزی با برش معمولی Combining Fancy Index with Normal Slicing
-
عملیات با اپراتورهای مقایسه Operations with Comparison Operators
-
عملیات حسابی در Numpy Arithmetic Operations in Numpy
-
عملیات آماری در Numpy Statistical Operations in Numpy
-
حل معادلات درجه دوم با NumPy Solving Second-Degree Equations with NumPy
ناامپی Numpy
-
نصب Anaconda Distribution برای ویندوز Installing Anaconda Distribution for Windows
-
پیوند فایل های پروژه نوت بوک در مورد کتابخانه زبان برنامه نویسی NumPy Python Notebook Project Files Link regarding NumPy Python Programming Language Library
-
نصب Anaconda Distribution برای MacOs Installing Anaconda Distribution for MacOs
-
6 مقاله مشاوره و پیوند در مورد Numpy، Numpy Pyhon 6 Article Advice And Links about Numpy, Numpy Pyhon
-
نصب Anaconda Distribution برای لینوکس Installing Anaconda Distribution for Linux
-
آشنایی با کتابخانه NumPy Introduction to NumPy Library
-
قدرت NumPy The Power of NumPy
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Array() Creating NumPy Array with The Array() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Zeros() Creating NumPy Array with Zeros() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Ones(). Creating NumPy Array with Ones() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Full(). Creating NumPy Array with Full() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Arange(). Creating NumPy Array with Arange() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Eye(). Creating NumPy Array with Eye() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Linspace() Creating NumPy Array with Linspace() Function
-
ایجاد آرایه NumPy با تابع Random() Creating NumPy Array with Random() Function
-
ویژگی های NumPy Array Properties of NumPy Array
-
شناسایی بزرگترین عنصر یک آرایه Numpy Identifying the Largest Element of a Numpy Array
-
تشخیص کمترین عنصر آرایه Numpy: Min()، Ar Detecting Least Element of Numpy Array: Min(), Ar
-
تغییر شکل یک آرایه NumPy: تابع Reshape(). Reshaping a NumPy Array: Reshape() Function
-
Concatenating Numpy Arrays: Concatenate() Functio Concatenating Numpy Arrays: Concatenate() Functio
-
تقسیم آرایه های تک بعدی یک بعدی: تقسیم Splitting One-Dimensional Numpy Arrays: The Split
-
تقسیم آرایه های دوبعدی Numpy: Split()، Splitting Two-Dimensional Numpy Arrays: Split(),
-
مرتب سازی آرایه های Numpy: تابع Sort(). Sorting Numpy Arrays: Sort() Function
-
نمایه سازی آرایه های Numpy Indexing Numpy Arrays
-
برش آرایه های تک بعدی یک بعدی Slicing One-Dimensional Numpy Arrays
-
برش آرایه های دوبعدی Numpy Slicing Two-Dimensional Numpy Arrays
-
تخصیص مقدار به آرایه های تک بعدی Assigning Value to One-Dimensional Arrays
-
تخصیص مقدار به آرایه دو بعدی Assigning Value to Two-Dimensional Array
-
نمایه سازی فانتزی آرایه های یک بعدی Fancy Indexing of One-Dimensional Arrrays
-
نمایه سازی فانتزی آرایه های دو بعدی Fancy Indexing of Two-Dimensional Arrrays
-
ترکیب شاخص فانتزی با نمایه سازی معمولی Combining Fancy Index with Normal Indexing
-
ترکیب شاخص فانتزی با برش معمولی Combining Fancy Index with Normal Slicing
-
عملیات با اپراتورهای مقایسه Operations with Comparison Operators
-
عملیات حسابی در Numpy Arithmetic Operations in Numpy
-
عملیات آماری در Numpy Statistical Operations in Numpy
-
حل معادلات درجه دوم با NumPy Solving Second-Degree Equations with NumPy
پانداها Pandas
-
لینک فایل های پروژه پاندا Pandas Project Files Link
-
آشنایی با کتابخانه پانداها Introduction to Pandas Library
-
ایجاد یک سری پانداها با لیست Creating a Pandas Series with a List
-
ساخت سری پانداها با دیکشنری Creating a Pandas Series with a Dictionary
-
ایجاد سری پانداها با آرایه NumPy Creating Pandas Series with NumPy Array
-
انواع اشیاء در سری Object Types in Series
-
بررسی ویژگی های اولیه Pandas Seri Examining the Primary Features of the Pandas Seri
-
کاربردی ترین روش ها در سری پانداها Most Applied Methods on Pandas Series
-
نمایه سازی و برش سری پانداها Indexing and Slicing Pandas Series
-
ایجاد Pandas DataFrame با لیست Creating Pandas DataFrame with List
-
ایجاد Pandas DataFrame با NumPy Array Creating Pandas DataFrame with NumPy Array
-
ایجاد Pandas DataFrame با دیکشنری Creating Pandas DataFrame with Dictionary
-
بررسی خواص پانداهای دیتا فریم Examining the Properties of Pandas DataFrames
-
عملیات انتخاب عنصر در Pandas DataFrames: درس 1 Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 1
-
عملیات انتخاب عنصر در Pandas DataFrames: درس 2 Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 2
-
انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 1 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames:Lesson 1
-
انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 2 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames:Lesson 2
-
انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 3 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames:Lesson 3
-
انتخاب عنصر با عملیات مشروط در فریم های داده پاندا Element Selection with Conditional Operations in Pandas Data Frames
-
اضافه کردن ستون به فریم های داده پاندا Adding Columns to Pandas Data Frames
-
حذف سطرها و ستون ها از فریم های داده پاندا Removing Rows and Columns from Pandas Data frames
-
مقادیر پوچ در فریم های داده پاندا Null Values in Pandas Dataframes
-
حذف مقادیر تهی: تابع Dropna(). Dropping Null Values: Dropna() Function
-
پر کردن مقادیر تهی: تابع Fillna(). Filling Null Values: Fillna() Function
-
تنظیم Index در Pandas DataFrames Setting Index in Pandas DataFrames
-
سلسله‌مراتب چند شاخص و شاخص در DataFrames پاندا Multi-Index and Index Hierarchy in Pandas DataFrames
-
انتخاب عنصر در DataFrames چند نمایه شده Element Selection in Multi-Indexed DataFrames
-
انتخاب عناصر با استفاده از تابع xs() در DataFrames چند نمایه شده Selecting Elements Using the xs() Function in Multi-Indexed DataFrames
-
پیوند داده پانداها: عملکرد Concat Concatenating Pandas Dataframes: Concat Function
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 1 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 1
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 2 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 2
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 3 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 3
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 4 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 4
-
Joining Pandas Dataframes: تابع Join(). Joining Pandas Dataframes: Join() Function
-
بارگیری یک مجموعه داده از کتابخانه Seaborn Loading a Dataset from the Seaborn Library
-
بررسی مجموعه داده 1 Examining the Data Set 1
-
توابع تجمع در DataFrames Pandas Aggregation Functions in Pandas DataFrames
-
بررسی مجموعه داده 2 Examining the Data Set 2
-
استفاده هماهنگ از توابع گروه بندی و تجمیع در فریم های داده پاندا Coordinated Use of Grouping and Aggregation Functions in Pandas Dataframes
-
توابع Advanced Aggregation: تابع Aggregate(). Advanced Aggregation Functions: Aggregate() Function
-
توابع تجمیع پیشرفته: تابع Filter(). Advanced Aggregation Functions: Filter() Function
-
توابع تجمیع پیشرفته: تابع Transform(). Advanced Aggregation Functions: Transform() Function
-
توابع Advanced Aggregation: تابع () Apply Advanced Aggregation Functions: Apply() Function
-
بررسی مجموعه داده 3 Examining the Data Set 3
-
جداول محوری در کتابخانه پانداها Pivot Tables in Pandas Library
-
دسترسی و در دسترس قرار دادن فایل ها Accessing and Making Files Available
-
ورود داده ها با فایل های Csv و Txt Data Entry with Csv and Txt Files
-
ورود اطلاعات با فایل های اکسل Data Entry with Excel Files
-
خروجی به عنوان یک پسوند CSV Outputting as an CSV Extension
-
خروجی به عنوان یک فایل اکسل Outputting as an Excel File
پانداها Pandas
-
لینک فایل های پروژه پاندا Pandas Project Files Link
-
آشنایی با کتابخانه پانداها Introduction to Pandas Library
-
ایجاد یک سری پانداها با لیست Creating a Pandas Series with a List
-
ساخت سری پانداها با دیکشنری Creating a Pandas Series with a Dictionary
-
ایجاد سری پانداها با آرایه NumPy Creating Pandas Series with NumPy Array
-
انواع اشیاء در سری Object Types in Series
-
بررسی ویژگی های اولیه Pandas Seri Examining the Primary Features of the Pandas Seri
-
کاربردی ترین روش ها در سری پانداها Most Applied Methods on Pandas Series
-
نمایه سازی و برش سری پانداها Indexing and Slicing Pandas Series
-
ایجاد Pandas DataFrame با لیست Creating Pandas DataFrame with List
-
ایجاد Pandas DataFrame با NumPy Array Creating Pandas DataFrame with NumPy Array
-
ایجاد Pandas DataFrame با دیکشنری Creating Pandas DataFrame with Dictionary
-
بررسی خواص پانداهای دیتا فریم Examining the Properties of Pandas DataFrames
-
عملیات انتخاب عنصر در Pandas DataFrames: درس 1 Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 1
-
عملیات انتخاب عنصر در Pandas DataFrames: درس 2 Element Selection Operations in Pandas DataFrames: Lesson 2
-
انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 1 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames:Lesson 1
-
انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 2 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames:Lesson 2
-
انتخاب عنصر سطح بالا در Pandas DataFrames: درس 3 Top Level Element Selection in Pandas DataFrames:Lesson 3
-
انتخاب عنصر با عملیات مشروط در فریم های داده پاندا Element Selection with Conditional Operations in Pandas Data Frames
-
اضافه کردن ستون به فریم های داده پاندا Adding Columns to Pandas Data Frames
-
حذف سطرها و ستون ها از فریم های داده پاندا Removing Rows and Columns from Pandas Data frames
-
مقادیر پوچ در فریم های داده پاندا Null Values in Pandas Dataframes
-
حذف مقادیر تهی: تابع Dropna(). Dropping Null Values: Dropna() Function
-
پر کردن مقادیر تهی: تابع Fillna(). Filling Null Values: Fillna() Function
-
تنظیم Index در Pandas DataFrames Setting Index in Pandas DataFrames
-
سلسله‌مراتب چند شاخص و شاخص در DataFrames پاندا Multi-Index and Index Hierarchy in Pandas DataFrames
-
انتخاب عنصر در DataFrames چند نمایه شده Element Selection in Multi-Indexed DataFrames
-
انتخاب عناصر با استفاده از تابع xs() در DataFrames چند نمایه شده Selecting Elements Using the xs() Function in Multi-Indexed DataFrames
-
پیوند داده پانداها: عملکرد Concat Concatenating Pandas Dataframes: Concat Function
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 1 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 1
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 2 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 2
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 3 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 3
-
Merge Pandas Dataframes: Merge() تابع: درس 4 Merge Pandas Dataframes: Merge() Function: Lesson 4
-
Joining Pandas Dataframes: تابع Join(). Joining Pandas Dataframes: Join() Function
-
بارگیری یک مجموعه داده از کتابخانه Seaborn Loading a Dataset from the Seaborn Library
-
بررسی مجموعه داده 1 Examining the Data Set 1
-
توابع تجمع در DataFrames Pandas Aggregation Functions in Pandas DataFrames
-
بررسی مجموعه داده 2 Examining the Data Set 2
-
استفاده هماهنگ از توابع گروه بندی و تجمیع در فریم های داده پاندا Coordinated Use of Grouping and Aggregation Functions in Pandas Dataframes
-
توابع Advanced Aggregation: تابع Aggregate(). Advanced Aggregation Functions: Aggregate() Function
-
توابع تجمیع پیشرفته: تابع Filter(). Advanced Aggregation Functions: Filter() Function
-
توابع تجمیع پیشرفته: تابع Transform(). Advanced Aggregation Functions: Transform() Function
-
توابع Advanced Aggregation: تابع () Apply Advanced Aggregation Functions: Apply() Function
-
بررسی مجموعه داده 3 Examining the Data Set 3
-
جداول محوری در کتابخانه پانداها Pivot Tables in Pandas Library
-
دسترسی و در دسترس قرار دادن فایل ها Accessing and Making Files Available
-
ورود داده ها با فایل های Csv و Txt Data Entry with Csv and Txt Files
-
ورود اطلاعات با فایل های اکسل Data Entry with Excel Files
-
خروجی به عنوان یک پسوند CSV Outputting as an CSV Extension
-
خروجی به عنوان یک فایل اکسل Outputting as an Excel File
اولین تماس با یادگیری ماشین First Contact with Machine Learning
-
یادگیری ماشینی چیست؟ What is Machine Learning?
-
اصطلاحات یادگیری ماشین Machine Learning Terminology
-
لینک فایل های پروژه Project Files Link
-
امتحان Quiz
اولین تماس با یادگیری ماشین First Contact with Machine Learning
-
یادگیری ماشینی چیست؟ What is Machine Learning?
-
اصطلاحات یادگیری ماشین Machine Learning Terminology
-
لینک فایل های پروژه Project Files Link
-
امتحان Quiz
معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشینی Evalution Metrics in Machine Learning
-
طبقه بندی در مقابل رگرسیون در یادگیری ماشینی Classification vs Regression in Machine Learning
-
ارزیابی عملکرد مدل یادگیری ماشین: معیارهای خطای طبقه بندی Machine Learning Model Performance Evaluation: Classification Error Metrics
-
ارزیابی عملکرد: معیارهای خطای رگرسیون در پایتون Evaluating Performance: Regression Error Metrics in Python
-
یادگیری ماشین با پایتون Machine Learning With Python
-
امتحان Quiz
معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشینی Evalution Metrics in Machine Learning
-
طبقه بندی در مقابل رگرسیون در یادگیری ماشینی Classification vs Regression in Machine Learning
-
ارزیابی عملکرد مدل یادگیری ماشین: معیارهای خطای طبقه بندی Machine Learning Model Performance Evaluation: Classification Error Metrics
-
ارزیابی عملکرد: معیارهای خطای رگرسیون در پایتون Evaluating Performance: Regression Error Metrics in Python
-
یادگیری ماشین با پایتون Machine Learning With Python
-
امتحان Quiz
یادگیری تحت نظارت با یادگیری ماشینی Supervised Learning with Machine Learning
-
یادگیری نظارت شده در یادگیری ماشین چیست؟ What is Supervised Learning in Machine Learning?
-
امتحان Quiz
یادگیری تحت نظارت با یادگیری ماشینی Supervised Learning with Machine Learning
-
یادگیری نظارت شده در یادگیری ماشین چیست؟ What is Supervised Learning in Machine Learning?
-
امتحان Quiz
الگوریتم رگرسیون خطی در یادگیری ماشینی A-Z Linear Regression Algorithm in Machine Learning A-Z
-
تئوری الگوریتم رگرسیون خطی در یادگیری ماشینی A-Z Linear Regression Algorithm Theory in Machine Learning A-Z
-
الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 1 Linear Regression Algorithm With Python Part 1
-
الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 2 Linear Regression Algorithm With Python Part 2
-
الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 3 Linear Regression Algorithm With Python Part 3
-
الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 4 Linear Regression Algorithm With Python Part 4
الگوریتم رگرسیون خطی در یادگیری ماشینی A-Z Linear Regression Algorithm in Machine Learning A-Z
-
تئوری الگوریتم رگرسیون خطی در یادگیری ماشینی A-Z Linear Regression Algorithm Theory in Machine Learning A-Z
-
الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 1 Linear Regression Algorithm With Python Part 1
-
الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 2 Linear Regression Algorithm With Python Part 2
-
الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 3 Linear Regression Algorithm With Python Part 3
-
الگوریتم رگرسیون خطی با پایتون قسمت 4 Linear Regression Algorithm With Python Part 4
تعارض واریانس مبادله در یادگیری ماشینی Bias Variance Trade-Off in Machine Learning
-
Bias Variance Trade-off چیست؟ What is Bias Variance Trade-Off?
-
امتحان Quiz
تعارض واریانس مبادله در یادگیری ماشینی Bias Variance Trade-Off in Machine Learning
-
Bias Variance Trade-off چیست؟ What is Bias Variance Trade-Off?
-
امتحان Quiz
الگوریتم رگرسیون لجستیک در یادگیری ماشینی A-Z Logistic Regression Algorithm in Machine Learning A-Z
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک در یادگیری ماشین چیست؟، What is Logistic Regression Algorithm in Machine Learning?,
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 1 Logistic Regression Algorithm with Python Part 1
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 2 Logistic Regression Algorithm with Python Part 2
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 3 Logistic Regression Algorithm with Python Part 3
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 4 Logistic Regression Algorithm with Python Part 4
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 5 Logistic Regression Algorithm with Python Part 5
الگوریتم رگرسیون لجستیک در یادگیری ماشینی A-Z Logistic Regression Algorithm in Machine Learning A-Z
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک در یادگیری ماشین چیست؟، What is Logistic Regression Algorithm in Machine Learning?,
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 1 Logistic Regression Algorithm with Python Part 1
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 2 Logistic Regression Algorithm with Python Part 2
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 3 Logistic Regression Algorithm with Python Part 3
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 4 Logistic Regression Algorithm with Python Part 4
-
الگوریتم رگرسیون لجستیک با پایتون قسمت 5 Logistic Regression Algorithm with Python Part 5
K-fold Cross-Validation در یادگیری ماشینی A-Z K-fold Cross-Validation in Machine Learning A-Z
-
نظریه اعتبارسنجی متقاطع K-Fold K-Fold Cross-Validation Theory
-
K-Fold Cross-Validation با پایتون K-Fold Cross-Validation with Python
K-fold Cross-Validation در یادگیری ماشینی A-Z K-fold Cross-Validation in Machine Learning A-Z
-
نظریه اعتبارسنجی متقاطع K-Fold K-Fold Cross-Validation Theory
-
K-Fold Cross-Validation با پایتون K-Fold Cross-Validation with Python
الگوریتم K نزدیکترین همسایگان در یادگیری ماشینی A-Z K Nearest Neighbors Algorithm in Machine Learning A-Z
-
نظریه الگوریتم نزدیکترین همسایگان K K Nearest Neighbors Algorithm Theory
-
الگوریتم K Nearest Neighbors با پایتون قسمت 1 K Nearest Neighbors Algorithm with Python Part 1
-
الگوریتم K Nearest Neighbors با پایتون قسمت 2 K Nearest Neighbors Algorithm with Python Part 2
-
الگوریتم K Nearest Neighbors با پایتون قسمت 3 K Nearest Neighbors Algorithm with Python Part 3
-
امتحان Quiz
الگوریتم K نزدیکترین همسایگان در یادگیری ماشینی A-Z K Nearest Neighbors Algorithm in Machine Learning A-Z
-
نظریه الگوریتم نزدیکترین همسایگان K K Nearest Neighbors Algorithm Theory
-
الگوریتم K Nearest Neighbors با پایتون قسمت 1 K Nearest Neighbors Algorithm with Python Part 1
-
الگوریتم K Nearest Neighbors با پایتون قسمت 2 K Nearest Neighbors Algorithm with Python Part 2
-
الگوریتم K Nearest Neighbors با پایتون قسمت 3 K Nearest Neighbors Algorithm with Python Part 3
-
امتحان Quiz
بهینه سازی هایپرپارامتر Hyperparameter Optimization
-
تئوری بهینه سازی فراپارامتر Hyperparameter Optimization Theory
-
بهینه سازی هایپرپارامتر با پایتون Hyperparameter Optimization with Python
بهینه سازی هایپرپارامتر Hyperparameter Optimization
-
تئوری بهینه سازی فراپارامتر Hyperparameter Optimization Theory
-
بهینه سازی هایپرپارامتر با پایتون Hyperparameter Optimization with Python
الگوریتم درخت تصمیم در یادگیری ماشینی A-Z Decision Tree Algorithm in Machine Learning A-Z
-
نظریه الگوریتم درخت تصمیم Decision Tree Algorithm Theory
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 1 Decision Tree Algorithm with Python Part 1
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 2 Decision Tree Algorithm with Python Part 2
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 3 Decision Tree Algorithm with Python Part 3
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 4 Decision Tree Algorithm with Python Part 4
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 5 Decision Tree Algorithm with Python Part 5
الگوریتم درخت تصمیم در یادگیری ماشینی A-Z Decision Tree Algorithm in Machine Learning A-Z
-
نظریه الگوریتم درخت تصمیم Decision Tree Algorithm Theory
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 1 Decision Tree Algorithm with Python Part 1
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 2 Decision Tree Algorithm with Python Part 2
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 3 Decision Tree Algorithm with Python Part 3
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 4 Decision Tree Algorithm with Python Part 4
-
الگوریتم درخت تصمیم با پایتون قسمت 5 Decision Tree Algorithm with Python Part 5
الگوریتم جنگل تصادفی در یادگیری ماشینی A-Z Random Forest Algorithm in Machine Learning A-Z
-
نظریه الگوریتم جنگل تصادفی Random Forest Algorithm Theory
-
الگوریتم جنگل تصادفی با پایون قسمت 1 Random Forest Algorithm with Pyhon Part 1
-
الگوریتم جنگل تصادفی با پایون قسمت 2 Random Forest Algorithm with Pyhon Part 2
الگوریتم جنگل تصادفی در یادگیری ماشینی A-Z Random Forest Algorithm in Machine Learning A-Z
-
نظریه الگوریتم جنگل تصادفی Random Forest Algorithm Theory
-
الگوریتم جنگل تصادفی با پایون قسمت 1 Random Forest Algorithm with Pyhon Part 1
-
الگوریتم جنگل تصادفی با پایون قسمت 2 Random Forest Algorithm with Pyhon Part 2
الگوریتم ماشین برداری پشتیبان در یادگیری ماشینی A-Z Support Vector Machine Algorithm in Machine Learning A-Z
-
تئوری الگوریتم ماشین برداری پشتیبان Support Vector Machine Algorithm Theory
-
پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 1 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 1
-
پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 2 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 2
-
پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 3 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 3
-
پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 4 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 4
الگوریتم ماشین برداری پشتیبان در یادگیری ماشینی A-Z Support Vector Machine Algorithm in Machine Learning A-Z
-
تئوری الگوریتم ماشین برداری پشتیبان Support Vector Machine Algorithm Theory
-
پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 1 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 1
-
پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 2 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 2
-
پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 3 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 3
-
پشتیبانی از الگوریتم ماشین برداری با پایتون قسمت 4 Support Vector Machine Algorithm with Python Part 4
یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning
-
مروری بر یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning Overview
یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning
-
مروری بر یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning Overview
K به معنای الگوریتم خوشه بندی در یادگیری ماشینی A-Z است K Means Clustering Algorithm in Machine Learning A-Z
-
K به معنای نظریه الگوریتم خوشه بندی است K Means Clustering Algorithm Theory
-
K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 1 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 1
-
K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 2 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 2
-
K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 3 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 3
-
K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 4 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 4
K به معنای الگوریتم خوشه بندی در یادگیری ماشینی A-Z است K Means Clustering Algorithm in Machine Learning A-Z
-
K به معنای نظریه الگوریتم خوشه بندی است K Means Clustering Algorithm Theory
-
K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 1 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 1
-
K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 2 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 2
-
K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 3 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 3
-
K به معنای الگوریتم خوشه بندی با پایتون قسمت 4 است K Means Clustering Algorithm with Python Part 4
الگوریتم خوشه‌بندی سلسله مراتبی در یادگیری ماشینی A-Z Hierarchical Clustering Algorithm in Machine Learning A-Z
-
نظریه الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی Hierarchical Clustering Algorithm Theory
-
الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی با پایتون قسمت 1 Hierarchical Clustering Algorithm with Python Part 1
-
الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی با پایتون قسمت 2 Hierarchical Clustering Algorithm with Python Part 2
الگوریتم خوشه‌بندی سلسله مراتبی در یادگیری ماشینی A-Z Hierarchical Clustering Algorithm in Machine Learning A-Z
-
نظریه الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی Hierarchical Clustering Algorithm Theory
-
الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی با پایتون قسمت 1 Hierarchical Clustering Algorithm with Python Part 1
-
الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی با پایتون قسمت 2 Hierarchical Clustering Algorithm with Python Part 2
تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) در یادگیری ماشینی A-Z Principal Component Analysis (PCA) in Machine Learning A-Z
-
تئوری تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA). Principal Component Analysis (PCA) Theory
-
تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) با پایتون قسمت 1 Principal Component Analysis (PCA) with Python Part 1
-
تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) با پایتون قسمت 2 Principal Component Analysis (PCA) with Python Part 2
-
تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) با پایتون قسمت 3 Principal Component Analysis (PCA) with Python Part 3
تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) در یادگیری ماشینی A-Z Principal Component Analysis (PCA) in Machine Learning A-Z
-
تئوری تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA). Principal Component Analysis (PCA) Theory
-
تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) با پایتون قسمت 1 Principal Component Analysis (PCA) with Python Part 1
-
تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) با پایتون قسمت 2 Principal Component Analysis (PCA) with Python Part 2
-
تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) با پایتون قسمت 3 Principal Component Analysis (PCA) with Python Part 3
الگوریتم سیستم پیشنهادی در یادگیری ماشینی A-Z Recommender System Algorithm in Machine Learning A-Z
-
سیستم توصیه گر چیست؟ قسمت 1 What is the Recommender System? Part 1
-
سیستم توصیه گر چیست؟ قسمت 2 What is the Recommender System? Part 2
الگوریتم سیستم پیشنهادی در یادگیری ماشینی A-Z Recommender System Algorithm in Machine Learning A-Z
-
سیستم توصیه گر چیست؟ قسمت 1 What is the Recommender System? Part 1
-
سیستم توصیه گر چیست؟ قسمت 2 What is the Recommender System? Part 2
خلاصه یادگیری ماشین و اولین تماس با یادگیری عمیق Machine Learning Recap And First Contact with Deep Learning
-
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق AI, Machine Learning and Deep Learning
-
تاریخچه یادگیری ماشین History of Machine Learning
-
ماشین تورینگ و تست تورینگ Turing Machine and Turing Test
-
یادگیری عمیق چیست؟ What is Deep Learning?
-
آموزش بازنمایی از داده ها Learning Representations From Data
-
گردش کار یادگیری ماشینی Workflow of Machine Learning
-
روش های یادگیری ماشینی Machine Learning Methods
-
روش‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت - 1 Supervised Machine Learning Methods - 1
-
روش‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت - ۲ Supervised Machine Learning Methods - 2
-
روش‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت - 3 Supervised Machine Learning Methods - 3
-
روش‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت - 4 Supervised Machine Learning Methods - 4
-
جمع آوری اطلاعات Gathering data
-
پیش پردازش داده ها Data pre-processing
-
انتخاب الگوریتم و مدل مناسب Choosing the right algorithm and model
-
آموزش و تست مدل Training and testing the model
-
ارزیابی Evaluation
-
امتحان Quiz
خلاصه یادگیری ماشین و اولین تماس با یادگیری عمیق Machine Learning Recap And First Contact with Deep Learning
-
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق AI, Machine Learning and Deep Learning
-
تاریخچه یادگیری ماشین History of Machine Learning
-
ماشین تورینگ و تست تورینگ Turing Machine and Turing Test
-
یادگیری عمیق چیست؟ What is Deep Learning?
-
آموزش بازنمایی از داده ها Learning Representations From Data
-
گردش کار یادگیری ماشینی Workflow of Machine Learning
-
روش های یادگیری ماشینی Machine Learning Methods
-
روش‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت - 1 Supervised Machine Learning Methods - 1
-
روش‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت - ۲ Supervised Machine Learning Methods - 2
-
روش‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت - 3 Supervised Machine Learning Methods - 3
-
روش‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت - 4 Supervised Machine Learning Methods - 4
-
جمع آوری اطلاعات Gathering data
-
پیش پردازش داده ها Data pre-processing
-
انتخاب الگوریتم و مدل مناسب Choosing the right algorithm and model
-
آموزش و تست مدل Training and testing the model
-
ارزیابی Evaluation
-
امتحان Quiz
شبکه های عصبی مصنوعی Artificial Neural Network
-
ANN چیست؟ What Is ANN?
-
آناتومی شبکه عصبی Anatomy of Neural Network
-
بهینه سازها در Ai Optimizers in Ai
-
TensorFlow چیست؟ What is TensorFlow?
-
امتحان Quiz
شبکه های عصبی مصنوعی Artificial Neural Network
-
ANN چیست؟ What Is ANN?
-
آناتومی شبکه عصبی Anatomy of Neural Network
-
بهینه سازها در Ai Optimizers in Ai
-
TensorFlow چیست؟ What is TensorFlow?
-
امتحان Quiz
شبکه عصبی کانولوشنال Convolutional Neural Network
-
CNN چیست؟ What is CNN?
-
امتحان Quiz
شبکه عصبی کانولوشنال Convolutional Neural Network
-
CNN چیست؟ What is CNN?
-
امتحان Quiz
شبکه عصبی مکرر و LTSM Recurrent Neural Network and LTSM
-
آشنایی با شبکه های RNN و LSTM Understanding RNN and LSTM Networks
-
امتحان Quiz
شبکه عصبی مکرر و LTSM Recurrent Neural Network and LTSM
-
آشنایی با شبکه های RNN و LSTM Understanding RNN and LSTM Networks
-
امتحان Quiz
یادگیری انتقالی Transfer Learning
-
آموزش انتقالی چیست؟ What is Transfer Learning
-
امتحان Quiz
-
علم داده چیست؟ What Is Data Science?
-
سواد داده در علم داده Data literacy in Data Science
-
امتحان Quiz
-
Numpy چیست؟ What is Numpy?
-
چرا نامپی؟ Why Numpy?
-
امتحان Quiz
یادگیری انتقالی Transfer Learning
-
آموزش انتقالی چیست؟ What is Transfer Learning
-
امتحان Quiz
-
علم داده چیست؟ What Is Data Science?
-
سواد داده در علم داده Data literacy in Data Science
-
امتحان Quiz
-
Numpy چیست؟ What is Numpy?
-
چرا نامپی؟ Why Numpy?
-
امتحان Quiz
اضافی Extra
-
هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق Artificial Intelligence with Machine Learning, Deep Learning
اضافی Extra
-
هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق Artificial Intelligence with Machine Learning, Deep Learning
https://donyad.com/d/5f64d7
Oak Academy
زنده باد دانش فنی سلام در آنجا ، تا سال 2024 ، بیش از 1 میلیون شغل محاسباتی پر نشده وجود خواهد داشت و شکاف مهارت ها یک مشکل جهانی است. این نقطه شروع ما بود. در آکادمی OAK ، ما کارشناسان فناوری هستیم که سالها و سالها در این بخش بوده ایم. ما ریشه عمیق در دنیای فناوری داریم. ما صنعت فناوری را می شناسیم. و ما می دانیم که بزرگترین مشکل صنعت فناوری "شکاف مهارتهای فنی" است و راه حل ما این است. آکادمی OAK پل ارتباطی بین صنعت فناوری و افرادی خواهد بود -در حال برنامه ریزی یک حرفه جدید است فکر تحول شغلی است - می خواهید تغییر شغلی یا اختراع مجدد ، - تمایل به یادگیری سرگرمی های جدید با سرعت خود را داشته باشید
OAK Academy Team
مربی
نمایش نظرات