یک خوش آمدگویی گرم به دوره آموزشی علوم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با پایتون توسط Uplatz.
پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و تفسیر شده است که به طور گسترده برای برنامه های کاربردی مختلف، از توسعه وب گرفته تا تجزیه و تحلیل داده ها، هوش مصنوعی، اتوماسیون و غیره استفاده می شود. این برنامه توسط Guido van Rossum ایجاد شد و اولین بار در سال 1991 منتشر شد. پایتون بر خوانایی و سادگی تاکید دارد و آن را به یک انتخاب عالی برای مبتدیان و توسعه دهندگان با تجربه تبدیل می کند.
علم داده
علوم داده یک زمینه بین رشته ای است که بر استخراج دانش و بینش از داده های ساختاریافته و بدون ساختار متمرکز است. این شامل تکنیک های مختلفی از آمار، علوم کامپیوتر و نظریه اطلاعات برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های پیچیده است.
اجزای اصلی:
جمع آوری داده: جمع آوری داده ها از منابع مختلف.
پاکسازی داده ها: آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل با استفاده از مقادیر از دست رفته، نقاط پرت و غیره.
کاوش داده: تجزیه و تحلیل داده ها برای درک ساختار و ویژگی های آن.
تجزیه و تحلیل داده ها: استفاده از تکنیک های آماری و یادگیری ماشینی برای استخراج بینش.
تجسم داده ها: ارائه داده ها در یک زمینه بصری برای قابل فهم کردن نتایج تجزیه و تحلیل.
پایتون در علم داده
Python به دلیل سادگی و در دسترس بودن کتابخانه های قدرتمند به طور گسترده در علم داده استفاده می شود:
پانداها: برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها.
NumPy: برای محاسبات عددی.
Matplotlib و Seaborn: برای تجسم داده ها.
SciPy: برای عملیات آماری پیشرفته.
نوت بوک های Jupyter: برای تجزیه و تحلیل داده های تعاملی و به اشتراک گذاری کد و نتایج.
هوش مصنوعی (AI)
هوش مصنوعی مفهوم گستردهتری از ماشینها است که میتوانند وظایف را به گونهای انجام دهند که ما آن را «هوشمند» در نظر بگیریم. این شامل هر چیزی است، از یک برنامه رایانه ای که بازی شطرنج را انجام می دهد تا سیستم های تشخیص صدا مانند سیری و الکسا.
اجزای اصلی:
سیستمهای خبره: برنامههای رایانهای که از توانایی تصمیمگیری یک متخصص انسانی تقلید میکنند.
پردازش زبان طبیعی (NLP): درک و تولید زبان انسانی.
رباتیک: طراحی و برنامه نویسی ربات ها برای انجام وظایف.
بینایی کامپیوتر: تفسیر و درک اطلاعات بصری از جهان.
پایتون در هوش مصنوعی
Python به دلیل سهولت استفاده و پشتیبانی گسترده ای که از طریق کتابخانه های مختلف ارائه می دهد در هوش مصنوعی ترجیح داده می شود:
TensorFlow و PyTorch: برای یادگیری عمیق و شبکه های عصبی.
OpenCV: برای کارهای بینایی کامپیوتر.
NLTK و spaCy: برای پردازش زبان طبیعی.
Scikit-learn: برای کارهای کلی یادگیری ماشین.
Keras: برای ساده سازی ایجاد شبکه های عصبی.
یادگیری ماشینی (ML)
Machine Learning زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که شامل توسعه الگوریتمهایی است که به رایانهها اجازه میدهد از دادهها یاد بگیرند و پیشبینی یا تصمیم بگیرند. می توان آن را به یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی تقسیم کرد.
اجزای اصلی:
یادگیری تحت نظارت: الگوریتم ها بر روی داده های برچسب دار آموزش داده می شوند.
یادگیری بدون نظارت: الگوریتمها الگوها را در دادههای بدون برچسب پیدا میکنند.
یادگیری تقویتی: الگوریتمها با تعامل با یک محیط یاد میگیرند تا مفهومی از پاداش تجمعی را به حداکثر برسانند.
پایتون در یادگیری ماشینی
Python به دلیل کتابخانههای قدرتمند و پشتیبانی انجمن در ML بسیار مورد استفاده قرار میگیرد:
Scikit-learn: برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین اولیه.
TensorFlow و PyTorch: برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی پیچیده.
Keras: برای ساده سازی ایجاد شبکه عصبی.
XGBoost: برای چارچوب تقویت گرادیان.
LightGBM: برای چارچوب تقویت گرادیان که برای سرعت و عملکرد بهینه شده است.
Python بهعنوان یک زبان یکپارچه در این دامنهها به دلیل موارد زیر عمل میکند:
سهولت یادگیری و استفاده: سینتکس پایتون واضح و خوانا است و آن را برای مبتدیان قابل دسترس و برای توسعه دهندگان با تجربه کارآمد می کند.
کتابخانهها و چارچوبهای گسترده: پایتون دارای اکوسیستم غنی از کتابخانهها است که وظایف مختلف در علم داده، هوش مصنوعی و ML را ساده میکند.
انجمن و پشتیبانی: یک انجمن بزرگ و فعال به تعداد زیادی از منابع، آموزشها و انجمنها برای حل مشکل کمک میکند.
قابلیتهای یکپارچهسازی: پایتون میتواند به راحتی با زبانها و فناوریهای دیگر ادغام شود و آن را برای برنامههای مختلف همهکاره میکند.
هوش مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین با پایتون - برنامه درسی دوره
1. مروری بر هوش مصنوعی و تنظیم محیط پایتون
مفاهیم اساسی هوش مصنوعی، علم داده، پایتون با تنظیم محیط آناکوندا
2. مقدمه ای بر برنامه نویسی پایتون برای هوش مصنوعی، DS و ML
مفاهیم اولیه برنامه نویسی پایتون
3. وارد کردن دادهها
روشهای مؤثر برای مدیریت انواع فایلها و تکنیکهای وارد کردن
4. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی آمار توصیفی
درک الگوها، خلاصه کردن داده ها
5. آمار استنباطی نظریه احتمال
مفاهیم اصلی تسلط بر تفکر آماری و نظریه احتمال
6. تجسم داده ها
ارائه داده ها با استفاده از نمودارها، نمودارها و تجسم های تعاملی
7. پاکسازی داده ها، پیش پردازش دستکاری داده ها
ورود زباله - خروج زباله (مشاهده/مونگ): آماده کردن داده ها برای استفاده در مدل های آماری
8. مدلسازی پیشگویانه یادگیری ماشینی
مجموعهای از الگوریتمهایی که از دادهها برای یادگیری، تعمیم و پیشبینی استفاده میکنند
9. پروژه Capstone End to End
1. مروری بر علوم داده و راه اندازی محیط پایتون
نمای کلی علم داده
مقدمه ای بر علم داده
اجزای علم داده
عمودهای تحت تأثیر علم داده
موارد استفاده از علم داده و کاربردهای تجاری
چرخه حیات پروژه علم داده
تنظیم محیط پایتون
مقدمه ای بر توزیع آناکوندا
نصب آناکوندا برای پایتون
Anaconda Navigator و Jupyter Notebook
معرفی Markdown و اسکریپت
معرفی و ویژگی های Spyder IDE
2. مقدمه ای بر برنامه نویسی پایتون
متغیرها، شناسهها و اپراتورها
انواع متغیر
بیانات، تکالیف و عبارات
عملگرهای حسابی و اولویت
اپراتورهای ارتباطی
اپراتورهای منطقی
اپراتورهای عضویت
Iterables/Containers
رشته ها
فهرست ها
جلوها
تنظیمات
لغت نامه ها
شرط ها و حلقه ها
اگر دیگر
حلقه زمانی
برای حلقه
ادامه، شکستن و عبور
حلقه های تو در تو
درک فهرست
توابع
عملکردهای داخلی
عملکرد تعریف شده توسط کاربر
فضاهای نام و دامنه
توابع بازگشتی
عملکرد تودرتو
آگومان های پیش فرض و انعطاف پذیر
تابع لامبدا
عملکرد ناشناس
3. وارد کردن داده
دادههای فایلهای مسطح
داده های اکسل
پایگاه های داده (MySQL، SQLite... و غیره)
داده های نرم افزار آماری (SAS، SPSS، Stata... و غیره)
داده های مبتنی بر وب (HTML، XML، JSON... و غیره)
دادههای میزبانی شده در ابر (کاربرگنگار Google)
شبکههای رسانههای اجتماعی (APIهای صفحات Google Facebook Twitter)
4. پاکسازی داده ها، پیش پردازش دستکاری داده ها
رسیدگی به خطاها، مقادیر از دست رفته و موارد پرت
دادههای نامربوط و متناقض
دادهها را تغییر شکل دهید (افزودن، فیلتر کردن و ادغام)
تغییر نام ستون ها و تبدیل نوع داده
انتخاب ویژگی و مقیاسبندی ویژگی
بسته های مفید پایتون
Numpy
پاندا
Scipy
5. آمار توصیفی تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی
انواع متغیرها مقیاس های اندازه گیری
کیفی/دستهای
اسمی
ترتیبی
کمی/عددی
گسسته
پیوسته
فاصله
نسبت
معیارهای گرایش مرکزی
میانگین، میانه، حالت،
معیارهای شکل متغیر
انحراف استاندارد، واریانس، و محدوده، IQR
کورتوز چولگی
تجزیه و تحلیل داده های تک متغیره
تحلیل داده های دو متغیره
تحلیل دادههای چند متغیره
6. آمار استنباطی نظریه احتمال
توزیع احتمالات
مقدمه ای بر احتمال
فرکانس نسبی و فرکانس تجمعی
فرکانس جدول بندی متقابل یا جداول احتمالی
احتمالات 2 یا چند رویداد
احتمال مشروط
رویدادهای مستقل و وابسته
رویدادهای انحصاری متقابل
قضیه بیز
توزیع دو جمله ای
توزیع یکنواخت
توزیع مجذور کای
توزیع F
توزیع پواسون
توزیع t دانش آموز
توزیع نرمال
نمونهگیری، آزمونهای آماری تخمین پارامتر
توزیع نمونه
قضیه حد مرکزی
فاصله اطمینان
آزمایش فرضیه
z-test، t-test، تست مجذور کای، ANOVA
Z به P-Values امتیاز می دهد
کوواریانس همبستگی
7. تجسم داده ها
نمودار نمودارها و گرافیک
نقاط پراکنده
نقشههای میلهای/نمودار میلهای پشتهای
نمودارهای دایره ای
قطعه های جعبه
هیستوگرام
نمودارهای خطی
ggplot2، بستههای شبکه
بسته های Matplotlib Seaborn
تجسم داده های تعاملی
طرح ly
8. مدلسازی آماری یادگیری ماشینی
رگرسیون
رگرسیون خطی ساده
رگرسیون خطی چندگانه
رگرسیون چند جمله ای
طبقه بندی
رگرسیون لجستیک
K-نزدیکترین همسایگان (KNN)
پشتیبانی از ماشینهای بردار
درخت تصمیم، جنگل تصادفی
دسته بندی کننده ساده لوح بیز
خوشه بندی
K-Means Clustering
خوشه بندی سلسله مراتبی
خوشهبندی DBSCAN
Association Rule Mining
آپریوری
تجزیه و تحلیل سبد بازار
کاهش ابعاد
تحلیل مؤلفه اصلی (PCA)
تحلیل تشخیص خطی (LDA)
روشهای گروه
کیف زدن
تقویت
9. پروژه Capstone End to End
مسیر شغلی و عناوین شغلی پس از یادگیری پایتون
یادگیری پایتون میتواند درها را به روی فرصتهای شغلی مختلف باز کند، بهویژه اگر در زمینههایی مانند علم داده، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) عمیقتر شوید. در زیر یک مسیر شغلی کلی و برخی از عناوین شغلی که ممکن است در یادگیری Python هدف قرار دهید آورده شده است:
1. نقش های سطح ورودی
توسعهدهنده پایتون: روی نوشتن کد پایتون برای برنامههای کاربردی وب، نرمافزارها یا سیستمهای باطن تمرکز میکند. فریمورک های رایج مورد استفاده عبارتند از جنگو و فلاسک.
Junior Data Analyst: شامل تجزیه و تحلیل مجموعه دادهها، ایجاد تجسم، و تولید گزارشها با استفاده از کتابخانههای Python مانند پانداها، Matplotlib و Seaborn است.
Junior Data Scientist: در جمع آوری داده ها، تمیز کردن، و به کارگیری روش های آماری پایه کمک می کند. معمولاً از Python برای تحلیل و مدلسازی دادهها استفاده میکند.
مهندس اتوماسیون: از پایتون برای خودکارسازی کارهای تکراری، نوشتن اسکریپت ها و مدیریت فرآیندها در محیط های مختلف استفاده می کند.
2. نقش های سطح متوسط
تحلیلگر داده: از پایتون به طور گسترده برای دستکاری داده ها، تجسم سازی و تجزیه و تحلیل آماری استفاده می کند. مجموعه داده های بزرگ را برای استخراج بینش های عملی تجزیه و تحلیل می کند.
دانشمند داده: روشهای آماری پیشرفته، مدلهای یادگیری ماشین و استراتژیهای مبتنی بر داده را برای حل مشکلات پیچیده کسبوکار اعمال میکند. از Python برای مدلسازی دادهها، مهندسی ویژگیها و تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده استفاده میکند.
مهندس یادگیری ماشین: بر طراحی، ساخت و استقرار مدلهای ML تمرکز میکند. با کتابخانه های پایتون مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn کار می کند.
مهندس هوش مصنوعی: راه حل های هوش مصنوعی مانند شبکه های عصبی و سیستم های پردازش زبان طبیعی را با استفاده از چارچوب های مبتنی بر پایتون توسعه می دهد. شامل یادگیری عمیق و تحقیقات هوش مصنوعی است.
Backend Developer: منطق سمت سرور را می سازد و حفظ می کند و اجزای front-end را با استفاده از Python ادغام می کند. عملکرد بالا و پاسخگویی برنامه ها را تضمین می کند.
3. نقش های سطح ارشد
دانشمند ارشد داده: پروژههای علم داده را رهبری میکند، دانشمندان جوان را راهنمایی میکند و راهحلهای علمی دادهای سرتاسر طراحی میکند. اغلب در تصمیم گیری استراتژیک نقش دارد.
مهندس ارشد یادگیری ماشین: بر طراحی، پیاده سازی و مقیاس بندی مدل های ML نظارت دارد. روی بهینه سازی مدل ها برای محیط های تولید کار می کند.
معمار هوش مصنوعی: سیستم ها و معماری هوش مصنوعی را طراحی و نظارت می کند. شامل دانش گسترده ای از چارچوب های هوش مصنوعی و ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تجاری است.
رهبری مهندسی داده: زیرساخت داده، از جمله خطوط لوله داده، فرآیندهای ETL و فناوریهای کلان داده را مدیریت میکند. اطمینان حاصل می کند که داده ها تمیز، در دسترس و قابل استفاده هستند.
مدیر ارشد دادهها (CDO): سمتی در سطح اجرایی که مسئول حاکمیت، استراتژی و استفاده از دادهها در یک سازمان است.
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین است که به میلیونها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دورههای متنوع و کاربردی را فراهم میکند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینههای مختلف از فناوری اطلاعات و برنامهنویسی گرفته تا زبانهای خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه میدهد. با استفاده از یودمی، کاربران میتوانند به صورت انعطافپذیر و بهینه، مهارتهای جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگیهای برجسته یودمی، کیفیت بالای دورهها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد میدهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و میتوانند به بهترین شکل ممکن از آموزشها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین، به افراد امکان میدهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارتهای مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.
سریعترین رشد ارائه دهنده آموزش جهانی فناوری اطلاعات Uplatz پیشرو در انگلستان است که ارائه دهنده خدمات آموزش فناوری اطلاعات به دانشجویان در سراسر جهان است. منحصر به فرد بودن ما از آنجا ناشی می شود که ما دوره های آموزشی آنلاین را با کسری از متوسط هزینه این دوره ها در بازار ارائه می دهیم. تخصص ما شامل SAP ، Oracle ، Salesforce ، AWS ، Microsoft Azure ، Google Cloud ، IBM Cloud ، Science data ، Python ، JavaScript ، Java ، Digital Marketing ، Agile و DevOps است. Uplatz که در مارس 2017 تاسیس شد ، شاهد افزایش خارق العاده ای در صنعت آموزش است که با یک دوره آنلاین SAP FICO شروع می شود و اکنون آموزش 500+ دوره را در 54 کشور جهان ارائه داده است که طی 10 سال به 10 هزار دانشجو خدمت کرده اند. آموزش Uplatz بسیار با ساختار ، موضوع محور و شغل محور است و تأکید زیادی بر تمرین و تکالیف در سرورهای زنده دارد. دوره های ما توسط بیش از هزار مربی بسیار ماهر و باتجربه طراحی و تدریس می شوند که در زمینه های خود اعم از SAP ، Cloud ، Oracle یا هر فناوری یا سیستم درخواستی تخصص کافی دارند.
نمایش نظرات