آموزش نقشه راه جامع علوم داده و یادگیری ماشین برای مبتدیان - آخرین آپدیت

دانلود Complete Road Map for Data Science & ML for Begineers

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: علوم داده شامل موارد زیر است: آمار، اکسل، جبر خطی، Power BI، یادگیری ماشین و SQL. طراحی و نگهداری سیستم‌های داده و پایگاه‌های داده؛ این شامل رفع خطاهای کدنویسی و سایر مشکلات مرتبط با داده‌ها است. استخراج داده‌ها از منابع اولیه و ثانویه. اکتساب داده‌ها، ورود داده‌ها، دریافت سیگنال و استخراج داده. این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌های خام ساختاریافته و بدون ساختار است. ۱. یادگیری ماشین ستون فقرات علوم داده است. دانشمندان داده باید تسلط کامل بر یادگیری ماشین (ML) داشته باشند. ۵ پروژه عملی مختلف در زمینه علوم داده همراه با ipython Notebooks. پیش نیازها: برای یادگیری یادگیری ماشین پیش‌نیاز خاصی وجود ندارد. اما برای درک تئوری‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده، بهتر است دارای پیش‌زمینه مهندسی، علوم، ریاضیات یا آمار باشید. تسلط به ریاضیات ضروری است؛ اگر تسلط ندارید باز هم می‌توانید یادگیری ماشین را بیاموزید، اما هنگام حل مسائل پیچیده دنیای واقعی با دشواری مواجه خواهید شد. بسیاری می‌گویند باید جبر خطی و حسابان (Calculus) و غیره را بدانید، اما حتی بدون یادگیری عمیق آن‌ها نیز می‌توان در یادگیری ماشین فعالیت کرد.

چرا علوم داده؟ (ابتدا هدف خود را تعیین کنید)

قبل از ورود به نقشه راه جامع علوم داده، هر فرد باید هدف روشنی در ذهن داشته باشد که چرا می‌خواهد علوم داده را بیاموزد؟ آیا به دلیل جذابیت عنوان «جذاب‌ترین شغل قرن بیست و یکم» است؟ آیا برای پروژه‌های دانشگاهی است؟ یا برای مسیر شغلی بلندمدت؟ یا قصد دارید حرفه خود را به دنیای دانشمندان داده تغییر دهید؟ پس ابتدا هدفی روشن تعیین کنید. چرا می‌خواهید علوم داده را یاد بگیرید؟ به عنوان مثال، اگر هدف شما پروژه‌های دانشگاهی است، یادگیری مبانی مقدماتی کافی است. اما اگر به دنبال یک مسیر شغلی حرفه‌ای هستید، باید مباحث پیشرفته و تخصصی را نیز بیاموزید و تمامی پیش‌نیازها را با جزئیات پوشش دهید. بنابراین تصمیم با شماست که بر اساس هدف خود، عمق یادگیری را تعیین کنید.

چگونه علوم داده را یاد بگیریم؟

معمولاً دانشمندان داده از پیشینه‌های تحصیلی و کاری مختلفی می‌آیند، اما در حالت ایده‌آل باید در چهار حوزه کلیدی مهارت یا تخصص داشته باشند:

  1. دانش دامنه (Domain Knowledge)

  2. مهارت‌های ریاضی

  3. علوم کامپیوتر

  4. مهارت‌های ارتباطی

دانش دامنه (Domain Knowledge)

بسیاری تصور می‌کنند دانش دامنه در علوم داده مهم نیست، اما این موضوع بسیار حیاتی است. برای مثال: اگر می‌خواهید دانشمند داده در بخش بانکی باشید و اطلاعات زیادی درباره معاملات سهام و امور مالی داشته باشید، این موضوع برای شما بسیار سودمند خواهد بود و بانک‌ها به چنین متقاضیانی اولویت بیشتری نسبت به متقاضیان عادی می‌دهند.

مهارت‌های ریاضی

جبر خطی، حسابان چند متغیره و تکنیک‌های بهینه‌سازی؛ این سه مورد بسیار مهم هستند زیرا به ما در درک الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین که نقش کلیدی در علوم داده دارند کمک می‌کنند. به طور مشابه، درک آمار به دلیل نقش اساسی در تحلیل داده‌ها بسیار مهم است. احتمالات نیز مکمل آمار بوده و پیش‌نیازی برای تسلط بر یادگیری ماشین محسوب می‌شود.


سرفصل ها و درس ها

احتمالات probability

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

استعداد Aptitude

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

  • ویدیو11 video11

  • ویدیو12 video12

مبانی پایتون همراه با مثال‌های عملی Basics of Python with Practical Examples

  • مقدمه‌ای بر ساختارهای داده پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها، مجموعه‌ها، دیکشنری‌ها Introduction to Python Data Structures - Lists, Tuples,Sets,Dictionary

  • مقدمه‌ای بر پایتون: لامبدا، توابع، بازگشتی، ویژگی‌های تاریخ و زمان، شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) Introduction to Python - Lambda,Functions,Recursion,Date time Features. KPI's

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

  • ویدیو11 video11

  • ویدیو12 video12

  • ویدیو13 video13

  • ویدیو14 video14

  • ویدیو15 video15

  • ویدیو16 video16

  • ویدیو17 video17

  • ویدیو18 video18

  • ویدیو19 video19

  • ویدیو20 video20

  • ویدیو21 video21

  • ویدیو22 video22

  • ویدیو23 video23

  • ویدیو24 video24

  • ویدیو25 video25

  • ویدیو26 video26

  • ویدیو27 video27

  • ویدیو28 video28

  • ویدیو29 video29

  • ویدیو30 video30

یادگیری ماشین machine learning

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

  • ویدیو11 video11

  • ویدیو12 video12

  • ویدیو13 video13

  • ویدیو14 video14

  • ویدیو15 video15

  • ویدیو16 video16

  • ویدیو17 video17

  • ویدیو18 video18

  • ویدیو19 video19

  • ویدیو20 video20

  • ویدیو21 video21

  • ویدیو22 video22

  • ویدیو23 video23

  • ویدیو24 video24

  • ویدیو25 video25

  • ویدیو26 video26

  • ویدیو27 video27

  • ویدیو28 video28

  • ویدیو29 video29

  • ویدیو30 video30

  • ویدیو31 video31

  • ویدیو32 video32

  • ویدیو33 video33

  • ویدیو34 video34

  • ویدیو35 video35

  • ویدیو36 video36

  • ویدیو37 video37

  • ویدیو38 video38

  • ویدیو39 video39

  • ویدیو40 video40

  • ویدیو41 video41

  • ویدیو42 video42

  • ویدیو43 video43

  • ویدیو44 video44

  • ویدیو45 video45

اس‌کیول (SQL) sql

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 vikdeo5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

  • ویدیو11 video11

  • ویدیو12 video12

  • ویدیو13 video13

  • ویدیو14 video14

  • ویدیو15 video15

  • ویدیو16 video16

  • ویدیو17 video17

  • ویدیو18 video18

  • ویدیو19 video19

  • ویدیو20 video20

  • ویدیو21 video21

  • ویدیو22 video22

  • ویدیو23 video23

  • ویدیو24 video24

  • ویدیو25 video25

  • ویدیو26 video26

  • ویدیو27 video27

  • ویدیو28 video28

  • ویدیو29 video29

  • ویدیو30 video30

  • ویدیو31 video31

  • ویدیو32 video32

  • ویدیو33 video33

  • ویدیو34 video34

  • ویدیو35 video35

  • ویدیو36 video36

  • ویدیو37 video37

  • ویدیو38 video38

  • ویدیو39 video39

  • ویدیو40 video40

پردازش زبان طبیعی (NLP) nlp

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

اکسل excel

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

  • ویدیو11 video11

  • ویدیو12 video12

  • ویدیو13 video13

  • ویدیو14 video14

  • ویدیو15 video15

  • ویدیو16 video16

  • ویدیو17 video17

  • ویدیو18 video18

  • ویدیو19 video19

  • ویدیو20 video20

  • ویدیو21 video21

  • ویدیو22 video22

  • ویدیو23 video23

سیج‌میکر (Sagemaker) sagemaker

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

دیتابریکس (Databricks) databricks

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

  • ویدیو11 video11

  • ویدیو12 video12

  • ویدیو13 video13

  • ویدیو14 video14

  • ویدیو15 video15

دو-اوپس (DevOps) devops

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

چت جی‌پی‌تی و بارد chatgpt and bard

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

یادگیری عمیق deep learning

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

  • ویدیو11 video11

  • ویدیو12 video12

  • ویدیو13 video13

  • ویدیو14 video14

  • ویدیو15 video15

  • ویدیو16 video16

  • ویدیو17 video17

  • ویدیو18 video18

  • ویدیو19 video19

  • ویدیو20 video20

  • ویدیو21 video21

  • ویدیو22 video22

  • ویدیو23 video23

پاور بی‌آی (Power BI) power bi

  • ویدیو1 video1

  • ویدیو2 video2

  • ویدیو3 video3

  • ویدیو4 video4

  • ویدیو5 video5

  • ویدیو6 video6

  • ویدیو7 video7

  • ویدیو8 video8

  • ویدیو9 video9

  • ویدیو10 video10

  • ویدیو11 video11

  • ویدیو12 video12

  • ویدیو13 video13

  • ویدیو14 video14

  • ویدیو15 video15

  • ویدیو16 video16

  • ویدیو17 video17

  • ویدیو18 video18

  • ویدیو19 video19

  • ویدیو20 video20

  • ویدیو21 video21

  • ویدیو22 video22

  • ویدیو23 video23

  • ویدیو24 video24

  • ویدیو25 video25

  • ویدیو26 video26

  • ویدیو27 video27

  • ویدیو28 video28

  • ویدیو29 video29

  • ویدیو30 video30

  • ویدیو31 video31

  • ویدیو32 video32

  • ویدیو33 video33

  • ویدیو34 video34

  • ویدیو35 video35

  • ویدیو36 video36

  • ویدیو37 video37

  • ویدیو38 video38

  • ویدیو39 video39

  • ویدیو40 video40

  • ویدیو41 video41

  • ویدیو42 video42

  • ویدیو43 video43

  • ویدیو44 video44

  • ویدیو45 video45

  • ویدیو46 video46

  • ویدیو47 video47

  • ویدیو48 video48

  • ویدیو49 video49

  • ویدیو50 video50

  • ویدیو51 video51

  • ویدیو52 video52

  • ویدیو53 video53

  • ویدیو54 video54

  • ویدیو55 video55

  • ویدیو56 video56

  • ویدیو57 video57

  • ویدیو58 video58

  • ویدیو59 video59

  • ویدیو60 video60

  • ویدیو24 video24

نمایش نظرات

آموزش نقشه راه جامع علوم داده و یادگیری ماشین برای مبتدیان
جزییات دوره
31.5 hours
292
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
6,374
4.3 از 5
دارد
دارد
دارد
Akhil Vydyula
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Akhil Vydyula Akhil Vydyula

Full Stack Data Scientist

سلام!

اسم من Akhil Vydyula است، من یک دانشمند داده هستم

من قبلاً روی تجزیه و تحلیل داده های BFSI کار کرده بودم و مهارت های مدل سازی برای نظارت بر چرخه تمام عمر توسعه و اجرا. او دارای توانایی قوی است.

قابلیت بحث در مورد داده ها، مهندسی ویژگی، توسعه الگوریتم، آموزش مدل و پیاده سازی.

مهارت ها و شایستگی ها

دانش و تجربه تخصصی با برنامه نویسی C/C++/python و SQL.

باید قادر به یادگیری و اجرای سریع و موثر فناوری های جدید باشد.

مهارت های ریاضی عالی، مهارت های منطقی حل مسئله .

شرکت فعال در هکاتون ها در پلتفرم های مختلف و نوشتن وبلاگ در رسانه.

مهارت های فنی

یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، Computer Vision، Regression، Multi Label

Classification.Transfer Learning، Transformers، Ensembles، Stacking Classifiers.AutoML، SQL، Python، Keras، Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib، Clustering، Systems Recommendation ,تحلیل سری زمانی.