آموزش تسلط بر علوم داده ۲۰۲۶: راهنمای جامع برای مبتدیان - آخرین آپدیت
دانلود Data Science Mastery 2026: The Comprehensive Guide for Begin
این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است
از صفر به یک دانشمند داده تبدیل شوید و جریان کاری کامل علوم داده را با یک دوره جامع بیاموزید. چه مبتدی باشید، چه دانشجو، متخصص شاغل، تحلیلگر کسبوکار، توسعهدهنده نرمافزار یا مهندس مشتاق هوش مصنوعی، این دوره به شما کمک میکند مهارتهای لازم برای موفقیت در زمینه در حال رشد علوم داده را کسب کنید.
در این دوره، شما با مبانی علوم داده، آمار، احتمال و ریاضیات شروع میکنید و سپس وارد برنامهنویسی پایتون، NumPy، Pandas، دستکاری دادهها و تحلیل اکتشافی دادهها (EDA) میشوید. یاد میگیرید چگونه دادهها را جمعآوری، پاکسازی، تبدیل و تحلیل کنید تا بینشهای معناداری را کشف نمایید.
با پیشرفت در دوره، بر SQL برای تحلیل دادهها، بصریسازی دادهها با استفاده از Matplotlib، Seaborn، Plotly و Power BI مسلط میشوید و مدلهای یادگیری ماشین را با Scikit-Learn میسازید. شما تکنیکهای یادگیری نظارتشده و نظارتنشده، از جمله رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، خوشهبندی و موارد دیگر را بررسی خواهید کرد.
این دوره همچنین موضوعات پیشرفتهای مانند یادگیری عمیق، شبکههای عصبی، بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، هوش مصنوعی مولد و MLOps را پوشش میدهد. شما از طریق تمرینات عملی، مطالعات موردی و پروژههای واقعی که سناریوهای صنعتی را شبیهسازی میکنند، تجربه عملی کسب خواهید کرد.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود با اعتماد به نفس دادهها را تحلیل کنید، مدلهای پیشبینیکننده بسازید، راهکارهای یادگیری ماشین را مستقر کنید، داشبوردهای حرفهای ایجاد کنید و تکنیکهای علوم داده را برای حل مشکلات تجاری به کار ببرید. همچنین پورتفولیویی از پروژهها خواهید داشت که به شما در آماده شدن برای نقشهای دانشمند داده، تحلیلگر داده، مهندس یادگیری ماشین و مهندس هوش مصنوعی کمک میکند.
همین حالا بپیوندید و مسیر خود را برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده حرفهای در سال ۲۰۲۶ و پس از آن آغاز کنید.
آنچه خواهید آموخت
تسلط بر برنامهنویسی پایتون برای علوم داده و یادگیری ماشین.
انجام پاکسازی، پیشپردازش، تحلیل و بصریسازی دادهها.
ساخت و ارزیابی مدلهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
کار با پایگاههای داده SQL و مجموعهدادههای واقعی.
ایجاد داشبوردهای حرفهای و بصریسازی دادهها.
بهکارگیری تکنیکهای NLP، AI و هوش مصنوعی مولد.
استقرار و نظارت بر مدلهای یادگیری ماشین.
تکمیل پروژههای واقعی علوم داده از ابتدا تا انتها.
این دوره برای چه کسانی است
مبتدیانی که هیچ تجربه قبلی در علوم داده ندارند
دانشجویان رشتههای علوم داده، هوش مصنوعی یا علوم کامپیوتر
تحلیلگران دادهای که به دنبال ارتقای مهارتهای خود هستند
توسعهدهندگان نرمافزاری که قصد انتقال به حوزه علوم داده را دارند
تحلیلگران کسبوکار و متخصصان BI
علاقهمندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
متخصصانی که برای مصاحبههای شغلی علوم داده آماده میشوند
نیازمندیها
بدون نیاز به تجربه قبلی در علوم داده
مهارتهای پایه کامپیوتری
یک لپتاپ یا کامپیوتر رومیزی
اشتیاق به یادگیری و تمرین با مجموعهدادههای واقعی
مبانی و پیشنیازها Foundations
-
علوم داده چیست؟ What is Data Science?
ریاضیات و آمار Mathematics & Statistics
-
ریاضیات و آمار Mathematics & Statistics
برنامهنویسی برای علوم داده Programming for Data Science
-
برنامهنویسی برای علوم داده Programming for Data Science
جمعآوری دادهها Data Collection
-
جمعآوری دادهها Data Collection
پاکسازی و پیشپردازش دادهها Data Cleaning & Preprocessing
-
پاکسازی و پیشپردازش دادهها Data Cleaning & Preprocessing
تحلیل اکتشافی دادهها (EDA) Exploratory Data Analysis (EDA)
-
تحلیل اکتشافی دادهها (EDA) Exploratory Data Analysis (EDA)
یادگیری ماشین Machine Learning
-
یادگیری ماشین Machine Learning
یادگیری عمیق Deep Learning
-
یادگیری عمیق Deep Learning
https://donyad.com/d/24fe9f
Prakash Mallik
مدرس در یودمی
نمایش نظرات