آموزش Decision Trees، Random Forests، Bagging و XGBoost: R Studio

Decision Trees, Random Forests, Bagging & XGBoost: R Studio

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: درختان تصمیم و تکنیک های ترکیبی در استودیو R. Bagging، Random Forest، GBM، AdaBoost و XGBoost در برنامه نویسی R درک کامل تکنیک های درخت تصمیم، bagging، Random Forest و Boosting در استودیوی R درک سناریوهای تجاری که در آن مدل های درخت تصمیم قابل اجرا هستند، فراپارامترهای مدل درخت تصمیم را تنظیم کنید و عملکرد آن را ارزیابی کنید. از درخت های تصمیم برای پیش بینی استفاده کنید از زبان برنامه نویسی R برای دستکاری داده ها و انجام محاسبات آماری استفاده کنید. پیاده سازی Gradient Boosting، AdaBoost و XGBoost در زبان برنامه نویسی R پیش نیازها:دانشجویان باید نرم افزار R Studio را نصب کنند، اما ما یک سخنرانی جداگانه برای کمک به شما در نصب آن داریم.

شما به دنبال یک دوره کامل درخت تصمیم هستید که همه چیزهایی را که برای ایجاد یک مدل درخت تصمیم/جنگل تصادفی/XGBoost در R نیاز دارید را به شما آموزش دهد، درست است؟

شما دوره آموزشی تکنیک های پیشرفته Decision Trees و درختی را پیدا کرده اید!

پس از تکمیل این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • مشکل کسب و کار را که می توان با استفاده از درخت تصمیم/جنگل تصادفی/XGBoost یادگیری ماشین حل کرد، شناسایی کنید.

  • درکی واضح از الگوریتم‌های مبتنی بر درخت تصمیم‌گیری پیشرفته مانند Random Forest، Bagging، AdaBoost و XGBoost داشته باشید

  • یک مدل درختی (Decision tree، Random Forest، Bagging، AdaBoost و XGBoost) در R ایجاد کنید و نتیجه آن را تجزیه و تحلیل کنید.

  • مفاهیم یادگیری ماشین را با اطمینان تمرین، بحث و درک کنید

این دوره چگونه به شما کمک خواهد کرد؟

گواهی تکمیل قابل تأیید به همه دانش‌آموزانی که این دوره پیشرفته یادگیری ماشینی را انجام می‌دهند ارائه می‌شود.

اگر شما یک مدیر کسب و کار یا یک مدیر اجرایی هستید، یا دانش آموزی هستید که می خواهید یادگیری ماشینی را در مسائل دنیای واقعی کسب و کار بیاموزید و به کار ببرید، این دوره با آموزش برخی از تکنیک های پیشرفته به شما پایه محکمی برای آن می دهد. یادگیری ماشینی که عبارتند از Decision Tree، Random Forest، Bagging، AdaBoost و XGBoost.

چرا باید این دوره را انتخاب کنید؟

این دوره تمام مراحلی را که باید در حین حل یک مشکل تجاری از طریق درخت تصمیم انجام دهید، پوشش می دهد.

اکثر دوره‌ها فقط بر آموزش نحوه اجرای تجزیه و تحلیل تمرکز می‌کنند، اما ما معتقدیم که آنچه قبل و بعد از اجرای تجزیه و تحلیل اتفاق می‌افتد از اهمیت بیشتری برخوردار است، یعنی قبل از اجرای تجزیه و تحلیل، بسیار مهم است که داده‌های مناسب داشته باشید و مقداری پیش پردازش روی آن انجام دهید. آی تی. و پس از اجرای تجزیه و تحلیل، باید بتوانید قضاوت کنید که مدل خود چقدر خوب است و نتایج را تفسیر کنید تا واقعا بتوانید به کسب و کار خود کمک کنید.

چه چیزی ما را واجد شرایط آموزش به شما می کند؟

این دوره توسط آبیشک و پخراج تدریس می شود. ما به عنوان مدیران شرکت مشاوره آنالیتیکس جهانی، به کسب‌وکارها کمک کرده‌ایم تا مشکل کسب‌وکار خود را با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین حل کنند و از تجربیات خود برای گنجاندن جنبه‌های عملی تجزیه و تحلیل داده‌ها در این دوره استفاده کرده‌ایم

ما همچنین خالق برخی از محبوب ترین دوره های آنلاین هستیم - با بیش از 150000 ثبت نام و هزاران بررسی 5 ستاره مانند این:

این خیلی خوب است، من عاشق این واقعیت هستم که تمام توضیحات ارائه شده توسط یک فرد غیر روحانی قابل درک است - جاشوا

با تشکر از نویسنده برای این دوره فوق العاده. شما بهترین هستید و این دوره به هر قیمتی ارزش دارد. - دیزی

قول ما

آموزش دانش آموزان وظیفه ماست و به آن متعهد هستیم. اگر در مورد محتوای دوره، برگه تمرین یا هر موضوعی مربوط به هر موضوعی سؤالی دارید، همیشه می توانید سؤالی را در دوره ارسال کنید یا برای ما پیام مستقیم ارسال کنید.

فایل‌های تمرین را دانلود کنید، آزمون‌ها را امتحان کنید و تکالیف را تکمیل کنید

با هر سخنرانی، یادداشت‌های کلاسی ضمیمه شده است که می‌توانید آنها را دنبال کنید. همچنین می‌توانید برای بررسی درک خود از مفاهیم، ​​در آزمون‌هایی شرکت کنید. هر بخش شامل یک تکلیف تمرینی است تا بتوانید یادگیری خود را عملی کنید.

چه مواردی در این دوره پوشش داده می شود؟

این دوره تمام مراحل ایجاد یک مدل مبتنی بر درخت تصمیم را که برخی از محبوب‌ترین مدل‌های یادگیری ماشین هستند، برای حل مشکلات تجاری به شما آموزش می‌دهد.

در زیر محتوای دوره این دوره آمده است:

  • بخش 1 - مقدمه ای بر یادگیری ماشین

    در این بخش خواهیم آموخت - یادگیری ماشینی به چه معناست. معانی یا اصطلاحات مختلف مرتبط با یادگیری ماشین چیست؟ چند مثال خواهید دید تا متوجه شوید که یادگیری ماشینی در واقع چیست. همچنین شامل مراحلی است که در ساخت یک مدل یادگیری ماشین، نه فقط مدل‌های خطی، بلکه هر مدل یادگیری ماشینی نقش دارد.

  • بخش 2 - R اساسی

    این بخش به شما کمک می‌کند استودیوی R و R را بر روی سیستم خود راه‌اندازی کنید و به شما یاد می‌دهد که چگونه برخی از عملیات اساسی را در R انجام دهید.

  • بخش 3 - درختان پیش پردازش و تصمیم گیری ساده

    در این بخش می آموزید که چه اقداماتی باید انجام دهید تا آن را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید، این مراحل برای ایجاد یک معنادار بسیار مهم هستند.

    در این بخش، با تئوری پایه درخت تصمیم شروع می‌کنیم، سپس موضوعات پیش‌پردازش داده‌ها مانند مقدار گمشده، تبدیل متغیر و تقسیم Test-Train را پوشش می‌دهیم. در پایان یک درخت تصمیم گیری رگرسیون ساده ایجاد و رسم می کنیم.

  • بخش 4 - درخت طبقه بندی ساده

    در این بخش دانش خود را در مورد درخت تصمیم رگرسیون به درختان طبقه بندی گسترش می دهیم، همچنین یاد می گیریم که چگونه یک درخت طبقه بندی در پایتون ایجاد کنیم

  • بخش 5، 6 و 7 - تکنیک Ensemble
    در این بخش بحث خود را در مورد تکنیک های پیشرفته مجموعه برای درختان تصمیم شروع می کنیم. تکنیک‌های گروهی برای بهبود پایداری و دقت الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. در این دوره ما Random Forest، Bagging، Gradient Boosting، AdaBoost و XGBoost را مورد بحث قرار خواهیم داد.

در پایان این دوره، اعتماد به نفس شما در ایجاد یک مدل درخت تصمیم در R افزایش می یابد. شما درک کاملی از نحوه استفاده از مدل‌سازی درخت تصمیم برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی و حل مشکلات تجاری خواهید داشت.


ادامه دهید و روی دکمه ثبت نام کلیک کنید، و من شما را در درس 1 می بینم!


به سلامتی

Start-Tech Academy


------------


در زیر فهرستی از پرسش‌های متداول رایج دانش‌آموزانی است که می‌خواهند سفر یادگیری ماشینی خود را شروع کنند-

یادگیری ماشینی چیست؟

Machine Learning رشته‌ای از علوم کامپیوتر است که به کامپیوتر توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد. این شاخه ای از هوش مصنوعی است که مبتنی بر این ایده است که سیستم ها می توانند از داده ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با کمترین دخالت انسان تصمیم بگیرند.

مراحلی را که باید دنبال کنم تا بتوانم یک مدل یادگیری ماشینی بسازم چیست؟

می توانید فرآیند یادگیری خود را به 3 قسمت تقسیم کنید:

آمار و احتمال - پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری ماشینی به دانش اولیه آمار و مفاهیم احتمال نیاز دارد. بخش دوم دوره این بخش را پوشش می دهد.

درک یادگیری ماشینی - بخش چهارم به شما کمک می کند تا اصطلاحات و مفاهیم مرتبط با یادگیری ماشین را درک کنید و مراحلی را که باید برای ساختن یک مدل یادگیری ماشین دنبال کنید ارائه می دهد

تجربه برنامه نویسی - بخش مهمی از یادگیری ماشین برنامه نویسی است. پایتون و R به وضوح در روزهای اخیر پیشتاز هستند. بخش سوم به شما کمک می کند تا محیط پایتون را راه اندازی کنید و چند عملیات اساسی را به شما آموزش می دهد. در بخش های بعدی ویدیویی در مورد نحوه پیاده سازی هر مفهومی که در سخنرانی تئوری در پایتون تدریس می شود وجود دارد

درک مدل‌ها - بخش پنجم و ششم مدل‌های طبقه‌بندی را پوشش می‌دهد و با هر سخنرانی تئوری، یک سخنرانی عملی مربوطه ارائه می‌شود که در آن ما در واقع هر درخواست را با شما اجرا می‌کنیم.

چرا از R برای یادگیری ماشین استفاده کنیم؟

درک R یکی از مهارت های ارزشمند مورد نیاز برای یک حرفه در یادگیری ماشین است. در زیر دلایلی وجود دارد که چرا باید یادگیری ماشین را در R

یاد بگیرید

1. این یک زبان محبوب برای یادگیری ماشین در شرکت‌های فناوری برتر است. تقریباً همه آنها دانشمندان داده را استخدام می کنند که از R. Facebook استفاده می کنند، برای مثال، از R برای انجام تجزیه و تحلیل رفتاری با داده های پست کاربر استفاده می کنند. گوگل از R برای ارزیابی اثربخشی تبلیغات و پیش بینی های اقتصادی استفاده می کند. و به هر حال، فقط شرکت‌های فناوری نیستند: R در شرکت‌های تحلیل و مشاوره، بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی، مؤسسات دانشگاهی و آزمایشگاه‌های تحقیقاتی، و تقریباً در هر جای دیگری که داده‌ها نیاز به تجزیه و تحلیل و تجسم دارند، استفاده می‌شود.

2. یادگیری مبانی علم داده در R. R یک مزیت بزرگ دارد: به طور خاص با دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها در ذهن طراحی شده است.

3. بسته های شگفت انگیزی که زندگی شما را آسان می کند. از آنجایی که R با در نظر گرفتن تجزیه و تحلیل آماری طراحی شده است، دارای اکوسیستم فوق العاده ای از بسته ها و منابع دیگر است که برای علم داده عالی هستند.

4. جامعه ای قوی و رو به رشد از دانشمندان داده و آماردانان. همانطور که زمینه علم داده منفجر شده است، R نیز با آن منفجر شده است و به یکی از سریع ترین زبان های در حال رشد در جهان تبدیل شده است (که توسط StackOverflow اندازه گیری شده است). این بدان معناست که در حین انجام پروژه‌ها در R، یافتن پاسخ به سؤالات و راهنمایی‌های جامعه آسان است.

5. ابزار دیگری را در جعبه ابزار خود قرار دهید. هیچ زبانی ابزار مناسبی برای هر شغلی نخواهد بود. افزودن R به کارنامه شما برخی از پروژه‌ها را آسان‌تر می‌کند – و البته، هنگامی که به دنبال شغل در علم داده هستید، شما را به یک کارمند انعطاف‌پذیرتر و قابل فروش تبدیل می‌کند.

تفاوت بین داده کاوی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟

به زبان ساده، یادگیری ماشین و داده کاوی از الگوریتم ها و تکنیک های مشابه داده کاوی استفاده می کنند، به جز اینکه انواع پیش بینی ها متفاوت است. در حالی که داده کاوی الگوها و دانش ناشناخته قبلی را کشف می کند، یادگیری ماشین الگوها و دانش شناخته شده را بازتولید می کند - و بیشتر به طور خودکار این اطلاعات را در داده ها، تصمیم گیری ها و اقدامات اعمال می کند.

از سوی دیگر، یادگیری عمیق از قدرت محاسباتی پیشرفته و انواع خاصی از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند و آن‌ها را در مقادیر زیادی از داده‌ها برای یادگیری، درک و شناسایی الگوهای پیچیده به کار می‌برد. ترجمه خودکار زبان و تشخیص های پزشکی نمونه هایی از یادگیری عمیق هستند.


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • به دوره خوش آمدید! Welcome to the Course!

  • منابع دوره Course Resources

معرفی Introduction

  • به دوره خوش آمدید! Welcome to the Course!

  • منابع دوره Course Resources

راه اندازی R Studio و R Crash Course Setting up R Studio and R Crash Course

  • نصب استودیو R و R Installing R and R studio

  • این یک نقطه عطف است! This is a milestone!

  • مبانی استودیو R و R Basics of R and R studio

  • بسته ها در R Packages in R

  • وارد کردن داده ها قسمت 1: مجموعه داده های داخلی R Inputting data part 1: Inbuilt datasets of R

  • وارد کردن داده ها قسمت 2: ورود دستی داده ها Inputting data part 2: Manual data entry

  • وارد کردن داده ها قسمت 3: وارد کردن از فایل های CSV یا متنی Inputting data part 3: Importing from CSV or Text files

  • ایجاد بارپلات در R Creating Barplots in R

  • ایجاد هیستوگرام در R Creating Histograms in R

راه اندازی R Studio و R Crash Course Setting up R Studio and R Crash Course

  • نصب استودیو R و R Installing R and R studio

  • این یک نقطه عطف است! This is a milestone!

  • مبانی استودیو R و R Basics of R and R studio

  • بسته ها در R Packages in R

  • وارد کردن داده ها قسمت 1: مجموعه داده های داخلی R Inputting data part 1: Inbuilt datasets of R

  • وارد کردن داده ها قسمت 2: ورود دستی داده ها Inputting data part 2: Manual data entry

  • وارد کردن داده ها قسمت 3: وارد کردن از فایل های CSV یا متنی Inputting data part 3: Importing from CSV or Text files

  • ایجاد بارپلات در R Creating Barplots in R

  • ایجاد هیستوگرام در R Creating Histograms in R

مبانی یادگیری ماشین Machine Learning Basics

  • مقدمه، مفاهیم کلیدی و مثال ها Introduction, Key concepts and Examples

  • مراحل ساخت یک مدل ML Steps in building an ML model

مبانی یادگیری ماشین Machine Learning Basics

  • مقدمه، مفاهیم کلیدی و مثال ها Introduction, Key concepts and Examples

  • مراحل ساخت یک مدل ML Steps in building an ML model

درختان تصمیم گیری ساده Simple Decision trees

  • مبانی درختان تصمیم Basics of Decision Trees

  • درک درخت رگرسیون Understanding a Regression Tree

  • معیارهای توقف برای کنترل رشد درختان The stopping criteria for controlling tree growth

  • مجموعه داده ها برای دوره The Data set for the Course

  • وارد کردن مجموعه داده به R Importing the Data set into R

  • تقسیم داده ها به مجموعه تست و قطار در R Splitting Data into Test and Train Set in R

  • اطلاعات بیشتر درباره تقسیم قطار آزمایشی More about test-train split

  • ساختن درخت رگرسیون در R Building a Regression Tree in R

  • هرس درخت Pruning a tree

  • هرس درخت در R Pruning a Tree in R

درختان تصمیم گیری ساده Simple Decision trees

  • مبانی درختان تصمیم Basics of Decision Trees

  • درک درخت رگرسیون Understanding a Regression Tree

  • معیارهای توقف برای کنترل رشد درختان The stopping criteria for controlling tree growth

  • مجموعه داده ها برای دوره The Data set for the Course

  • وارد کردن مجموعه داده به R Importing the Data set into R

  • تقسیم داده ها به مجموعه تست و قطار در R Splitting Data into Test and Train Set in R

  • اطلاعات بیشتر درباره تقسیم قطار آزمایشی More about test-train split

  • ساختن درخت رگرسیون در R Building a Regression Tree in R

  • هرس درخت Pruning a tree

  • هرس درخت در R Pruning a Tree in R

درخت طبقه بندی ساده Simple Classification Tree

  • درختان طبقه بندی Classification Trees

  • مجموعه داده ها برای مشکل طبقه بندی The Data set for Classification problem

  • ساختن درخت طبقه بندی در R Building a classification Tree in R

  • مزایا و معایب درختان تصمیم Advantages and Disadvantages of Decision Trees

درخت طبقه بندی ساده Simple Classification Tree

  • درختان طبقه بندی Classification Trees

  • مجموعه داده ها برای مشکل طبقه بندی The Data set for Classification problem

  • ساختن درخت طبقه بندی در R Building a classification Tree in R

  • مزایا و معایب درختان تصمیم Advantages and Disadvantages of Decision Trees

تکنیک گروه 1 - کیسه زدن Ensemble technique 1 - Bagging

  • کوله بری Bagging

  • کوله بری در آر Bagging in R

تکنیک گروه 1 - کیسه زدن Ensemble technique 1 - Bagging

  • کوله بری Bagging

  • کوله بری در آر Bagging in R

تکنیک گروه 2 - جنگل تصادفی Ensemble technique 2 - Random Forest

  • تکنیک جنگل تصادفی Random Forest technique

  • جنگل تصادفی در R Random Forest in R

تکنیک گروه 2 - جنگل تصادفی Ensemble technique 2 - Random Forest

  • تکنیک جنگل تصادفی Random Forest technique

  • جنگل تصادفی در R Random Forest in R

تکنیک گروه 3 - تقویت Ensemble technique 3 - Boosting

  • تکنیک های تقویت Boosting techniques

  • امتحان Quiz

  • افزایش گرادیان در R Gradient Boosting in R

  • AdaBoosting در R AdaBoosting in R

  • XGBoosting در R XGBoosting in R

  • امتحان Quiz

تکنیک گروه 3 - تقویت Ensemble technique 3 - Boosting

  • تکنیک های تقویت Boosting techniques

  • امتحان Quiz

  • افزایش گرادیان در R Gradient Boosting in R

  • AdaBoosting در R AdaBoosting in R

  • XGBoosting در R XGBoosting in R

  • امتحان Quiz

افزونه 1: پیش پردازش و آماده سازی داده ها قبل از ساخت هر مدلی Add-on 1: Preprocessing and Preparing Data before making any model

  • جمع آوری دانش کسب و کار Gathering Business Knowledge

  • کاوش داده ها Data Exploration

  • داده ها و دیکشنری داده ها The Data and the Data Dictionary

  • وارد کردن مجموعه داده به R Importing the dataset into R

  • تجزیه و تحلیل تک متغیره و EDD Univariate Analysis and EDD

  • EDD در R EDD in R

  • درمان پرت Outlier Treatment

  • درمان پرت در R Outlier Treatment in R

  • مقدار گمشده Missing Value imputation

  • مقدار گمشده در R Missing Value imputation in R

  • فصلی بودن در داده ها Seasonality in Data

  • تجزیه و تحلیل دو متغیره و تبدیل متغیر Bi-variate Analysis and Variable Transformation

  • تبدیل متغیر در R Variable transformation in R

  • متغیرهای غیر قابل استفاده Non Usable Variables

  • ایجاد متغیر ساختگی: مدیریت داده های کیفی Dummy variable creation: Handling qualitative data

  • ایجاد متغیر ساختگی در R Dummy variable creation in R

  • ماتریس همبستگی و رابطه علت و معلولی Correlation Matrix and cause-effect relationship

  • ماتریس همبستگی در R Correlation Matrix in R

  • امتحان Quiz

افزونه 1: پیش پردازش و آماده سازی داده ها قبل از ساخت هر مدلی Add-on 1: Preprocessing and Preparing Data before making any model

  • جمع آوری دانش کسب و کار Gathering Business Knowledge

  • کاوش داده ها Data Exploration

  • داده ها و دیکشنری داده ها The Data and the Data Dictionary

  • وارد کردن مجموعه داده به R Importing the dataset into R

  • تجزیه و تحلیل تک متغیره و EDD Univariate Analysis and EDD

  • EDD در R EDD in R

  • درمان پرت Outlier Treatment

  • درمان پرت در R Outlier Treatment in R

  • مقدار گمشده Missing Value imputation

  • مقدار گمشده در R Missing Value imputation in R

  • فصلی بودن در داده ها Seasonality in Data

  • تجزیه و تحلیل دو متغیره و تبدیل متغیر Bi-variate Analysis and Variable Transformation

  • تبدیل متغیر در R Variable transformation in R

  • متغیرهای غیر قابل استفاده Non Usable Variables

  • ایجاد متغیر ساختگی: مدیریت داده های کیفی Dummy variable creation: Handling qualitative data

  • ایجاد متغیر ساختگی در R Dummy variable creation in R

  • ماتریس همبستگی و رابطه علت و معلولی Correlation Matrix and cause-effect relationship

  • ماتریس همبستگی در R Correlation Matrix in R

  • امتحان Quiz

بخش پاداش Bonus Section

  • نقطه عطف نهایی! The final milestone!

  • سخنرانی پاداش Bonus Lecture

بخش پاداش Bonus Section

  • نقطه عطف نهایی! The final milestone!

  • سخنرانی پاداش Bonus Lecture

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش Decision Trees، Random Forests، Bagging و XGBoost: R Studio
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
6 hours
55
Udemy (یودمی) udemy-small
12 آبان 1401 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
62,761
4.9 از 5
دارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Start-Tech Academy Start-Tech Academy

بیش از 1،700،000+ ثبت نام | 4+ رتبه بندی شده | 160+ CountriesStart-Tech Academy یک شرکت آموزش تجزیه و تحلیل مبتنی بر فناوری است و هدف آن گردآوری شرکتهای تحلیلی و فراگیران علاقه مند است. محتوای آموزشی با کیفیت بالا به همراه کارآموزی و فرصت های پروژه به دانشجویان در شروع سفر Analytics خود کمک می کند. بنیانگذار Abhishek Bansal و Pukhraj Parikh است. Pukhraj که به عنوان مدیر پروژه در یک شرکت مشاوره آنالیز کار می کند ، چندین سال تجربه کار بر روی ابزارها و نرم افزارهای تجزیه و تحلیل را دارد. او در مجموعه های اداری MS ، رایانش ابری ، SQL ، Tableau ، SAS ، Google analytics و Python مهارت دارد. Abhishek قبل از اینکه به فن آوری های یادگیری و آموزش مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بپردازد ، به عنوان یک مالک فرآیند اکتساب در یک شرکت مخابراتی پیشرو کار می کرد.

Udemy (یودمی)

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.