دسترسی سریع:

مسیر:

صفحه اصلی

لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در کانال تلگرام عضو شوید.

آموزش Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course

Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: Numpy Python را بیاموزید و با Python Numpy راحت باشید تا در علم داده و یادگیری ماشین شروع کنید. مبانی کتابخانه Numpy و کمی بیشتر نصب آناکوندا و نحوه استفاده با استفاده از نوت بوک Jupyter اصول پایتون برای استفاده موثر از آرایه های Numpy توابع Numpy جبر خطی مهمتر از همه شما ریاضیات فراتر از شبکه عصبی را یاد خواهید گرفت همچنین، چرا باید یادگیری پایتون و کتابخانه Numpy مهمترین جنبه آرایه های Numpy این است که برای سرعت بهینه شده اند. ما قصد داریم یک نسخه نمایشی انجام دهیم که در آن به شما ثابت می کنم که با استفاده از Numpy. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از پایتون در جبر خطی و مفهوم شبکه عصبی استفاده کنید و از الگوریتم‌های یادگیری ماشین قدرتمند استفاده کنید OAK 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 خلاقانه ایجاد کنید. فن آوری های جدید چه به یادگیری ماشین، داده کاوی یا تجزیه و تحلیل داده ها علاقه مند باشید، Udemy یک دوره آموزشی برای شما دارد. علم داده همه جا هست. شیوه‌های بهتر علم داده به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا هزینه‌های غیرضروری را کاهش دهند، محاسبات را خودکار کنند و بازارها را تحلیل کنند. علم داده کلید پیشرفت در شرایط رقابتی جهانی است. علم داده از الگوریتم ها برای درک داده های خام استفاده می کند. تفاوت اصلی بین علم داده و تحلیل داده های سنتی تمرکز آن بر پیش بینی است. 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. پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. این یک زبان جهانی است که کتابخانه های زیادی در دسترس دارد. علم داده به یادگیری مادام العمر نیاز دارد، بنابراین شما هرگز واقعاً یادگیری را به پایان نخواهید رساند. این امکان وجود دارد که علم داده را به تنهایی یاد بگیرید، به شرطی که تمرکز و انگیزه داشته باشید. خوشبختانه، دوره‌های آنلاین و کمپ‌های راه‌اندازی زیادی در دسترس است برخی از مردم بر این باورند که می‌توان بدون دانستن نحوه کدنویسی به دانشمند داده تبدیل شد، اما برخی دیگر مخالف هستند. 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. تقاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است. ما فقط دانشمندان داده نداریم. ما مهندسان داده، مدیران داده، و مدیران تجزیه و تحلیل داریم. آموزش ماشینی Numpy python دوره علم داده یادگیری ماشینی پایتون تجزیه و تحلیل داده ها, numpy python تجزیه و تحلیل داده ها با پاندا و پایتون یادگیری ماشینی a-z پیش نیازها: عدم نیاز به دانش قبلی در مورد Numpy نرم افزار و ابزار رایگان مورد استفاده در طول دوره دانش پایه کامپیوتر تمایل به یادگیری پایتون و کتابخانه Numpy هیچ چیز دیگری! فقط شما هستید، کامپیوترتان و آرزوی شما برای شروع امروز میل به یادگیری علم داده میل به یادگیری پایتون میل به کار بر روی یادگیری ماشینی تمایل به یادگیری یادگیری ماشین پایتون a-z

سلام،

به دوره آموزشی Python Numpy: Machine Learning Data Science Course خوش آمدید

Python numpy، Numpy python، python numpy: علم داده‌های یادگیری ماشینی، python numpy، دوره علم داده‌های یادگیری ماشین، پایتون یادگیری ماشین، علم داده، پایتون، آکادمی بلوط، یادگیری ماشین، یادگیری ماشین پایتون، علم داده پایتون، numpy دوره، دوره علوم داده

Numpy را بیاموزید و با Python Numpy راحت باشید تا در علم داده و یادگیری ماشین شروع کنید.

آکادمی OAK دوره های علمی داده با رتبه بالایی را ارائه می دهد که به شما کمک می کند یاد بگیرید چگونه داده های جدید را تجسم کنید و به آنها پاسخ دهید. ، و همچنین توسعه فناوری های نوین جدید. خواه به یادگیری ماشین، داده کاوی یا تجزیه و تحلیل داده علاقه مند باشید، Udemy دوره آموزشی برای شما دارد.
علم داده در همه جا وجود دارد. شیوه‌های بهتر علم داده به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا هزینه‌های غیرضروری را کاهش دهند، محاسبات را خودکار کنند و بازارها را تحلیل کنند. اساساً، علم داده کلید پیشرفت در یک فضای رقابتی جهانی است.
Python Numpy، مربیان Python در آکادمی OAK در همه چیز از توسعه نرم‌افزار گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌ها تخصص دارند و به دلیل آموزش مؤثر و دوستانه خود برای دانش‌آموزان از همه شهرت دارند. سطوح.
چه در یادگیری ماشینی یا مالی کار می‌کنید، یا به دنبال 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 مختلفی را برای برنامه نویسان فراهم می کند که برای کارهای مختلف مناسب هستند.

آیا برای حرفه علم داده آماده هستید؟

آیا می خواهید Python Numpy را از ابتدا یاد بگیرید؟ یا

آیا شما یک دانشمند داده با تجربه هستید و به دنبال بهبود مهارت های خود با Numpy هستید!

در هر دو مورد، شما در جای درستی هستید! تعداد شرکت ها و شرکت هایی که از پایتون استفاده می کنند روز به روز در حال افزایش است. دنیایی که ما در آن هستیم عصر انفورماتیک را تجربه می کند. پایتون و کتابخانه Numpy آن انتخاب مناسبی برای شما خواهد بود تا در این دنیا شرکت کنید و فرصت‌های خود را ایجاد کنید،

Numpy یک کتابخانه برای زبان برنامه نویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایه ها و ماتریس های بزرگ و چند بعدی را به همراه مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار بر روی این آرایه ها اضافه می کند. علاوه بر این، Numpy پایه و اساس پشته یادگیری ماشین را تشکیل می دهد.

هدف NumPy ارائه یک شیء آرایه ای است که تا 50 برابر سریعتر از لیست های سنتی پایتون است. شی آرایه در NumPy ndarray نامیده می شود، توابع پشتیبانی زیادی را ارائه می دهد که کار با ndarray را بسیار آسان می کند. آرایه ها اغلب در علم داده استفاده می شوند، جایی که سرعت و منابع بسیار مهم هستند.

در این دوره، درهای دنیای Data Science را باز خواهیم کرد و عمیق تر خواهیم شد. با مثال های عملی، گام به گام اصول پایتون و کتابخانه زیبای آن Numpy را یاد خواهید گرفت. مهمتر از همه در علم داده، شما باید بدانید که چگونه از کتابخانه Numpy به طور موثر استفاده کنید. زیرا این کتابخانه نامحدود است.

در طول دوره، نحوه استفاده از پایتون در جبر خطی و مفهوم شبکه عصبی و استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین را به شما آموزش می‌دهیم و همچنین تمرین‌های مختلفی را برای تقویت آنچه در این یادگیری ماشینی آموخته‌ایم انجام خواهیم داد. دوره NumPy و Python Data Science.

در این دوره آموزشی خواهید آموخت؛

نحوه استفاده از نوت بوک Anaconda و Jupyter،
مبانی پایتون
انواع داده در پایتون،
بسیاری از عملگرهای نوع داده، روش‌ها و نحوه استفاده از آنها،
مفهوم شرطی، اگر عبارات
منطق حلقه ها و عبارات کنترل
توابع و نحوه استفاده از آنها
نحوه استفاده از ماژول ها و ایجاد ماژول های خود
مفاهیم علم داده و سواد داده
اصول Numpy برای دستکاری داده ها مانند
آرایه های Numpy و ویژگی های آنها
توابع Numpy
ماژول Numexpr
نحوه نمایه سازی و برش در آرایه ها
جبر خطی
استفاده از numpy در شبکه عصبی
پایتون Numpy
علم داده
Python Numpy
علوم داده پایتون
python numpy: یادگیری ماشین علم داده
پایتون یادگیری ماشینی
python

و ما چند تمرین را انجام خواهیم داد. در نهایت، ما همچنین یک پروژه شبکه عصبی با Numpy انجام خواهیم داد.

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. پایتون 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 پایتون به دنبال یافتن الگوها 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 با استفاده از پایتون شامل تهیه، تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها است. از بسیاری از زمینه‌های علمی استخراج می‌شود، و به عنوان پایتون برای علم داده، با ایجاد الگوریتم‌های جدید برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و اعتبارسنجی روش‌های فعلی پیشرفت می‌کند.

یک دانشمند داده چه می کند؟
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؟
Python برای علم داده 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 آن 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 پروژه های 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 منصفه هنوز در این مورد حاضر نیست. 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 مهارت شما باشد.

یک دانشمند داده باید چه مهارت هایی را 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 ارتباط یافته ها.

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 از ابتدا 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.

پایتون چیست؟
یادگیری ماشین پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، شی گرا و سطح بالا است. چه در زمینه هوش مصنوعی یا امور مالی کار می کنید و یا در حال دنبال کردن حرفه ای در توسعه وب یا علم داده هستید، بوت کمپ پایتون یکی از مهم ترین مهارت هایی است که می توانید 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 شد. 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 مختلفی را برای برنامه نویسان مناسب برای کارهای مختلف فراهم می کند.
پایتون در مقابل R: تفاوت چیست؟
Python و R دو تا از محبوب ترین ابزارهای برنامه نویسی امروزی هستند. هنگام تصمیم گیری بین پایتون و R در علم داده، باید به نیازهای خاص خود فکر کنید. از یک طرف، یادگیری پایتون برای مبتدیان نسبتاً آسان است، در بسیاری از رشته ها قابل استفاده است، دارای یک نحو دقیق است که به شما کمک می کند تا کدنویس بهتری شوید، و در پردازش مجموعه داده های بزرگ سریع است. از سوی دیگر، R دارای بیش از 10000 بسته برای دستکاری داده ها است، می تواند به راحتی تصاویر گرافیکی با کیفیت انتشار ایجاد کند، از قابلیت برتر برای مدل سازی آماری برخوردار است و به طور گسترده در دانشگاه، مراقبت های بهداشتی و مالی استفاده می شود.
چه کاربردی دارد. یعنی پایتون شی گرا است؟
Python یک زبان چند پارادایم است، به این معنی که از بسیاری از رویکردهای برنامه نویسی تجزیه و تحلیل داده ها پشتیبانی می کند. پایتون در کنار سبک های برنامه نویسی رویه ای و تابعی، از سبک برنامه نویسی شی گرا نیز پشتیبانی می کند. در برنامه نویسی شی گرا، یک توسعه دهنده یک پروژه برنامه نویسی را با ایجاد اشیاء پایتون در کد که نشان دهنده اشیاء در دنیای واقعی است، تکمیل می کند. این اشیاء می توانند هم داده ها و هم عملکرد شی دنیای واقعی را داشته باشند. برای تولید یک شی در پایتون به یک کلاس نیاز دارید. شما می توانید یک کلاس را به عنوان یک الگو در نظر بگیرید. شما یک بار قالب را ایجاد می کنید و سپس از الگو برای ایجاد هر تعداد شی که نیاز دارید استفاده می کنید. کلاس‌های پایتون دارای ویژگی‌هایی برای نمایش داده‌ها و روش‌هایی هستند که عملکرد را اضافه می‌کنند. کلاسی که یک ماشین را نشان می دهد ممکن است ویژگی هایی مانند رنگ، سرعت، و صندلی ها و روش هایی مانند رانندگی، فرمان و توقف داشته باشد.
محدودیت های پایتون چیست؟
Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و پرکاربرد است، اما محدودیت هایی دارد. از آنجایی که پایتون در یادگیری ماشینی 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، سخت افزار کامپیوتر بهتر و بهتر می شود، و محدودیت های سرعت و حافظه پایتون کمتر و کمتر مرتبط می شود.
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 یک انتخاب محبوب برای توسعه برنامه های کاربردی وب هستند. اخیراً، پایتون به‌عنوان زبانی برای توسعه تلفن همراه از طریق کتابخانه شخص ثالث Kivy نیز استفاده می‌شود.
چه مشاغلی از پایتون استفاده می‌کنند؟
پایتون یک زبان محبوب است که در بسیاری از صنایع و در بسیاری از رشته‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. 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 شبکه های عصبی و سیستم های هوشمند مصنوعی استفاده می کنند.
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 کاربردی 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.

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.

چرا می خواهید این دوره را بگذرانید؟

ما این دوره را به ساده ترین روش برای مبتدیان آماده کرده ایم و تمرینات مختلفی را برای کمک به درک بهتر آنها آماده کرده ایم.

هیچ دانش قبلی لازم نیست!

در این دوره، به هیچ دانش قبلی در مورد Python یا Numpy نیاز ندارید.

این دوره شما را از سطح مبتدی به سطح با تجربه تر می برد.

اگر در علم داده تازه کار هستید یا در مورد علم داده اطلاعاتی ندارید، مشکلی نیست، هر چیزی را که برای شروع علم داده نیاز دارید، از ابتدا یاد خواهید گرفت.

اگر یک توسعه دهنده نرم افزار هستید یا با زبان های برنامه نویسی دیگر آشنا هستید و می خواهید دنیای جدیدی را شروع کنید، در جای درستی هستید. گام به گام با مثال های عملی یاد خواهید گرفت.

شما همچنین دریافت خواهید کرد:

· دسترسی مادام العمر به دوره

· پشتیبانی سریع دوستانه در بخش Q A

· گواهی تکمیل Udemy برای دانلود آماده است

در حال حاضر در Python Numpy: Machine Learning Data Science Course

غواصی کنید

ما پشتیبانی کامل را ارائه می‌کنیم و به هر سؤالی پاسخ می‌دهیم.

در دوره می بینمت!

سرفصل ها و درس ها

Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course Overview

دوره آموزشی Python Numpy با یادگیری ماشینی Python Numpy Course with Machine Learning
سوالات متداول در مورد علم داده و یادگیری ماشین FAQ regarding Data Science and Machine Learning
سوالات متداول در مورد Python و Numpy Python FAQ regarding Python and Numpy Python

راه اندازی پایتون Python Setup

نصب Anaconda برای ویندوز برای یادگیری ماشین پایتون Installing Anaconda for Windows for Python Machine Learning
نصب Anaconda برای Mac (Python numpy، یادگیری ماشین، علم داده)) Installing Anaconda for Mac (Python numpy, machine learning, data science))
Python: Let's Meet Jupyter Notebook for Windows Python: Let's Meet Jupyter Notebook for Windows
مبانی نوت بوک Jupyter برای مک (یادگیری ماشین پایتون) Basics of Jupyter Notebook for Mac (Python Machine Learning)

مبانی پایتون: یادگیری ماشینی A-Z Fundamentals of Python: Machine Learning A-Z

انواع داده ها در پایتون Data Types in Python
اپراتورها در پایتون Operators in Python
شرایط در Numpy Python Conditionals in Numpy Python
حلقه ها در Numpy Python Loops in Numpy Python
لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها و مجموعه ها در پایتون Lists, Tuples, Dictionaries and Sets in Python
اپراتورها و روش های نوع داده Data Type Operators and Methods
ماژول ها در پایتون Modules in Python
توابع در پایتون Functions in Python
آنالیز تمرین در پایتون Exercise Analyse in Python
راه حل تمرین در پایتون Exercise Solution in Python
امتحان Quiz

برنامه نویسی شی گرا (OOP) Object Oriented Programming (OOP)

منطق OOP Logic of OOP
سازنده در برنامه نویسی شی گرا (OOP) Constructor in Object Oriented Programming (OOP)
روش های برنامه نویسی شی گرا (OOP) Methods in Object Oriented Programming (OOP)
وراثت در برنامه نویسی شی گرا (OOP) Inheritance in Object Oriented Programming (OOP)
Overriding و Overloading در برنامه نویسی شی گرا (OOP) Overriding and Overloading in Object Oriented Programming (OOP)
پایتون: برنامه نویسی شی گرا (OOP) 1 Python: Object Oriented Programming (OOP) 1

کتابخانه Numpy Numpy Library

آشنایی با کتابخانه NumPy Introduction to NumPy Library
پیوند فایل های پروژه نوت بوک در مورد کتابخانه زبان برنامه نویسی NumPy Python Notebook Project Files Link regarding NumPy Python Programming Language Library
قدرت NumPy The Power of NumPy
6 مقاله مشاوره و پیوند در مورد Numpy، Numpy Pyhon 6 Article Advice And Links about Numpy, Numpy Pyhon
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
تغییر شکل یک آرایه NumPy: تابع Reshape(). Reshaping a NumPy Array: Reshape() Function
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
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
مسابقه quiz

«(اختیاری) خلاصه، تمرین‌ها و اطلاعات پاداش از کتابخانه Numpy “(Optional) Recap, Exercises, and Bonus İnfo from the Numpy Library

Numpy چیست؟ What is Numpy?
چرا نامپی؟ Why Numpy?
آرایه و ویژگی ها در Numpy Python Array and Features in Numpy Python
عملگرهای آرایه در Numpy Python Array’s Operators in Numpy Python
توابع Numpy در Numpy Python Numpy Functions in Numpy Python
نمایه سازی و برش در Numpy Python Indexing and Slicing in Numpy Python
تمرینات Numpy در Numpy Python Numpy Exercises in Numpy Python
استفاده از Numpy در جبر خطی Using Numpy in Linear Algebra
Numpy: 2 Numpy: 2
راهنمای NumExpr در Numpy Python NumExpr Guide in Numpy Python
استفاده از Numpy با ایجاد شبکه عصبی در Numpy Python Using Numpy with Creating Neural Network in Numpy Python
Numpy: 3 Numpy: 3
امتحان Quiz

اضافی Extra

Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course

برای ارسال نظر ثبت نام کنید.

نمایش نظرات

آموزش Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course

جزییات دوره

زمان دوره: 9 hours

تعداد ویدیو ها: 66

شرکت: Udemy (یودمی)

تاریخ انتشار مرجع: (آخرین آپدیت)

ثبت نام مرجع : 7,446

امتیاز مرجع: 4.8 از 5

فایل تمرین: ندارد

زیرنویس زبان اصلی: دارد

زیرنویس فارسی: (توسط هوش مصنوعی) دارد

مدرس: Oak Academy OAK Academy Team

لینک کوتاه این دوره

https://donyad.com/d/ac27aa

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

نرم افزارهای مورد نیاز

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

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

دنیاد

آموزش Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course

Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course

Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course Overview

دوره آموزشی Python Numpy با یادگیری ماشینی Python Numpy Course with Machine Learning

سوالات متداول در مورد علم داده و یادگیری ماشین FAQ regarding Data Science and Machine Learning

سوالات متداول در مورد Python و Numpy Python FAQ regarding Python and Numpy Python

راه اندازی پایتون Python Setup

نصب Anaconda برای ویندوز برای یادگیری ماشین پایتون Installing Anaconda for Windows for Python Machine Learning

نصب Anaconda برای Mac (Python numpy، یادگیری ماشین، علم داده)) Installing Anaconda for Mac (Python numpy, machine learning, data science))

Python: Let's Meet Jupyter Notebook for Windows Python: Let's Meet Jupyter Notebook for Windows

مبانی نوت بوک Jupyter برای مک (یادگیری ماشین پایتون) Basics of Jupyter Notebook for Mac (Python Machine Learning)

مبانی پایتون: یادگیری ماشینی A-Z Fundamentals of Python: Machine Learning A-Z

انواع داده ها در پایتون Data Types in Python

اپراتورها در پایتون Operators in Python

شرایط در Numpy Python Conditionals in Numpy Python

حلقه ها در Numpy Python Loops in Numpy Python

لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها و مجموعه ها در پایتون Lists, Tuples, Dictionaries and Sets in Python

اپراتورها و روش های نوع داده Data Type Operators and Methods

ماژول ها در پایتون Modules in Python

توابع در پایتون Functions in Python

آنالیز تمرین در پایتون Exercise Analyse in Python

راه حل تمرین در پایتون Exercise Solution in Python

امتحان Quiz

برنامه نویسی شی گرا (OOP) Object Oriented Programming (OOP)

منطق OOP Logic of OOP

سازنده در برنامه نویسی شی گرا (OOP) Constructor in Object Oriented Programming (OOP)

روش های برنامه نویسی شی گرا (OOP) Methods in Object Oriented Programming (OOP)

وراثت در برنامه نویسی شی گرا (OOP) Inheritance in Object Oriented Programming (OOP)

Overriding و Overloading در برنامه نویسی شی گرا (OOP) Overriding and Overloading in Object Oriented Programming (OOP)

پایتون: برنامه نویسی شی گرا (OOP) 1 Python: Object Oriented Programming (OOP) 1

کتابخانه Numpy Numpy Library

آشنایی با کتابخانه NumPy Introduction to NumPy Library

پیوند فایل های پروژه نوت بوک در مورد کتابخانه زبان برنامه نویسی NumPy Python Notebook Project Files Link regarding NumPy Python Programming Language Library

قدرت NumPy The Power of NumPy

6 مقاله مشاوره و پیوند در مورد Numpy، Numpy Pyhon 6 Article Advice And Links about Numpy, Numpy Pyhon

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

تغییر شکل یک آرایه NumPy: تابع Reshape(). Reshaping a NumPy Array: Reshape() Function

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

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

مسابقه quiz

«(اختیاری) خلاصه، تمرین‌ها و اطلاعات پاداش از کتابخانه Numpy “(Optional) Recap, Exercises, and Bonus İnfo from the Numpy Library

Numpy چیست؟ What is Numpy?

چرا نامپی؟ Why Numpy?

آرایه و ویژگی ها در Numpy Python Array and Features in Numpy Python

عملگرهای آرایه در Numpy Python Array’s Operators in Numpy Python

توابع Numpy در Numpy Python Numpy Functions in Numpy Python

نمایه سازی و برش در Numpy Python Indexing and Slicing in Numpy Python

تمرینات Numpy در Numpy Python Numpy Exercises in Numpy Python

استفاده از Numpy در جبر خطی Using Numpy in Linear Algebra

Numpy: 2 Numpy: 2

راهنمای NumExpr در Numpy Python NumExpr Guide in Numpy Python

استفاده از Numpy با ایجاد شبکه عصبی در Numpy Python Using Numpy with Creating Neural Network in Numpy Python

Numpy: 3 Numpy: 3

امتحان Quiz

اضافی Extra