کلاس کارشناسی ارشد علوم داده: پروژه های عملی ML و AI
Data Science Masterclass: Hands-on ML & AI Projects
این یک دوره آموزشی پرفروش یادگیری ماشین و علم داده است که به تازگی با آخرین روندها و مهارت‌های سال 2023 به‌روزرسانی شده است! به یک دانشمند داده کامل و مهندس یادگیری ماشین تبدیل شوید! به یک جامعه آنلاین زنده متشکل از بیش از 900000 مهندس و دوره ای که توسط کارشناسان صنعت تدریس می شود بپیوندید که در واقع برای شرکت های بزرگ در مکان هایی مانند دره سیلیکون و تورنتو کار کرده اند. فارغ‌التحصیلان دوره‌های آندری اکنون در گوگل، تسلا، آمازون، اپل، آی‌بی‌ام، جی پی مورگان، متا و سایر شرکت‌های برتر فناوری کار می‌کنند. شما از صفر به استادی خواهید رسید!
علوم داده و یادگیری ماشین را از ابتدا بیاموزید، استخدام شوید و در طول مسیر با مدرن ترین و به روزترین دوره علوم داده در Udemy (ما از آخرین نسخه Python، Tensorflow 2.0 و سایر کتابخانه ها استفاده می کنیم) لذت ببرید. ). این دوره بر کارایی متمرکز است: دیگر هرگز برای آموزش های گیج کننده، قدیمی و ناقص یادگیری ماشین صرف نکنید. ما کاملاً مطمئن هستیم که این جامع ترین و مدرن ترین دوره ای است که در این زمینه در هر کجا پیدا خواهید کرد (ما می دانیم بیانیه پررنگ).
این دوره جامع و پروژه محور شما را با تمام مهارت های مدرن یک دانشمند داده آشنا می کند و در طول مسیر، پروژه های دنیای واقعی بسیاری را برای افزودن به مجموعه شما خواهیم ساخت. شما به تمام کدها، کتاب‌های کار و قالب‌ها (نوت‌بوک‌های ژوپیتر) در Github دسترسی خواهید داشت تا بتوانید فوراً آنها را در نمونه کار خود قرار دهید! ما معتقدیم این دوره بزرگترین چالش برای ورود به حوزه علم داده و یادگیری ماشین را حل می کند: داشتن تمام منابع لازم در یک مکان و یادگیری آخرین روندها و مهارت های شغلی مورد نظر کارفرمایان.
برنامه درسی بسیار کاربردی خواهد بود زیرا ما شما را از ابتدا تا انتها برای تبدیل شدن به یک مهندس حرفه‌ای یادگیری ماشین و علوم داده راهنمایی می‌کنیم. دوره شامل 2 آهنگ است. اگر از قبل برنامه نویسی بلد هستید، می توانید مستقیماً وارد آن شوید و از بخشی که ما پایتون را از ابتدا به شما آموزش می دهیم صرف نظر کنید. اگر کاملاً جدید هستید، ما از همان ابتدا شما را انتخاب می کنیم و در واقع به شما Python و نحوه استفاده از آن در دنیای واقعی برای پروژه های خود را آموزش می دهیم. نگران نباشید، هنگامی که اصول اولیه مانند یادگیری ماشینی 101 و پایتون را مرور کردیم، سپس وارد موضوعات پیشرفته ای مانند شبکه های عصبی، یادگیری عمیق و یادگیری انتقال می شویم تا بتوانید تمرینات زندگی واقعی را انجام دهید و برای دنیای واقعی آماده باشید (ما پروژه های کامل علم داده و یادگیری ماشین را به شما نشان می دهد و به شما منابع برنامه نویسی و چیت شیت می دهد)!
موضوعات مطرح شده در این دوره عبارتند از:
- کاوش و تجسم داده
- شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
- ارزیابی و تحلیل مدل
- پایتون 3
- Tensorflow 2.0
- Numpy
- Scikit-Learn
- پروژه‌ها و گردش‌های کاری علم داده و یادگیری ماشین
- تجسم داده ها در پایتون با MatPlotLib و Seaborn
- آموزش انتقال
- تشخیص و طبقه بندی تصویر
- آموزش/آزمایش و اعتبارسنجی متقابل
- یادگیری تحت نظارت: طبقه بندی، رگرسیون و سری زمانی
- درختان تصمیم گیری و جنگل های تصادفی
- آموزش گروهی
- تنظیم فراپارامتر
- استفاده از Pandas Data Frames برای حل کارهای پیچیده
- از پانداها برای مدیریت فایل‌های CSV
استفاده کنید- یادگیری عمیق/شبکه های عصبی با TensorFlow 2.0 و Keras
- استفاده از Kaggle و شرکت در مسابقات یادگیری ماشینی
- چگونه یافته های خود را ارائه دهید و رئیس خود را تحت تأثیر قرار دهید
- نحوه پاکسازی و آماده سازی داده های خود برای تجزیه و تحلیل
- K نزدیکترین همسایه ها
- ماشین‌های بردار پشتیبانی
- تحلیل رگرسیون (رگرسیون خطی/رگرسیون چند جمله ای)
- نحوه استفاده از Hadoop، Apache Spark، Kafka و Apache Flink
- تنظیم محیط خود با نوت بوک های Conda، MiniConda و Jupyter
- استفاده از GPU با Google Colab
در پایان این دوره، شما یک دانشمند داده کامل خواهید بود که می توانید در شرکت های بزرگ استخدام شوید. ما از همه چیزهایی که در این دوره یاد می‌گیریم برای ساخت پروژه‌های دنیای واقعی حرفه‌ای مانند تشخیص بیماری‌های قلبی، پیش‌بینی‌کننده قیمت بولدوزر، دسته‌بندی تصویر نژاد سگ و بسیاری موارد دیگر استفاده می‌کنیم. در پایان، مجموعه‌ای از پروژه‌هایی که ساخته‌اید خواهید داشت که می‌توانید آنها را به دیگران نشان دهید.
حقیقت اینجاست: بیشتر دوره‌ها به شما علم داده می‌آموزند و دقیقاً این کار را انجام می‌دهند. آنها به شما نشان می دهند که چگونه شروع کنید. اما مسئله این است که شما نمی دانید از آنجا به کجا بروید یا چگونه پروژه های خود را بسازید. یا تعداد زیادی کد و ریاضیات پیچیده را روی صفحه نمایش به شما نشان می‌دهند، اما واقعاً چیزها را آنقدر به خوبی توضیح نمی‌دهند که بتوانید خودتان آن را حل کنید و مشکلات واقعی یادگیری ماشین را حل کنید.
چه در برنامه نویسی تازه کار هستید، یا می خواهید مهارت های علم داده خود را ارتقا دهید یا از صنعت دیگری آمده اید، این دوره برای شما مناسب است. این دوره در مورد این نیست که شما فقط بدون درک اصول کدنویسی کنید تا وقتی دوره را تمام کردید ندانید جز تماشای یک آموزش دیگر چه کاری انجام دهید. نه! این دوره شما را تشویق می‌کند و شما را به چالش می‌کشد تا از یک مبتدی مطلق بدون تجربه علم داده، به فردی تبدیل شوید که می‌تواند پیشرفت کند، دانیل و آندری را فراموش کند و گردش‌های کاری علم داده و یادگیری ماشین خود را بسازد.
Machine Learning در بازاریابی کسب و کار و امور مالی، بهداشت و درمان، امنیت سایبری، خرده فروشی، حمل و نقل و لجستیک، کشاورزی، اینترنت اشیا، بازی و سرگرمی، تشخیص بیمار، تشخیص تقلب، تشخیص ناهنجاری در تولید، دولت، دانشگاه کاربرد دارد./تحقیق، سیستم های توصیه و خیلی بیشتر. مهارت‌های آموخته‌شده در این دوره، گزینه‌های زیادی برای حرفه‌تان در اختیار شما قرار می‌دهد.
شما عباراتی مانند شبکه عصبی مصنوعی یا هوش مصنوعی (AI) را می شنوید و در پایان این دوره، در نهایت متوجه خواهید شد که اینها به چه معنا هستند!
روی «اکنون ثبت نام کنید» کلیک کنید و به دیگران در جامعه ما بپیوندید تا در این صنعت پیشرفت کنید و دانشمند داده و یادگیری ماشینی را بیاموزید. ما تضمین می کنیم که این بهتر از هر بوت کمپ یا دوره آنلاینی است که در این زمینه وجود دارد. داخل دوره می بینمت!
ساختارهای داده پایتون: تسلط بر لیست ها، تاپل ها و دیکشنری ها Python Data Structures: Mastering Lists, Tuples, and Dictionaries
-
تسلط بر ساختارهای داده: از آرایه ها تا مفاهیم پیشرفته Mastering Data Structures: From Arrays to Advanced Concepts
-
کاوش در Tuples: یک ساختار داده قدرتمند برای مدیریت کارآمد داده ها Exploring Tuples: A Powerful Data Structure for Efficient Data Handling
-
بیان مشکل ساختار داده: مقابله با دستکاری چندگانه برای داده های کارآمد Data Structure Problem Statement: Tackling Tuple Manipulation for Efficient Data
ساختارهای داده پایتون: تسلط بر لیست ها، تاپل ها و دیکشنری ها - 2 Python Data Structures: Mastering Lists, Tuples, and Dictionaries - 2
-
کاوش مجموعه‌های ساختار داده - آزاد کردن قدرت منحصر به فرد جمع‌آوری Exploring Data Structure Sets - Unleashing the Power of Collection Uniqueness
-
رها کردن قدرت فرهنگ لغت‌های ساختار داده: راهنمای جامع Unleashing the Power of Data Structure Dictionaries: A Comprehensive Guide
ساختارهای داده پایتون: تسلط بر لیست ها، تاپل ها و دیکشنری ها - 3 Python Data Structures: Mastering Lists, Tuples, and Dictionaries - 3
-
دستکاری رشته ها: کاوش ساختارهای داده و الگوریتم ها برای متن کارآمد String Manipulation: Exploring Data Structures and Algorithms for Efficient Text
-
ساختارهای داده و مدیریت تاریخ و زمان در پایتون Data Structures and Date-Time Handling in Python
-
استفاده از ساختارهای داده برای پیش بینی ریزش مشتری Leveraging Data Structures for Customer Churn Prediction
پایتون - پیاده سازی لامبدا، بازگشت، توابع Python - Implementation Of Lambda, Recursion, Functions
-
تسلط بر توابع لامبدا در پایتون: ساده کردن کد و هوش مصنوعی با مثال Mastering Lambda Functions in Python: Simplifying Your Code & AI with Examples
-
عبارات لامبدا: آزاد کردن قدرت برنامه نویسی عملکردی Lambda Expressions: Unleashing the Power of Functional Programming
پایتون - پیاده سازی لامبدا، بازگشت، توابع - 2 Python - Implementation Of Lambda, Recursion, Functions - 2
-
پیاده سازی توابع در پایتون: از مقدماتی تا پیشرفته Implementing Functions in Python: From Basics to Advanced
-
پیاده سازی توابع در پایتون: ساختن پایه برنامه نویسی Implementing Functions in Python: Building the Foundation of Programming
بازگشایی بازگشت: تسلط بر هنر اجرای توابع بازگشتی Unravelling Recursion: Mastering the Art of Implementing Recursive Functions
-
بازگشایی بازگشت: تسلط بر هنر اجرای توابع بازگشتی Unravelling Recursion: Mastering the Art of Implementing Recursive Functions
-
تسلط بر مهندسی ویژگی تاریخ-زمان: باز کردن قفل بینش های زمانی برای ماشین Mastering Date-Time Feature Engineering: Unlocking Temporal Insights for Machine
-
اندازه‌گیری عملکرد مدل: شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) Measuring Model Performance: Key Performance Indicators (KPIs)
https://donyad.com/d/3e6d34
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.
نمایش نظرات