🔔 با توجه به بهبود نسبی اینترنت، آمادهسازی دورهها آغاز شده است. به دلیل تداوم برخی اختلالات، بارگذاری دورهها ممکن است با کمی تأخیر انجام شود. مدت اشتراکهای تهیهشده محفوظ است.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش دوره کامل علم داده و یادگیری ماشین
- آخرین آپدیت
Complete Data Science & Machine Learning Course
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
دوره کامل یادگیری ماشین علم داده را بیاموزید به مفاهیم، تکنیک ها و ابزارهای اساسی علم داده و یادگیری ماشین مسلط شوید. تجربه عملی با برنامه نویسی پایتون و کتابخانه های آن برای دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها به دست آورید. ساخت و ارزیابی مدل های پیش بینی با استفاده از انواع الگوریتم ها و تکنیک های یادگیری ماشین. دوره کامل علوم داده و یادگیری ماشین پیش نیازها:python نصب شده است
عنوان دوره: دوره کامل علم داده و یادگیری ماشین
شرح دوره:
به "دوره کامل علم داده و یادگیری ماشین" خوش آمدید! در این دوره جامع، شما سفری را برای تسلط بر مبانی علم داده و یادگیری ماشین آغاز خواهید کرد، از پیش پردازش داده ها و تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی تا ساخت مدل های پیش بینی و به کارگیری آنها در تولید. چه مبتدی یا یک حرفه ای با تجربه باشید، این دوره دانش و مهارت های مورد نیاز برای موفقیت در زمینه پویای علم داده و یادگیری ماشین را در اختیار شما قرار می دهد.
نمای کلی کلاس:
مقدمه ای بر علم داده و یادگیری ماشین:
اصول و مفاهیم علم داده و یادگیری ماشین را بدانید.
برنامههای کاربردی دنیای واقعی را کاوش کنید و از مواردی از علم داده در صنایع مختلف استفاده کنید.
اصول پایتون برای علم داده:
مبانی زبان برنامه نویسی پایتون و کتابخانه های آن برای علم داده، از جمله NumPy، Pandas، و Matplotlib را بیاموزید.
تکنیک های دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را با استفاده از پایتون مسلط شوید.
پیش پردازش و پاکسازی داده:
اهمیت پیش پردازش و پاکسازی داده ها را در گردش کار علم داده درک کنید.
تکنیکهایی را برای مدیریت دادههای از دست رفته، موارد پرت، و ناسازگاریها در مجموعه دادهها بیاموزید.
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA):
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را برای به دست آوردن بینش در مورد الگوها و روابط زیربنایی در داده ها انجام دهید.
توزیع دادهها، همبستگیها و روندها را با استفاده از روشهای آماری و ابزارهای تجسم تجسم کنید.
مهندسی و انتخاب ویژگی:
ویژگیهای جدید را مهندسی کنید و ویژگیهای موجود را برای بهبود عملکرد مدل تغییر دهید.
ویژگیهای مرتبط را با استفاده از تکنیکهایی مانند رتبهبندی اهمیت ویژگی و کاهش ابعاد انتخاب کنید.
ساخت و ارزیابی مدل:
با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درختهای تصمیمگیری، جنگلهای تصادفی و تقویت گرادیان، مدلهای پیشبینیکننده بسازید.
عملکرد مدل را با استفاده از معیارها و تکنیکهای مناسب، از جمله اعتبارسنجی متقابل و تنظیم فراپارامتر، ارزیابی کنید.
تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین:
در تکنیکهای پیشرفته یادگیری ماشین مانند ماشینهای بردار پشتیبان (SVM)، شبکههای عصبی، و روشهای مجموعه غواصی کنید.
استقرار و تولید مدل:
مدلهای یادگیری ماشینی آموزش دیده را با استفاده از کانتینرسازی و سرویسهای ابری در محیطهای تولید مستقر کنید.
عملکرد مدل، مقیاسپذیری و قابلیت اطمینان در تولید را زیر نظر بگیرید و تنظیمات لازم را انجام دهید.
اکنون ثبت نام کنید و با دوره کامل علم داده و یادگیری ماشین، پتانسیل کامل علم داده و یادگیری ماشین را باز کنید!
سرفصل ها و درس ها
مقدمه تکمیل دوره علم داده و یادگیری ماشین
Introduction To Complete Data Science & Machine Learning Course
مقدمه دوره
Introduction To Course
دوره کامل برنامه نویسی پایتون
Complete Python Programming Course
مقدمه دوره کامل پایتون
Python Complete Course Introduction
پایتون کلاس 1: مقدمه ای بر پایتون
Python Class 1 : Introduction To Python
نمایش نظرات