آموزش روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته علم داده - آخرین آپدیت

آموزش پیشرفته علم داده با پانداس و پایتون

یادگیری پیشرفته علم داده، الگوریتم‌ها و روش‌ها با استفاده از پانداس (Pandas) و پایتون (Python)

دوره جامع برای یادگیری مباحث پیشرفته علم داده، شامل الگوریتم‌ها، نظریه‌ها، بهترین شیوه‌ها و وظایف مرتبط با آن.

کسب دانش عمیق و عملی در زمینه علم داده پیشرفته و توانایی مدیریت وظایف علم داده با اطمینان کامل.

شامل مدل‌های ensemble پیشرفته مانند مدل‌های XGBoost برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی.

دانش عمیق و جامع در مورد رگرسیون، تحلیل رگرسیون، پیش‌بینی، طبقه‌بندی و یادگیری نظارت شده.

تجربه عملی کار با Scikit-learn، Matplotlib، Seaborn و سایر کتابخانه‌های پایتون.

دانش پیشرفته در مورد مدل‌های پیش‌بینی/طبقه‌بندی هوش مصنوعی و ایجاد خودکار مدل‌ها.

محاسبات ابری: استفاده از Anaconda Cloud Notebook (Jupyter Notebook مبتنی بر ابر). یادگیری استفاده از منابع محاسبات ابری.

تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون 3 برای کار با داده.

تسلط بر پانداس (Pandas) 2 و 3 برای کار با داده پیشرفته.

پیش‌نیازها

• چهار عمل اصلی ریاضی (+-*/)
• آشنایی با علم داده، تحلیل داده یا یادگیری ماشین (حتی در سطح مقدماتی توصیه می‌شود)
• تجربه کار روزمره با کامپیوتر با سیستم‌عامل ویندوز، مک، iOS، اندروید، ChromeOS یا لینوکس توصیه می‌شود.
• دسترسی به کامپیوتر با اتصال اینترنت
• نیازی به تجربه برنامه‌نویسی نیست و هر آنچه نیاز دارید آموزش داده خواهد شد.
• این دوره فقط از نرم‌افزارهای رایگان استفاده می‌کند.
• ویدئوهای راهنمای گام به گام نصب و راه‌اندازی برای محاسبات ابری و ویندوز 10/11 در نظر گرفته شده است.

به دوره آموزش پیشرفته علم داده، الگوریتم‌ها و روش‌ها با استفاده از پانداس (Pandas) و پایتون (Python) خوش آمدید!

علم داده به طور گسترده و در مقیاس جهانی در حال توسعه است. در همه جنبه‌های زندگی، کسب و کار، جوامع و دولت‌ها، گرایشی به پیاده‌سازی و استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های علم داده برای بهینه‌سازی وجود دارد.

این دوره به شما مجموعه‌ای مفید از روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته علم داده به همراه پانداس و پایتون را آموزش می‌دهد. این دوره دارای محتوای انحصاری است که نکات جدیدی در مورد روش‌ها و الگوریتم‌ها به شما می‌آموزد.

این یک دوره ویدیویی چهار در یک است که به شما رگرسیون پیشرفته، پیش‌بینی، طبقه‌بندی، یادگیری نظارت شده، پایتون 3، پانداس 2 و 3 و کار با داده پیشرفته را آموزش می‌دهد.

شما رگرسیون پیشرفته، تحلیل رگرسیون، پیش‌بینی و یادگیری نظارت شده را فرا خواهید گرفت. این دوره به شما استفاده از شبکه‌های عصبی پیشخور و مدل‌های ensemble رگرسیون درخت تصمیم مانند مدل رگرسیون XGBoost را آموزش می‌دهد.

شما طبقه‌بندی پیشرفته و یادگیری نظارت شده را فرا خواهید گرفت. یاد می‌گیرید که از شبکه‌های عصبی پیشخور و ensembles طبقه‌بندی درخت تصمیم مانند مدل طبقه‌بندی XGBoost استفاده کنید.

شما یاد می‌گیرید که بر زبان برنامه‌نویسی پایتون 3 مسلط شوید، زبانی که یکی از محبوب‌ترین و کاربردی‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در جهان است، و یاد می‌گیرید که از آن برای کار با داده استفاده کنید.

شما یاد می‌گیرید که بر کتابخانه پانداس 2 و 3 مسلط شوید و از تکنیک‌های قدرتمند کار با داده پانداس برای وظایف پیشرفته کار با داده استفاده کنید. کتابخانه پانداس یک ابزار تحلیل و دستکاری داده متن‌باز سریع، قدرتمند، انعطاف‌پذیر و آسان برای استفاده است که به طور مستقیم با زبان برنامه‌نویسی پایتون قابل استفاده است و ترکیبی از قدرتمندترین محیط‌های کدنویسی برای کار با داده پیشرفته را ایجاد می‌کند…

آنچه خواهید آموخت:

• دانش در مورد روش‌ها، الگوریتم‌ها، تئوری، بهترین شیوه‌ها و وظایف علم داده.
• دانش عملی عمیق در زمینه علم داده پیشرفته و نحوه مدیریت وظایف علم داده.
• مدل‌های ensemble پیشرفته مانند مدل‌های XGBoost برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی.
• دانش عمیق و جامع در مورد رگرسیون، تحلیل رگرسیون، پیش‌بینی، طبقه‌بندی و یادگیری نظارت شده.
• دانش عملی کار با Scikit-learn، Matplotlib، Seaborn و سایر کتابخانه‌های پایتون.
• دانش پیشرفته در مورد مدل‌های پیش‌بینی/طبقه‌بندی هوش مصنوعی و ایجاد خودکار مدل‌ها.
• محاسبات ابری: استفاده از Anaconda Cloud Notebook (Jupyter Notebook مبتنی بر ابر). یادگیری استفاده از منابع محاسبات ابری.
• گزینه: استفاده از Anaconda Distribution (برای ویندوز، مک، لینوکس).
• گزینه: استفاده از مبانی محیط پایتون با سیستم مدیریت بسته Conda و نصب/به‌روزرسانی کتابخانه‌ها و بسته‌ها از طریق خط فرمان - نکات ارزشمندی برای بهبود کیفیت کار شما.
• تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون 3 برای کار با داده
• تسلط بر پانداس 2 و 3 برای کار با داده پیشرفته
• و خیلی بیشتر…

این دوره شامل:

• یک بسته آموزشی جامع و آسان برای تسلط بر پایتون و پانداس برای کار با داده، که هر کسی را قادر می‌سازد تا محتوای دوره را بدون توجه به دانش قبلی برنامه‌نویسی، نرم‌افزار جدولی یا پایتون یاد بگیرد.
• راهنمای آسان برای استفاده از Anaconda Cloud Notebook (Jupyter Notebook مبتنی بر ابر). شما می‌توانید یاد بگیرید که از منابع محاسبات ابری در این دوره استفاده کنید.
• راهنمای اختیاری آسان برای دانلود، نصب و راه‌اندازی Anaconda Distribution، که هر کسی را قادر می‌سازد تا یک محیط علم داده پایتون مفید برای این دوره یا برای هر کار علم داده یا کدنویسی نصب کند.
• مجموعه بزرگی از محتوای منحصر به فرد، و این دوره نکات جدیدی را به شما می‌آموزد که فقط می‌توان از این دوره در Udemy آموخت.
• ساختار دوره فشرده‌ای که بر اساس یک چارچوب اثبات شده و حرفه‌ای برای یادگیری ساخته شده است.

این دوره یک راه عالی برای یادگیری رگرسیون پیشرفته، پیش‌بینی، طبقه‌بندی، پایتون، پانداس و کار با داده است! اینها مهم‌ترین و مفیدترین ابزارها برای مدل‌سازی، هوش مصنوعی و پیش‌بینی هستند. کار با داده فرآیند مفید و قابل استفاده کردن داده‌ها برای رگرسیون، پیش‌بینی، طبقه‌بندی و تحلیل داده است.

اکثر دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین حدود 80 درصد از تلاش و زمان کاری خود را صرف وظایف کار با داده می‌کنند. مهارت در پایتون، پانداس و کار با داده مهارت‌های فوق‌العاده مفید و صرفه‌جویی در زمان هستند که به عنوان یک عامل افزایش بهره‌وری عمل می‌کنند.

آیا این دوره برای شما مناسب است؟

این دوره یک انتخاب عالی است برای:

• هر کسی که می‌خواهد روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته علم داده را بیاموزد.
• هر کسی که می‌خواهد برنامه‌نویسی پایتون را یاد بگیرد و به سطح متوسطی از دانش برنامه‌نویسی پایتون برسد که توسط بسیاری از دوره‌های Udemy مورد نیاز است!
• هر کسی که می‌خواهد بر پانداس برای کار با داده مسلط شود!
• هر کسی که علم داده یا یادگیری ماشین را می‌داند و می‌خواهد مهارت‌های کار با داده را یاد بگیرد که به عنوان یک عامل افزایش بهره‌وری با مهارت‌هایی که از قبل می‌دانید عمل کند!
• هر کسی که می‌خواهد در سطح دانشگاه تحصیل کند و می‌خواهد مهارت‌های پیشرفته علم داده، یادگیری ماشین و کار با داده را بیاموزد که در تمام دوران حرفه‌ای خود از آنها استفاده خواهد کرد!

این دوره، دوره‌ای است که خودمان می‌خواستیم اگر می‌توانستیم در زمان سفر کنیم و دانشجوی جدیدی شویم، بتوانیم در آن ثبت‌نام کنیم. به نظر ما، این دوره بهترین دوره برای یادگیری رگرسیون پیشرفته، پیش‌بینی، پایتون، پانداس و کار با داده است.

الزامات دوره

• چهار عمل اصلی شمارش (+-*/)
• آشنایی با علم داده، تحلیل داده یا یادگیری ماشین
• تجربه روزمره با کامپیوتر با ویندوز، مک، iOS، اندروید، ChromeOS یا لینوکس توصیه می‌شود.
• دسترسی به کامپیوتر با اتصال اینترنت
• نیازی به تجربه برنامه‌نویسی نیست و هر آنچه نیاز دارید آموزش داده خواهد شد
• این دوره فقط از نرم‌افزارهای رایگان استفاده می‌کند
• فیلم‌های راهنمای نصب و راه‌اندازی گام به گام برای رایانش ابری و ویندوز 10/11 ارائه شده است.

همین حالا ثبت‌نام کنید تا بیش از 35 ساعت آموزش ویدیویی با زیرنویس انگلیسی ویرایش شده و گواهی اتمام دوره را پس از اتمام دوره دریافت کنید!