🔔 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 روشها و تکنیکهای علم داده [سال ۲۰۲۵]
- آخرین آپدیت
دانلود Data Science Methods and Techniques [2025]
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
آموزش روشها و تکنیکهای علم داده (Data Science) برای تحلیل داده و یادگیری ماشین [سال 2025]
به دوره جامع آموزش روشها و تکنیکهای علم داده برای تحلیل داده و یادگیری ماشین خوش آمدید!
علم داده به سرعت در حال گسترش و توسعه در مقیاس جهانی است. در تمام جنبههای زندگی، کسبوکارها، جوامع و دولتها، گرایشی به استفاده از روشها و تکنیکهای علم داده برای توسعه و بهینهسازی وجود دارد.
این دوره آموزشی، مجموعهای گسترده از روشها و تکنیکهای علم داده را به شما آموزش میدهد و پایهای عالی برای مشاغل و مطالعات مرتبط با علم داده فراهم میکند. این دوره دارای محتوای منحصربهفردی است که صرفنظر از اینکه مبتدی هستید یا یک متخصص باتجربه در علم داده، تحلیلگر داده یا مهندس یادگیری ماشین، نکات جدیدی را به شما آموزش میدهد.
این یک دوره مسترکلاس سهدریک است که به شما آموزش میدهد تا در مباحث رگرسیون (Regression)، پیشبینی (Prediction)، طبقهبندی (Classification)، یادگیری نظارتشده (Supervised Learning)، تحلیل خوشهای (Cluster Analysis) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) به درجه استادی برسید.
شما یاد خواهید گرفت که در رگرسیون، تحلیل رگرسیون، پیشبینی و یادگیری نظارتشده به مهارت کامل برسید. این دوره جامعترین و بنیادیترین مجموعه مطالب رگرسیون در سطح مستر را ارائه میدهد و شامل تئوری کاربردی، تمرینهای عملی و همچنین الگوریتمهای یادگیری ماشین خودکار برای ساخت مدل، انتخاب ویژگی و هوش مصنوعی است. شما با مدلهای متنوعی از مدلهای رگرسیون خطی تا مدلهای رگرسیون چندمتغیره پیشرفته آشنا خواهید شد.
شما یاد خواهید گرفت که در طبقهبندی و یادگیری نظارتشده به مهارت کامل برسید. در مورد فرآیند طبقهبندی، تئوری طبقهبندی، مصورسازی و همچنین مدلهای طبقهبندی کاربردی، از جمله مجموعههای طبقهبندیکنندههای بسیار قدرتمند Random Forest و Voting Classifier Ensembles یاد خواهید گرفت.
شما یاد خواهید گرفت که در تحلیل خوشهای و یادگیری بدون نظارت به مهارت کامل برسید. این بخش از دوره به یادگیری بدون نظارت، تئوری خوشهبندی، هوش مصنوعی، تحلیل اکتشافی داده و برخی از الگوریتمهای خوشهبندی یادگیری ماشین، از مدلهای خوشهای سلسله مراتبی تا مدلهای خوشهای مبتنی بر چگالی میپردازد.
در این دوره خواهید آموخت:
دانش روشها، تکنیکها، نظریهها، بهترین شیوهها و وظایف علم داده
دانش عمیق و عملی علم داده و نحوه مدیریت وظایف رایج علم داده با اطمینان
دانش دقیق و عمیق مستر در زمینه رگرسیون، تحلیل رگرسیون، پیشبینی، طبقهبندی، یادگیری نظارتشده، تحلیل خوشهای و یادگیری بدون نظارت
دانش عملی در مورد Scikit-learn، Statsmodels، Matplotlib، Seaborn و برخی دیگر از کتابخانههای پایتون
دانش پیشرفته در مورد مدلهای پیشبینی هوش مصنوعی و ایجاد مدل خودکار
محاسبات ابری: استفاده از Anaconda Cloud Notebook (Jupyter Notebook مبتنی بر ابر). یادگیری استفاده از منابع محاسبات ابری
انتخاب: استفاده از Anaconda Distribution (برای ویندوز، مک، لینوکس)
انتخاب: استفاده از مبانی محیط پایتون با سیستم مدیریت بسته Conda و نصب/بهروزرسانی کتابخانهها و بستهها از طریق خط فرمان - نکات کلیدی برای بهبود کیفیت زندگی کاری شما
و خیلی بیشتر...
این دوره شامل:
یک راهنمای آسان برای استفاده از Anaconda Cloud Notebook (Jupyter Notebook مبتنی بر ابر). در این دوره ممکن است نحوه استفاده از منابع محاسبات ابری را بیاموزید.
یک راهنمای اختیاری و آسان برای دانلود، نصب و راهاندازی Anaconda Distribution که هر کسی را قادر میسازد تا یک محیط علم داده پایتون را نصب کند که برای این دوره یا برای هر کار علم داده یا برنامهنویسی مفید است.
محتوایی که نکات جدیدی را به شما آموزش میدهد، صرفنظر از اینکه مبتدی هستید یا یک متخصص باتجربه در علم داده، تحلیلگر داده یا مهندس یادگیری ماشین
مجموعه بزرگی از محتوای منحصربهفرد و این دوره نکات جدیدی را به شما آموزش میدهد که فقط میتوانید از این دوره در Udemy یاد بگیرید.
ساختار دورهای که بر اساس یک چارچوب یادگیری حرفهای و اثباتشده ساخته شده است.
ساختار دورهای فشرده و بدون اتلاف وقت
این دوره یک راه عالی است برای یادگیری و تسلط بر رگرسیون، پیشبینی، طبقهبندی و تحلیل خوشهای!
اینها مهمترین و مفیدترین ابزارها برای مدلسازی، هوش مصنوعی و پیشبینی هستند.
آیا این دوره برای شما مناسب است؟
این دوره برای شما مناسب است، صرفنظر از اینکه مبتدی هستید یا یک متخصص باتجربه در علم داده.
این دوره برای شما مناسب است، صرفنظر از اینکه دارای مدرک دکترا هستید یا هیچ تحصیلات یا تجربهای ندارید.
این دوره، دورهای است که خودمان آرزو میکردیم میتوانستیم در آن ثبتنام کنیم اگر میتوانستیم در زمان سفر کنیم و دانشجوی جدیدی شویم. به نظر ما، این دوره بهترین دوره برای یادگیری و تسلط بر رگرسیون، پیشبینی، طبقهبندی، یادگیری نظارتشده، تحلیل خوشهای و یادگیری بدون نظارت است.
الزامات دوره
دانش پایه از زبان برنامهنویسی پایتون و ترجیحاً کتابخانه Pandas
چهار عمل اصلی حساب (+-*/)
توصیه میشود تجربه روزمره استفاده از کامپیوتر با ویندوز، مکاواس، آیاواس، اندروید، کروماواس یا لینوکس را داشته باشید.
دسترسی به کامپیوتر با اتصال به اینترنت
این دوره فقط از نرمافزارهای رایگان استفاده میکند.
آموزش تصویری گام به گام نصب و راهاندازی برای محاسبات ابری و ویندوز 10/11 گنجانده شده است.
همین حالا ثبتنام کنید تا بیش از 15 ساعت آموزش ویدیویی با زیرنویس انگلیسی ویرایششده بهصورت دستی و گواهی پایان دوره پس از اتمام دوره دریافت کنید!
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
مقدمه
Introduction
راه اندازی نوت بوک Anaconda Cloud
Setup of the Anaconda Cloud Notebook
دانلود و نصب Anaconda Distribution (اختیاری)
Download and installation of the Anaconda Distribution (optional)
سیستم مدیریت بسته Conda (اختیاری)
The Conda Package Management System (optional)
تسلط بر رگرسیون، پیش بینی و یادگیری نظارت شده
Master Regression, Prediction and Supervised Learning
رگرسیون، پیش بینی و یادگیری نظارت شده. بررسی بخش (I)
Regression, Prediction, and Supervised Learning. Section Overview (I)
مدل رگرسیون ساده سنتی (II)
The Traditional Simple Regression Model (II)
مدل رگرسیون ساده سنتی (III)
The Traditional Simple Regression Model (III)
برخی مفاهیم عملی و مفید مدل سازی (IV)
Some practical and useful modelling concepts (IV)
برخی مفاهیم عملی و مفید مدل سازی (V)
Some practical and useful modelling concepts (V)
مدل رگرسیون چندگانه خطی (VI)
Linear Multiple Regression model (VI)
مدل رگرسیون چندگانه خطی (VII)
Linear Multiple Regression model (VII)
نمایش نظرات