آموزش مبانی علم داده و یادگیری ماشین

Fundamentals of Data Science and Machine Learning new

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: تسلط بر علم داده و یادگیری ماشین: از مبانی تا تکنیک‌های پیشرفته قرار گرفتن در معرض چارچوب‌های یادگیری ماشینی روش‌های آماری برای علم داده و یادگیری ماشینی تجسم داده‌ها و ارتباطات در یادگیری ماشینی مهارت‌های خود را در موارد کسب‌وکار واقعی به کار ببرید سیستم‌های توصیه و شخصی‌سازی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده جزئیات بحث در یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها برای هوش تجاری استراتژی ها و کاربردهای هوش تجاری پیش نیازها: بدون نیاز به تجربه. شما هر چیزی را که می خواهید بدانید، یاد خواهید گرفت

دوره اصول علوم داده و یادگیری ماشین برنامه ای است که با دقت طراحی شده است که درک جامعی از تئوری، تکنیک ها و کاربردهای عملی علم داده و یادگیری ماشین ارائه می دهد. این دوره همه جانبه هم برای مبتدیان و هم برای حرفه ای های با تجربه ای مناسب است که به دنبال افزایش دانش و مهارت های خود در این زمینه به سرعت در حال توسعه هستند.

با سلام، زبان آموزان! به دوره علم داده و یادگیری ماشین خوش آمدید. نام من اوساما است و در طول این برنامه مربی شما خواهم بود. این دوره جامع در مجموع شامل 9 سخنرانی است که هر یک به بررسی موضوعی جدید و حیاتی در این زمینه اختصاص دارد.

برای کسانی از شما که ممکن است تجربه قبلی یا دانش پیشینه در علم داده و یادگیری ماشین نداشته باشند، جای نگرانی نیست. من دوره را با پوشش دادن اصول اولیه شروع می کنم و به تدریج به سمت مفاهیم پیشرفته تر پیشرفت می کنم.

اکنون، بیایید به طرح کلی دوره بپردازیم، که شامل حوزه های کلیدی زیر است:

علم داده : ما به حوزه بین رشته ای علوم داده می پردازیم و تکنیک ها و روش های مورد استفاده برای استخراج بینش های معنادار از داده ها را بررسی می کنیم.

هوش مصنوعی: این موضوع به حوزه هوش مصنوعی (AI) می پردازد، جایی که ما اصول و کاربردهای سیستم ها و الگوریتم های هوشمند را بررسی خواهیم کرد.

یادگیری عمیق: زیرشاخه یادگیری ماشینی که بر آموزش شبکه های عصبی مصنوعی برای یادگیری و پیش بینی از داده های پیچیده و در مقیاس بزرگ تمرکز دارد. این دوره یک نمای کلی از یادگیری عمیق را ارائه می دهد که مفاهیم کلیدی، الگوریتم ها و برنامه ها را پوشش می دهد.

یادگیری ماشینی: ما به طور گسترده به یادگیری ماشین خواهیم پرداخت که ستون فقرات علم داده را تشکیل می دهد و به رایانه ها امکان می دهد بدون برنامه ریزی صریح از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی کنند.

مهندسی داده: این بخش بر جنبه های عملی مدیریت و پردازش حجم زیادی از داده ها، از جمله ذخیره سازی، بازیابی، و ساخت خط لوله داده تمرکز دارد.

تجزیه و تحلیل داده ها: در اینجا، فرآیند استخراج بینش و الگوهای ارزشمند از داده ها را از طریق تجزیه و تحلیل آماری و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی بررسی خواهیم کرد.

هوش تجاری: ما بررسی خواهیم کرد که چگونه سازمان ها از داده ها و تجزیه و تحلیل ها برای به دست آوردن بینش استراتژیک، تصمیم گیری آگاهانه و هدایت رشد کسب و کار استفاده می کنند.

تجسم داده ها: این مبحث به هنر و علم ارائه داده ها به صورت بصری به شیوه ای معنادار و تاثیرگذار می پردازد و امکان ارتباط موثر بینش ها را فراهم می کند.

تجزیه و تحلیل خوشه‌ای: ما به حوزه تحلیل خوشه‌ای می‌پردازیم که شامل گروه‌بندی نقاط داده مشابه با هم بر اساس ویژگی‌های ذاتی آن‌ها می‌شود که درک بهتر و تصمیم‌گیری را ممکن می‌سازد.

در طول این دوره، ما این موضوعات را به صورت ساختاریافته و جامع پوشش می‌دهیم و پایه‌ای قوی و مهارت‌های عملی در علم داده و یادگیری ماشین به شما ارائه می‌کنیم. من بسیار هیجان زده هستم که با همه شما این سفر آموزشی را آغاز می کنم. پس از اتمام موفقیت آمیز دوره، شرکت کنندگان گواهی موفقیت دریافت می کنند که تخصص خود را در علم داده و یادگیری ماشین نشان می دهد و آنها را برای فرصت های شغلی هیجان انگیز در این زمینه آماده می کند. بیایید شروع کنیم!

سرفصل ها و درس ها