آموزش NumPy، SciPy، Matplotlib و Pandas A-Z: یادگیری ماشینی
NumPy, SciPy, Matplotlib & Pandas A-Z: Machine Learning
آیا مشتاق هستید در کتابخانه‌های اصلی که ستون فقرات دستکاری داده‌ها، محاسبات علمی، تجسم و یادگیری ماشین در پایتون را تشکیل می‌دهند، شیرجه بزنید؟ به "NumPy، SciPy، Matplotlib Pandas A-Z: Machine Learning"، راهنمای جامع شما برای تسلط بر این کتابخانه های ضروری برای علم داده و یادگیری ماشین خوش آمدید.
NumPy، SciPy، Matplotlib و Pandas کتابخانه‌های سنگ بنای پایتون برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها، محاسبات علمی و تجسم داده‌ها هستند. چه از علاقه مندان به داده، چه دانشمند مشتاق داده یا متخصص یادگیری ماشین باشید، این دوره شما را با مهارت های مورد نیاز برای استفاده از پتانسیل کامل این کتابخانه ها برای پروژه های مبتنی بر داده خود مجهز می کند.
اهداف کلیدی آموزشی:
مبانی NumPy را بیاموزید، از جمله آرایه ها، عملیات آرایه، و پخش برای محاسبات عددی کارآمد.
قابلیت‌های SciPy برای ریاضیات، آمار، بهینه‌سازی و موارد دیگر را کاوش کنید و مهارت‌های محاسباتی علمی خود را افزایش دهید.
مستر پانداها برای دستکاری داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها، و تبدیل مجموعه داده ها برای استخراج بینش های ارزشمند.
برای ایجاد تجسم‌های خیره‌کننده، از جمله نمودارهای خطی، نمودارهای پراکنده، هیستوگرام و موارد دیگر برای برقراری ارتباط مؤثر داده‌ها، در Matplotlib شیرجه بزنید.
درک کنید که چگونه این کتابخانه‌ها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش پردازش، تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها برای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده یکپارچه می‌شوند.
این کتابخانه‌ها را برای پروژه‌های دنیای واقعی، از پاکسازی و کاوش داده‌ها تا ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، اعمال کنید.
تکنیک هایی را برای بهینه سازی کد و استفاده کارآمد از این کتابخانه ها برای مجموعه داده های بزرگ و محاسبات پیچیده بیاموزید.
در حین کار با این کتابخانه ها، اطلاعاتی در مورد بهترین شیوه ها، نکات و ترفندها برای به حداکثر رساندن بهره وری خود به دست آورید.
چرا این دوره را انتخاب کنید؟
این دوره به بررسی عمیق NumPy، SciPy، Matplotlib و Panda ها می پردازد، و این اطمینان را به شما می دهد که عملکردهای اصلی آنها را برای علم داده و یادگیری ماشین درک کنید.
مهارت‌های خود را با تمرین‌های کدنویسی، پروژه‌ها و مثال‌های عملی که سناریوهای تحلیل داده‌های دنیای واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند، تمرین کنید.
از راهنمایی مربیان با تجربه که علاقه زیادی به علم داده دارند و مشتاق به اشتراک گذاری دانش خود هستند بهره مند شوید.
یک بار ثبت نام کنید و از دسترسی مادام العمر به مطالب دوره لذت ببرید، به شما امکان می دهد با سرعت خود یاد بگیرید و در صورت لزوم مفاهیم را دوباره مرور کنید.
تسلط بر این کتابخانه‌ها برای هر کسی که به دنبال شغلی در علم داده، یادگیری ماشین یا محاسبات علمی است، بسیار مهم است.
قفل NumPy، SciPy، Matplotlib و Pandas را برای تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین باز کنید. همین امروز در «NumPy، SciPy، Matplotlib Pandas A-Z: Machine Learning» ثبت نام کنید و مهارت های علم داده خود را ارتقا دهید. این فرصت را از دست ندهید تا در این کتابخانه های اساسی مهارت داشته باشید و پروژه های مبتنی بر داده خود را ارتقا دهید!
معرفی Introduction
-
معرفی Python Numpy Introduction of Python Numpy
-
معرفی Numpy Random Introduction of Numpy Random
-
معرفی NumPy ufunc Introduction of NumPy ufunc
-
معرفی پاندای پایتون Introduction of Pyton Pandas
Python Numpy Python Numpy
-
Numpy ایجاد آرایه Numpy Creating Arrays
-
نمایه سازی آرایه Numpy Numpy Array Indexing
-
برش آرایه Numpy Numpy Array Slicing
-
انواع داده Numpy Numpy Data Types
-
شکل آرایه ناقص Numpy Array Shape
-
تغییر شکل آرایه Numpy Numpy Array Reshaping
NumPy تصادفی NumPy Random
-
توزیع تصادفی داده های Numpy Numpy Random Data Distribution
-
جایگشت های تصادفی ناپیدا Numpy Random Permutations
-
Numpy Seaborn Numpy Seaborn
-
Numpy Normal Distribution Numpy Normal Distribution
-
توزیع دوجمله ای Numpy Numpy Binomial Distribution
-
Numpy Poisson Distribution Numpy Poisson Distribution
-
توزیع یکنواخت Numpy Numpy Uniform Distribution
NumPy ufunc NumPy ufunc
-
NumPy ufunc ایجاد کنید NumPy ufunc Create
-
NumPy ufunc محاسبات ساده NumPy ufunc Simple Arithmetic
-
NumPy ufunc گرد کردن اعشار NumPy ufunc Rounding Decimals
-
NumPy ufunc Logs NumPy ufunc Logs
-
جمع‌بندی‌های NumPy ufunc NumPy ufunc Summations
-
محصولات NumPy ufunc NumPy ufunc Products
پانداهای پایتون Python Pandas
-
سری پانداها Pandas Series
-
پانداس دیتا فریم Pandas DataFrames
-
پانداها CSV را می‌خوانند Pandas Read CSV
-
پانداها JSON را می خوانند Pandas Read JSON
-
پانداها در حال تجزیه و تحلیل DataFrame Pandas Analyzing DataFrames
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/68c1ba
آموزش مقدمه ای بر علوم داده در R
Introduction to Data Science in R
مقدمه ای بر علوم داده در R با Ezgi Karaesmen در کنفرانس زنان در تجزیه و تحلیل 2019.
آموزش هوش مصنوعی III - یادگیری عمیق در جاوا
Artificial Intelligence III - Deep Learning in Java
اصول یادگیری عمیق، شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه های عصبی تکراری (RNN) + LSTM، GRU
آموزش Snowflake Snowpark API برای پایتون: کلاس کارشناسی ارشد با پروژه
Snowflake Snowpark API for Python: Master Class with Project
در Snowflake Snowpark API شیرجه بزنید و پتانسیل کامل آن را از طریق تمرینات عملی و درس دقیق باز کنید.
آموزش TensorFlow 2 QuickStart برای مبتدیان
TensorFlow 2 QuickStart for beginners
ساخت، آموزش و ارزیابی یک مدل یادگیری ماشین شبکه عصبی که تصاویر را طبقه بندی می کند
Sara Academy
برنامه نویس | برنامه نویس اندروید | طراح وب | مربی
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.