آموزش علم داده | قدرت ChatGPT در پایتون و علم داده
Data Science | The Power of ChatGPT in Python & Data Science
سلام،
به دوره آموزشی من "علم داده | قدرت ChatGPT در علم داده پایتون" خوش آمدید.
علوم داده ChatGPT | آموزش کامل پایتون با استفاده از Chat GPT با Data Science، AI، یادگیری ماشین
کاربرد علم داده یک مهارت مورد تقاضا در بسیاری از صنایع در سراسر جهان است - از جمله امور مالی، حمل و نقل، آموزش، تولید، منابع انسانی و بانکداری. دوره های علوم داده را با پایتون، آمار، یادگیری ماشینی و غیره کاوش کنید تا دانش خود را افزایش دهید. اگر اهل تحقیق، آمار و تجزیه و تحلیل هستید، آموزش علوم داده دریافت کنید.
مربیان پایتون در آکادمی OAK در همه چیز از توسعه نرم‌افزار گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌ها تخصص دارند و به دلیل آموزش مؤثر و دوستانه خود برای دانش‌آموزان در همه سطوح شناخته شده‌اند.
چه در یادگیری ماشینی یا مالی کار میکنید یا در حال دنبال کردن حرفه‌ای در وب هستید. توسعه یا علم داده، پایتون یکی از مهم ترین مهارت هایی است که می توانید یاد بگیرید. پایتون، برنامه‌نویسی پایتون، مثال‌های پایتون، مثال پایتون، پایتون عملی، پایتون پایتون، پایتون پایتون، پایتون با مثال، پایتون: یادگیری پایتون با مثال‌های عملی پایتون، یادگیری پایتون، پایتون واقعی
نحو ساده پایتون به ویژه برای برنامه های دسکتاپ، وب و تجاری مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تاکید دارد. پایتون با این فرض توسعه داده شد که باید تنها یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه ای که منجر به سطح سختی از استانداردسازی کد شده است. زبان برنامه نویسی اصلی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای مختلفی را برای برنامه نویسان فراهم می کند که برای کارهای مختلف مناسب هستند.
ChatGPT یک نمونه اولیه چت ربات هوش مصنوعی است که توسط OpenAI توسعه یافته و در مکالمه تخصص دارد. چت بات یک مدل زبان بزرگ است که با تکنیک‌های یادگیری تحت نظارت و تقویتی تنظیم شده است.
ChatGPT ابزاری عالی است که قادر به تولید متون، کدها و خلاصه کردن مقالات است. دانشمندان داده می توانند به طور موثری از قدرت این ابزار LLM برای تولید قطعه کد برای کارهای رایج علم داده مانند بارگیری داده ها، پیش پردازش داده ها، آموزش مدل و ارزیابی استفاده کنند.
ChatGPT ابزار قدرتمندی است که دانشمندان داده می توانند از آن برای بهبود کار خود استفاده کنند. ChatGPT با قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی خود می‌تواند پاسخ‌های سریع و دقیقی به طیف گسترده‌ای از پرسش‌های داده‌کاوی ارائه دهد و آن را به منبعی ضروری برای کسانی که در این زمینه کار می‌کنند تبدیل می‌کند.
آیا می خواهید یکی از مهارت های مورد نیاز کارفرما را بیاموزید؟ اگر اینطور فکر می کنید، در جای درستی هستید.
ما برای شما " Python: Python Learn Python with Real Python Hands-On Examples" را برای شما طراحی کرده ایم که یک دوره ساده برای زبان برنامه نویسی پایتون است.
در این دوره، توضیحاتی ساده در مورد پروژه های عملی خواهید داشت. با دوره من، برنامه نویسی پایتون را گام به گام یاد خواهید گرفت. من برنامه‌نویسی پایتون 3 را با تمرین‌ها، چالش‌ها و مثال‌های واقعی بسیار ساده و آسان کردم.
این دوره پایتون برای همه است!
Python من: Python را با مثال‌های واقعی پایتون بیاموزید برای همه است! اگر تجربه قبلی ندارید، مشکلی نیست! این دوره به صورت ماهرانه طراحی شده است تا به همه از مبتدیان کامل تا حرفه ای ها (به عنوان یک تجدید کننده) آموزش دهد.
چرا پایتون؟
Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، سطح بالا و چند منظوره است. بهترین چیز در مورد پایتون این است که از بسیاری از فناوری‌های امروزی از جمله کتابخانه‌های وسیع برای توییتر، داده کاوی، محاسبات علمی، طراحی، سرور بک‌اند برای وب‌سایت‌ها، شبیه‌سازی‌های مهندسی، یادگیری مصنوعی، واقعیت افزوده و غیره پشتیبانی می‌کند! همچنین، از انواع برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کند.
هیچ دانش قبلی لازم نیست!
پایتون برای یادگیری آن نیازی به دانش قبلی ندارد و درک کد Ptyhon برای مبتدیان آسان است.
چه چیزی یاد خواهید گرفت؟
در این دوره، از همان ابتدا شروع می کنیم و با مثال های عملی به سمت برنامه نویسی می رویم. ابتدا یاد می گیریم که چگونه یک آزمایشگاه راه اندازی کرده و نرم افزار مورد نیاز را بر روی دستگاه خود نصب کنید. سپس در طول دوره، اصول توسعه پایتون مانند
را یاد خواهید گرفتآشنایی با مجموعه داده با استفاده از ChatGPT
شروع به تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) با استفاده از ChatGPT
تحلیل تک متغیره را با استفاده از ChatGPT انجام دهید
تحلیل دو متغیره را با استفاده از ChatGPT انجام دهید
تحلیل چند متغیره را با استفاده از ChatGPT انجام دهید
تحلیل همبستگی را با استفاده از ChatGPT انجام دهید
داده ها را برای مدل یادگیری ماشین با استفاده از ChatGPT آماده کنید
یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم رگرسیون خطی با ChatGPT ایجاد کنید
مدل یادگیری ماشینی را با استفاده از ChatGPT ایجاد کنید
مهندسی ویژگی را با استفاده از ChatGPT انجام دهید
انجام بهینه سازی Hyperparameter با استفاده از ChatGPT
2.1 بارگیری مجموعه داده با استفاده از ChatGPT
تحلیل اولیه را روی Dataset با استفاده از ChatGPT انجام دهید
انجام اولین عملیات روی مجموعه داده با استفاده از ChatGPT
برخورد با مقادیر از دست رفته با استفاده از ChatGPT
انجام تجزیه و تحلیل دو متغیره با CatPLot با استفاده از ChatGPT
انجام تجزیه و تحلیل دو متغیره با KdePLot با استفاده از ChatGPT
بررسی همبستگی متغیرها با استفاده از ChatGPT
عملیات get_dummies را با استفاده از ChatGPT انجام دهید
برای مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با استفاده از ChatGPT آماده شوید
یک مدل رگرسیون لجستیک با استفاده از ChatGPT ایجاد کنید
بررسی معیارهای ارزیابی در مدل رگرسیون لجستیک با استفاده از ChatGPT
عملیات GridSearchCv را با استفاده از ChatGPT انجام دهید
بازسازی مدل با بهترین پارامترها با استفاده از ChatGPT
با دوره به روز من، شما این شانس را خواهید داشت که خود را به روز نگه دارید و خود را با طیف وسیعی از مهارت های برنامه نویسی پایتون مجهز کنید. همچنین خوشحالم که به شما بگویم که برای حمایت از یادگیری شما و پاسخگویی به سوالات دائماً در دسترس خواهم بود.
فراموش نکن! پایتون برای مبتدیان در مقایسه با سایر زبان‌ها، دومین تعداد آگهی‌های شغلی را دارد. بنابراین پول زیادی برای شما به ارمغان می آورد و تغییر بزرگی در رزومه شما ایجاد می کند.
پایتون چیست؟
یادگیری ماشین پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، شی گرا و سطح بالا است. چه در زمینه هوش مصنوعی یا امور مالی کار می کنید یا در حال دنبال کردن حرفه ای در توسعه وب یا علم داده هستید، بوت کمپ پایتون یکی از مهم ترین مهارت هایی است که می توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به ویژه برای برنامه های دسکتاپ، وب و کسب و کار مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تاکید دارد. پایتون با این فرض توسعه داده شد که باید تنها یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه ای که منجر به سطح سختی از استانداردسازی کد شد. زبان برنامه نویسی اصلی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای مختلفی را برای برنامه نویسان مناسب برای کارهای مختلف فراهم می کند.
پایتون در مقابل R: تفاوت چیست؟
Python و R دو تا از محبوب ترین ابزارهای برنامه نویسی امروزی هستند. هنگام تصمیم گیری بین پایتون و R در علم داده، باید به نیازهای خاص خود فکر کنید. از یک طرف، یادگیری پایتون برای مبتدیان نسبتاً آسان است، در بسیاری از رشته ها قابل استفاده است، دارای یک نحو دقیق است که به شما کمک می کند کدنویس بهتری شوید، و در پردازش مجموعه داده های بزرگ سریع است. از سوی دیگر، R بیش از 10000 بسته برای دستکاری داده ها دارد، می تواند به راحتی گرافیک های با کیفیت انتشار ایجاد کند، از قابلیت برتر برای مدل سازی آماری برخوردار است و به طور گسترده در دانشگاه، مراقبت های بهداشتی و مالی استفاده می شود.
شی گرا بودن پایتون به چه معناست؟
Python یک زبان چند پارادایم است، به این معنی که از بسیاری از رویکردهای برنامه نویسی تجزیه و تحلیل داده ها پشتیبانی می کند. پایتون در کنار سبک های برنامه نویسی رویه ای و تابعی، از سبک برنامه نویسی شی گرا نیز پشتیبانی می کند. در برنامه نویسی شی گرا، یک توسعه دهنده یک پروژه برنامه نویسی را با ایجاد اشیاء پایتون در کد که نشان دهنده اشیاء در دنیای واقعی است، تکمیل می کند. این اشیاء می توانند هم داده ها و هم عملکرد شی دنیای واقعی را داشته باشند. برای تولید یک شی در پایتون به یک کلاس نیاز دارید. شما می توانید یک کلاس را به عنوان یک الگو در نظر بگیرید. شما یک بار قالب را ایجاد می کنید و سپس از الگو برای ایجاد هر تعداد شی که نیاز دارید استفاده می کنید. کلاس‌های پایتون دارای ویژگی‌هایی برای نمایش داده‌ها و روش‌هایی هستند که عملکرد را اضافه می‌کنند. کلاسی که یک خودرو را نشان می‌دهد ممکن است دارای ویژگی‌هایی مانند رنگ، سرعت، و صندلی‌ها و روش‌هایی مانند رانندگی، فرمان، و توقف باشد.
محدودیت های پایتون چیست؟
Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و پرکاربرد است، اما محدودیت هایی دارد. از آنجایی که پایتون در یادگیری ماشینی یک زبان تفسیر شده و پویا است، در مقایسه با یک زبان کامپایل شده و ایستا تایپ شده مانند C کند است. بنابراین، پایتون زمانی مفید است که سرعت آنچنان مهم نباشد. سیستم نوع پویا پایتون همچنین باعث می‌شود که از حافظه بیشتری نسبت به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده کند، بنابراین برای برنامه‌های حافظه فشرده مناسب نیست. موتور مجازی پایتون که کد پایتون را اجرا می کند به صورت تک رشته ای اجرا می شود که همزمانی را یکی دیگر از محدودیت های زبان برنامه نویسی می کند. اگرچه پایتون برای برخی از انواع توسعه بازی محبوب است، اما استفاده از حافظه و پردازنده بالاتر آن استفاده از آن را برای توسعه بازی های سه بعدی با کیفیت بالا محدود می کند. همانطور که گفته شد، سخت افزار کامپیوتر در حال بهتر شدن و بهتر شدن است، و محدودیت های سرعت و حافظه پایتون کمتر و کمتر مرتبط می شود.
Python چگونه استفاده می شود؟
Python یک زبان برنامه نویسی عمومی است که به طور گسترده در بسیاری از صنایع و پلتفرم ها استفاده می شود. یکی از کاربردهای رایج پایتون اسکریپت نویسی است که به معنای خودکار کردن وظایف در پس زمینه است. بسیاری از اسکریپت هایی که با سیستم عامل های لینوکس عرضه می شوند، اسکریپت های پایتون هستند. پایتون همچنین یک زبان محبوب برای یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم داده ها و علم داده است زیرا نحو ساده آن ساخت سریع برنامه های واقعی را آسان می کند. برای ایجاد برنامه های دسکتاپ می توانید از پایتون استفاده کنید. بسیاری از توسعه دهندگان از آن برای نوشتن برنامه های دسکتاپ لینوکس استفاده می کنند و همچنین یک انتخاب عالی برای توسعه وب و بازی است. چارچوب های وب پایتون مانند Flask و Django یک انتخاب محبوب برای توسعه برنامه های کاربردی وب هستند. اخیراً پایتون نیز به عنوان زبانی برای توسعه موبایل از طریق کتابخانه شخص ثالث Kivy استفاده می‌شود.
چه مشاغلی از پایتون استفاده می کنند؟
پایتون یک زبان محبوب است که در بسیاری از صنایع و در بسیاری از رشته های برنامه نویسی استفاده می شود. مهندسان DevOps از پایتون برای اسکریپت نویسی وب سایت و استقرار سرور استفاده می کنند. توسعه دهندگان وب از پایتون برای ساخت برنامه های کاربردی وب، معمولا با یکی از چارچوب های وب محبوب پایتون مانند Flask یا جنگو استفاده می کنند. دانشمندان داده و تحلیلگران داده از پایتون برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی، تولید تجسم داده ها و تجزیه و تحلیل کلان داده ها استفاده می کنند. مشاوران مالی و کمیت ها (تحلیلگران کمی) از پایتون برای پیش بینی بازار و مدیریت پول استفاده می کنند. روزنامه نگاران داده از پایتون برای مرتب سازی اطلاعات و ایجاد داستان استفاده می کنند. مهندسان یادگیری ماشین از پایتون برای توسعه شبکه‌های عصبی و سیستم‌های هوشمند مصنوعی استفاده می‌کنند.
چگونه پایتون را به تنهایی یاد بگیرم؟
Python یک نحو ساده دارد که آن را به یک زبان برنامه نویسی عالی برای یادگیری مبتدی تبدیل می کند. برای یادگیری پایتون به تنهایی، ابتدا باید با سینتکس آشنا شوید. اما برای شروع نوشتن کد واقعی فقط باید کمی در مورد سینتکس پایتون بدانید. در حین رفتن بقیه را برمی دارید. بسته به هدف استفاده از آن، می‌توانید یک آموزش، کتاب یا دوره آموزشی پایتون را پیدا کنید که با ساختن یک برنامه کامل و متناسب با اهداف شما، زبان برنامه‌نویسی را به شما آموزش دهد. اگر می خواهید بازی توسعه دهید، توسعه بازی پایتون را یاد بگیرید. اگر می‌خواهید برنامه‌های وب بسازید، می‌توانید دوره‌های زیادی را پیدا کنید که می‌توانند آن را به شما نیز آموزش دهند. اگر می‌خواهید پایتون را خودتان یاد بگیرید، دوره‌های آنلاین Udemy مکانی عالی برای شروع است.
چرا می خواهید این دوره را بگذرانید؟
پاسخ ما ساده است: کیفیت آموزش.
هنگام ثبت نام، تخصص توسعه دهندگان با تجربه OAK Academy را احساس خواهید کرد.
کیفیت تولید ویدیو و صدا
همه ویدیوهای ما به صورت ویدیو و صوتی با کیفیت بالا ایجاد/تولید می شوند تا بهترین تجربه یادگیری را به شما ارائه دهند.
شما خواهید بود،
به وضوح می بینم
شنیدن واضح
حرکت در طول دوره بدون حواس‌پرتی
شما همچنین دریافت خواهید کرد:
دسترسی مادام العمر به دوره
پشتیبانی سریع دوستانه در بخش Q A
گواهی تکمیل Udemy برای دانلود آماده است
در حال حاضر شیرجه بزنید!
ما پشتیبانی کامل را ارائه می‌کنیم و به هر سؤالی پاسخ می‌دهیم.
شما را در دوره "علم داده | قدرت ChatGPT در علم داده پایتون" می بینیم.
علوم داده ChatGPT | آموزش کامل پایتون با استفاده از Chat GPT با Data Science، AI، یادگیری ماشین
تاسیسات Installations
-
نصب Anaconda Distribution برای ویندوز Installing Anaconda Distribution for Windows
-
نصب Anaconda Distribution برای MacOs Installing Anaconda Distribution for MacOs
-
نصب Anaconda Distribution برای لینوکس Installing Anaconda Distribution for Linux
-
بررسی دفترچه یادداشت Jupyter Reviewing The Jupyter Notebook
-
بررسی آزمایشگاه ژوپیتر Reviewing The Jupyter Lab
الگوریتم رگرسیون خطی با ChatGPT Linear Regression Algorithm with ChatGPT
-
آشنایی با مجموعه داده با استفاده از ChatGPT Getting to know the dataset using ChatGPT
-
فایل های پروژه Project Files
-
شروع به کار با تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) با استفاده از ChatGPT Getting started with Exploratory Data Analysis(EDA) using ChatGPT
-
تجزیه و تحلیل تک متغیره را با استفاده از ChatGPT انجام دهید: درس 1 Perform Univariate Analysis using ChatGPT: Lesson 1
-
تجزیه و تحلیل تک متغیره را با استفاده از ChatGPT انجام دهید: درس 2 Perform Univariate Analysis using ChatGPT: Lesson 2
-
تجزیه و تحلیل دو متغیره را با استفاده از ChatGPT انجام دهید Perform Bivariate Analysis using ChatGPT
-
تجزیه و تحلیل چند متغیره را با استفاده از ChatGPT انجام دهید Perform Multivariate Analysis using ChatGPT
-
تجزیه و تحلیل همبستگی را با استفاده از ChatGPT انجام دهید Perform Correlation Analysis using ChatGPT
-
داده ها را برای مدل یادگیری ماشین با استفاده از ChatGPT آماده کنید: درس 1 Prepare data for machine learning model using ChatGPT: Lesson 1
-
داده ها را برای مدل یادگیری ماشین با استفاده از ChatGPT آماده کنید: درس 2 Prepare data for machine learning model using ChatGPT: Lesson 2
-
با استفاده از الگوریتم رگرسیون خطی یک مدل یادگیری ماشین ایجاد کنید Create a machine learning model using the Linear Regression algorithm
-
توسعه مدل یادگیری ماشین با استفاده از ChatGPT Develop machine learning model using ChatGPT
-
مهندسی ویژگی را با استفاده از ChatGPT انجام دهید Perform Feature Engineering using ChatGPT
-
انجام بهینه سازی Hyperparameter با استفاده از ChatGPT Performing Hyperparameter Optimization using ChatGPT
الگوریتم رگرسیون لجستیک با ChatGPT Logistic Regression Algorithm with ChatGPT
-
بارگیری مجموعه داده با استفاده از ChatGPT Loading Dataset using ChatGPT
-
تجزیه و تحلیل اولیه را روی Dataset با استفاده از ChatGPT انجام دهید Perform initial analysis on Dataset using ChatGPT
-
انجام اولین عملیات روی Dataset با استفاده از ChatGPT Performing the first operation on the Dataset using ChatGPT
-
مقابله با مقادیر گمشده با استفاده از ChatGPT: درس 1 Tackling Missing values using ChatGPT: Lesson 1
-
مقابله با مقادیر گمشده با استفاده از ChatGPT: درس 2 Tackling Missing values using ChatGPT: Lesson 2
-
مقابله با مقادیر گمشده با استفاده از ChatGPT: درس 3 Tackling Missing values using ChatGPT: Lesson 3
-
مقابله با مقادیر گمشده با استفاده از ChatGPT: درس 4 Tackling Missing values using ChatGPT: Lesson 4
-
انجام تجزیه و تحلیل دو متغیره با CatPLot با استفاده از ChatGPT Performing Bivariate analysis with CatPLot using ChatGPT
-
انجام تجزیه و تحلیل دو متغیره با KdePLot با استفاده از ChatGPT Performing Bivariate analysis with KdePLot using ChatGPT
-
بررسی همبستگی متغیرها با استفاده از ChatGPT: درس 1 Examining the correlation of variables using ChatGPT: Lesson 1
-
بررسی همبستگی متغیرها با استفاده از ChatGPT: درس 2 Examining the correlation of variables using ChatGPT: Lesson 2
-
یک عملیات get_dummies را با استفاده از ChatGPT انجام دهید Perform a get_dummies operation using ChatGPT
-
برای مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با استفاده از ChatGPT آماده شوید Prepare for Logistic Regression modeling using ChatGPT
-
با استفاده از ChatGPT یک مدل رگرسیون لجستیک ایجاد کنید Create a Logistic Regression model using ChatGPT
-
بررسی معیارهای ارزیابی در مدل رگرسیون لجستیک با استفاده از ChatGPT - 1 Examining evaluation metrics on the Logistic Regression model using ChatGPT - 1
-
بررسی معیارهای ارزیابی در مدل رگرسیون لجستیک با استفاده از ChatGPT -2 Examining evaluation metrics on the Logistic Regression model using ChatGPT -2
-
یک عملیات GridSearchCV را با استفاده از ChatGPT انجام دهید Perform a GridSearchCV operation using ChatGPT
-
بازسازی مدل با بهترین پارامترها با استفاده از ChatGPT Model reconstruction with best parameters using ChatGPT
اضافی Extra
-
علم داده | قدرت ChatGPT در پایتون و علم داده Data Science | The Power of ChatGPT in Python & Data Science
https://donyad.com/d/2ccc6c
Oak Academy
زنده باد دانش فنی سلام در آنجا ، تا سال 2024 ، بیش از 1 میلیون شغل محاسباتی پر نشده وجود خواهد داشت و شکاف مهارت ها یک مشکل جهانی است. این نقطه شروع ما بود. در آکادمی OAK ، ما کارشناسان فناوری هستیم که سالها و سالها در این بخش بوده ایم. ما ریشه عمیق در دنیای فناوری داریم. ما صنعت فناوری را می شناسیم. و ما می دانیم که بزرگترین مشکل صنعت فناوری "شکاف مهارتهای فنی" است و راه حل ما این است. آکادمی OAK پل ارتباطی بین صنعت فناوری و افرادی خواهد بود -در حال برنامه ریزی یک حرفه جدید است فکر تحول شغلی است - می خواهید تغییر شغلی یا اختراع مجدد ، - تمایل به یادگیری سرگرمی های جدید با سرعت خود را داشته باشید
OAK Academy Team
مربی
Ali̇ CAVDAR
دانشمند داده و مدرس IT
نمایش نظرات