در این دوره، مسائل تجاری را به صورت عملی با استفاده از علوم داده حل خواهید کرد. یاد بگیرید چگونه برنامههای وب یادگیری ماشین، علوم داده، هوش مصنوعی، Auto ML، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) را با پایتون و فریمورکهای Flask، Django و سرویسهای ابری Heroku, AWS, Azure, GCP, IBM Watson, Streamlit Cloud بسازید و مستقر کنید.
طبق گزارش Glassdoor، میانگین حقوق یک دانشمند داده ۱۱۷,۳۴۵ دلار در سال است. این رقم بسیار بالاتر از میانگین ملی است و نشان میدهد که یک دانشمند داده ۱۶۳٪ بیشتر از میانگین حقوقهای ملی درآمد دارد.
این موضوع باعث شده است که علوم داده به یکی از سودآورترین انتخابهای شغلی تبدیل شود. دلیل اصلی این امر، کمبود متخصصان علوم داده است که منجر به ایجاد یک حباب درآمدی بزرگ شده است.
از آنجایی که علوم داده نیازمند تسلط در چندین حوزه مانند آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر است، منحنی یادگیری آن نسبتاً دشوار است. بنابراین، ارزش یک دانشمند داده در بازار بسیار بالاست.
یک دانشمند داده از جایگاه معتبری در شرکت برخوردار است. سازمانها برای اتخاذ تصمیمات دادهمحور و حرکت در مسیر درست، به تخصص او تکیه میکنند.
علاوه بر این، نقش دانشمند داده بسته به تخصص شرکت کارفرما متفاوت است. به عنوان مثال – در یک صنعت تجاری، دانشمند داده برای تحلیل فروش به کار گرفته میشود.
در یک شرکت بهداشت و درمان، دانشمند داده برای تحلیل توالیهای ژنومی کمک میکند. حقوق این متخصص به نقش او، نوع کار و همچنین اندازه شرکت و حجم دادههای مورد استفاده بستگی دارد.
با این حال، سطح پرداخت دانشمندان داده بسیار بالاتر از سایر بخشهای IT و مدیریت است. البته این حقوق متناسب با حجم کاری است که باید انجام دهند؛ چرا که علوم داده نیازمند سختکوشی و مهارتهای دقیق است.
به دلیل مزایای مالی زیاد و تعداد بالای فرصتهای شغلی، علوم داده مانند یک معدن طلای دستنخورده است. بنابراین، برای داشتن یک مسیر شغلی موفق، باید علوم داده را بیاموزید.
در این دوره، ما روی ۱۲۰ پروژه واقعی زیر کار خواهیم کرد:
پروژه ۱: اپلیکیشن تشخیص دستکاری کارت پان - استقرار روی Heroku
پروژه ۲: اپلیکیشن Flask پیشبینی نژاد سگ
پروژه ۳: اپلیکیشن واترمارک تصاویر - استقرار روی Heroku
پروژه ۴: طبقهبندی علائم ترافیکی
پروژه ۵: اپلیکیشن استخراج متن از تصاویر
پروژه ۶: اپلیکیشن Streamlit پیشبینی بیماریهای گیاهان
پروژه ۷: اپلیکیشن Flask تشخیص و شمارش وسایل نقلیه
پروژه ۸: ساخت اپلیکیشن Flask جابجایی چهره
پروژه ۹: اپلیکیشن Flask پیشبینی گونههای پرندگان
پروژه ۱۰: اپلیکیشن Flask طبقهبندی تصاویر اینتل
پروژه ۱۱: اپلیکیشن مترجم زبان با استفاده از سرویس IBM Cloud - استقرار روی Heroku
پروژه ۱۲: پیشبینی بازدید تبلیغات با IBM Watson - استقرار روی Heroku
پروژه ۱۳: پیشبین قیمت لپتاپ - استقرار روی Heroku
پروژه ۱۴: تحلیلگر متن واتساپ - استقرار روی Heroku
پروژه ۱۵: سیستم پیشنهاد دوره آموزشی - استقرار روی Heroku
پروژه ۱۶: پیشبین برنده مسابقات IPL - استقرار روی Heroku
پروژه ۱۷: اپلیکیشن تخمین چربی بدن - استقرار روی Microsoft Azure
پروژه ۱۸: اپلیکیشن پیشبینی پذیرش دانشگاه - استقرار روی Microsoft Azure
پروژه ۱۹: پیشبین پذیرش خودرو - استقرار روی Google Cloud
پروژه ۲۰: اپلیکیشن طبقهبندی ژانر کتاب - استقرار روی Amazon Web Services
پروژه ۲۱: طبقهبندی DNA برای یافتن E.Coli - استقرار روی AWS
پروژه ۲۲: پیشبینی کلمه بعدی در جمله - استقرار روی AWS
پروژه ۲۳: پیشبینی توالی بعدی اعداد با استفاده از LSTM - استقرار روی AWS
پروژه ۲۴: استخراج کلمات کلیدی از متن با NLP - استقرار روی Azure
پروژه ۲۵: اصلاح غلطهای املایی - استقرار روی Azure
پروژه ۲۶: طبقهبندی محبوبیت موسیقی - استقرار روی Google App Engine
پروژه ۲۷: طبقهبندی تبلیغات - استقرار روی Google App Engine
پروژه ۲۸: طبقهبندی ارقام در تصویر - استقرار روی AWS
پروژه ۲۹: تشخیص احساسات با شبکه عصبی - استقرار روی AWS
پروژه ۳۰: طبقهبندی سرطان سینه - استقرار روی AWS
پروژه ۳۱: اپلیکیشن Django تحلیل احساسات - استقرار روی Heroku
پروژه ۳۲: اپلیکیشن Django نرخ ریزش کارکنان
پروژه ۳۳: اپلیکیشن Django یافتن پوکمونهای افسانهای - استقرار روی Heroku
پروژه ۳۴: اپلیکیشن Streamlit تشخیص چهره
پروژه ۳۵: اپلیکیشن Flask طبقهبندی گربه در مقابل سگ
پروژه ۳۶: اپلیکیشن پیشبینی درآمد مشتری - استقرار روی Heroku
پروژه ۳۷: اپلیکیشن پیشبینی جنسیت از روی صدا - استقرار روی Heroku
پروژه ۳۸: سیستم پیشنهاد رستوران
پروژه ۳۹: اپلیکیشن Django رتبهبندی شادی - استقرار روی Heroku
پروژه ۴۰: اپلیکیشن Django پیشبینی آتشسوزی جنگل - استقرار روی Heroku
پروژه ۴۱: ساخت اپلیکیشن پیشبینی قیمت خودرو - استقرار روی Heroku
پروژه ۴۲: ساخت اپلیکیشن Django شمارش روابط - استقرار روی Heroku
پروژه ۴۳: ساخت اپلیکیشن پیشبینی قارچها - استقرار روی Heroku
پروژه ۴۴: پیشبینی امتیاز اپلیکیشنهای گوگل پلی با استقرار روی Heroku
پروژه ۴۵: ساخت اپلیکیشن Django پیشبینی مشتریان بانک - استقرار روی Heroku
پروژه ۴۶: ساخت اپلیکیشن Django پیشبینی هزینه مجسمههای هنری - استقرار روی Heroku
پروژه ۴۷: ساخت اپلیکیشن Django پیشبینی هزینههای پزشکی - استقرار روی Heroku
پروژه ۴۸: اپلیکیشن Django طبقهبندی صفحات وب فیشینگ - استقرار روی Heroku
پروژه ۴۹: اپلیکیشن Django پیشبینی سایز لباس - استقرار روی Heroku
پروژه ۵۰: ساخت اپلیکیشن Django شباهت متنی - استقرار روی Heroku
پروژه ۵۱: پروژه فروش جمعه سیاه
پروژه ۵۲: پروژه تحلیل احساسات
پروژه ۵۳: پروژه پیشبینی بیماری پارکینسون
پروژه ۵۴: پروژه طبقهبندی اخبار جعلی
پروژه ۵۵: پروژه طبقهبندی نظرات توهینآمیز
پروژه ۵۶: پیشبینی امتیازات فیلمهای IMDB
پروژه ۵۷: پیشبینی کیفیت هوای هند
پروژه ۵۸: تحلیل موارد کووید-۱۹
پروژه ۵۹: پیشبینی ریزش مشتریان
پروژه ۶۰: ساخت یک چتبات
پروژه ۶۱: تحلیل فروش بازیهای ویدئویی
پروژه ۶۲: تحلیل رستورانهای Zomato
پروژه ۶۳: پیشبینی فروش والمارت
پروژه ۶۴: پیشبینی سرعت موج صوتی با تکنیکهای پردازش سیگنال
پروژه ۶۵: تخمین فشار منافذ با استفاده از یادگیری ماشین
پروژه ۶۶: پردازش صوتی با ML
پروژه ۶۷: مشخصات متنی با استفاده از تشخیص گفتار
پروژه ۶۸: طبقهبندی صوتی با شبکههای عصبی
پروژه ۶۹: توسعه یک دستیار صوتی
پروژه ۷۰: بخشبندی مشتریان
پروژه ۷۱: تحلیل فیفا ۲۰۱۹
پروژه ۷۲: تحلیل احساسات دادههای استخراج شده از وب
پروژه ۷۳: تعیین کیفیت شراب قرمز
پروژه ۷۴: تحلیل شخصیت مشتری
پروژه ۷۵: تحلیل سواد در هند
پروژه ۷۶: پیشبینی ریسک حمله قلبی با Eval ML (Auto ML)
پروژه ۷۷: تشخیص تقلب کارت اعتباری با Pycaret (Auto ML)
پروژه ۷۸: پیشبینی قیمت بلیط هواپیما با Auto SK Learn (Auto ML)
پروژه ۷۹: پیشبینی قیمت بنزین با Auto Keras
پروژه ۸۰: پیشبینی ریزش مشتری بانک با H2O Auto ML
پروژه ۸۱: پیشبین شاخص کیفیت هوا با TPOT و استقرار کامل (Auto ML)
پروژه ۸۲: پیشبینی باران با مدلهای ML و PyCaret همراه با استقرار (Auto ML)
پروژه ۸۳: پیشبینی قیمت پیتزا با ML و EVALML (Auto ML)
پروژه ۸۴: پیشبینی امتیاز کریکت IPL با TPOT (Auto ML)
پروژه ۸۵: پیشبینی تعداد اجاره دوچرخه با ML و H2O Auto ML
پروژه ۸۶: پیشبینی مقاومت فشاری بتن با Auto Keras (Auto ML)
پروژه ۸۷: پیشبینی قیمت خانه در بنگلور با Auto SK Learn (Auto ML)
پروژه ۸۸: پیشبینی مرگومیر بیمارستانی با PyCaret (Auto ML)
پروژه ۸۹: ارزیابی کارمند برای ارتقاء با ML و Eval Auto ML
پروژه ۹۰: پیشبینی قابلیت شرب آب با ML و H2O Auto ML
پروژه ۹۱: اپلیکیشن ویرایشگر تصویر با OpenCV و Tkinter
پروژه ۹۲: بازی شناسایی برند با Tkinter و Sqlite3
پروژه ۹۳: اپلیکیشن تراکنش با Tkinter و Sqlite3
پروژه ۹۴: سیستم مدیریت یادگیری (LMS) با Django
پروژه ۹۵: ساخت پورتال خبری با Django
پروژه ۹۶: ساخت پورتال دانشجویی با Django
پروژه ۹۷: ردیاب بهرهوری با Django و Plotly
پروژه ۹۸: ساخت گروه مطالعه با Django
پروژه ۹۹: ساخت اپلیکیشن راهنمای کشت با PyQt5 و SQLite
پروژه ۱۰۰: ساخت اپلیکیشن مدیریت رمز عبور با PyQt5 و SQLite
پروژه ۱۰۱: ساخت اپلیکیشن خبری با پایتون
پروژه ۱۰۲: ساخت اپلیکیشن راهنما با پایتون
پروژه ۱۰۳: ساخت وباپلیکیشن آشپز با Django و پایتون
پروژه ۱۰۴: وباپلیکیشن حلکننده قواعد استنتاج قیاس
پروژه ۱۰۵: ساخت وباپلیکیشن Vision با Django و پایتون
پروژه ۱۰۶: ساخت اپلیکیشن برنامهریز بودجه با پایتون
پروژه ۱۰۷: ساخت بازی دوز (Tic Tac Toe)
پروژه ۱۰۸: وبسایت تولید رمز عبور تصادفی با Django
پروژه ۱۰۹: ساخت وبسایت پورتفولیوی شخصی با Django
پروژه ۱۱۰: وبسایت لیست کارهای روزانه برای چندین کاربر
پروژه ۱۱۱: اپلیکیشن GUI برنامهریز ارزهای دیجیتال
پروژه ۱۱۲: ساخت ربات توییتر شخصی - پایتون، API و Tweepy
پروژه ۱۱۳: ساخت دیکشنری پایتون با Tkinter و JSON
پروژه ۱۱۴: بازی تخمگیر با پایتون
پروژه ۱۱۵: اپلیکیشن ردیاب روتین شخصی با پایتون
پروژه ۱۱۶: ساخت حیوان خانگی صفحه نمایش با Tkinter و Canvas
پروژه ۱۱۷: ساخت بازی کرم با Turtle و پایتون
پروژه ۱۱۸: ساخت بازی دارآویز با پایتون
پروژه ۱۱۹: توسعه ماشین حساب هوشمند با پایتون و Tkinter
پروژه ۱۲۰: استگانوگرافی (پنهاننگاری) تصویر با پایتون و Pillows
نکته: یک برنامه مطالعاتی ۶۰ یا ۱۲۰ روزه ایجاد کنید، روزانه ۱ تا ۳ ساعت وقت بگذارید و ۱۲۰ پروژه را در بازه زمانی مورد نظرتان به پایان برسانید.
تنها دورهای که برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده، استخدام شدن و شروع یک حرفه جدید به آن نیاز دارید.
توجه (حتماً بخوانید): این دوره ارزش زمان و هزینه شما را دارد، پیش از پایان مهلت تخفیف ثبتنام کنید.
Pianalytix .
Pianalytix Edutech Pvt Ltd از فناوری پیشرفته هوش مصنوعی و طراحی محصول خلاقانه استفاده می کند تا به کاربران کمک کند یادگیری ماشین را به طور م learnثرتری بیاموزند و یادگیری ماشین را در دنیای واقعی پیاده سازی کنند. Pianalytix همچنین از قدرت پیشرفته هوش مصنوعی برای توانمندسازی مشاغل برای به دست آوردن سود هنگفت با بهینه سازی فرایندها ، به حداکثر رساندن کارایی و افزایش سودآوری استفاده می کند.
نمایش نظرات