آموزش علم داده و یادگیری ماشین (تئوری + پروژه‌ها) از صفر تا صد - ۹۰ ساعت - آخرین آپدیت

داده کاوی با پایتون: آمار، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

با مفاهیم کلیدی داده کاوی و یادگیری ماشین از ابتدا با مثال‌های کامل در پایتون آشنا شوید.

• مفاهیم و الگوریتم‌های ضروری در یادگیری ماشین
• پایتون برای داده کاوی و تحلیل داده
• درک داده و بصری سازی داده با پایتون
• احتمال و آمار در پایتون
• مهندسی ویژگی و کاهش ابعاد با پایتون
• شبکه‌های عصبی مصنوعی با پایتون
• شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) با پایتون
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) با پایتون
• توضیحات جامع و کدنویسی زنده با پایتون
• ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی خودتان

پیش نیازها

• هیچ دانش قبلی لازم نیست. با مفاهیم پایه شروع کرده و دانش خود را به تدریج بسازید.
• اشتیاق و تمایل به یادگیری و تمرین.

توضیحات جامع دوره

فناوری برق یکی از بزرگترین دستاوردهای مهندسی قرن بیستم بود. اختراع موتور الکتریکی به سال ۱۸۲۱ باز می‌گردد و تحلیل ریاضی مدارهای الکتریکی در سال ۱۸۲۷. با این حال، چندین دهه طول کشید تا برق‌رسانی کامل کارخانه‌ها، خانه‌ها و راه‌آهن آغاز شود. امروزه، شاهد مسیری مشابه در زمینه هوش مصنوعی (AI) هستیم. علی‌رغم اینکه هوش مصنوعی به طور رسمی در سال ۱۹۵۶ بنیان‌گذاری شد، تنها اخیراً شروع به متحول کردن نحوه زندگی و کار بشر کرده است.

به طور مشابه، داده کاوی (Data Science) یک حوزه وسیع و در حال گسترش است که سیستم‌ها و فرآیندهای داده را برای سازماندهی و استخراج بینش از داده‌ها در بر می‌گیرد. یکی از مهم‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (ML)، شامل توسعه سیستم‌هایی است که می‌توانند به طور مستقل از تجربه و بدون دخالت انسان یاد بگیرند و بهبود یابند. یادگیری ماشین در خط مقدم هوش مصنوعی قرار دارد، زیرا هدف آن توانمندسازی ماشین‌ها با قابلیت‌های یادگیری مستقل است.

دوره ما با عنوان "دوره جامع داده کاوی و یادگیری ماشین در ۹۰ ساعت"، کاوشی جامع از داده کاوی و یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد و پوشش عمیقی از مفاهیم ضروری در این زمینه‌ها فراهم می‌کند. در دنیای امروز، سازمان‌ها حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند و توانایی ذخیره، تحلیل و استخراج بینش‌های معنی‌دار از این داده‌ها ارزشمند است. داده کاوی نقش حیاتی در اینجا ایفا می‌کند و بر مدل‌سازی داده، انباره‌سازی داده و دستیابی به نتایج عملی از داده‌های خام تمرکز دارد.

برای دانشمندان داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ضروری هستند، زیرا نه تنها به مقابله با مجموعه داده‌های بزرگ کمک می‌کنند، بلکه فرآیندهای تصمیم‌گیری را نیز بهبود می‌بخشند. توانایی جابجایی بین نقش‌ها و به‌کارگیری این روش‌ها در مراحل مختلف یک پروژه داده کاوی، آنها را برای هر سازمانی ارزشمند می‌کند.

وجه تمایز این دوره چیست؟

این دوره برای ارائه هر دو مبانی نظری و تجربه عملی و کاربردی طراحی شده است. در پایان دوره، شما مجهز به دانش لازم برای برجسته شدن به عنوان یک متخصص داده کاوی خواهید بود و کاملاً آماده برای به‌کارگیری مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در چالش‌های دنیای واقعی خواهید بود.

دوره به چندین بخش مرتبط تقسیم شده است که هر کدام بر پایه بخش قبلی بنا شده‌اند. اگرچه ممکن است در ابتدا هر بخش را به عنوان یک واحد مستقل ببینید، اما آنها به دقت برای ارائه یک تجربه یادگیری منسجم و متوالی چیده شده‌اند. این به شما امکان می‌دهد تا مهارت‌های بنیادی را بیاموزید و به تدریج با پیشرفت خود به موضوعات پیچیده‌تر بپردازید.

"دوره جامع داده کاوی و یادگیری ماشین در ۹۰ ساعت" برای تجهیز شما به پرتقاضاترین مهارت‌ها در دنیای پرشتاب امروز طراحی شده است. این دوره بر کمک به شما برای دستیابی به درک عمیق از اصول، ابزارها و تکنیک‌های داده کاوی و یادگیری ماشین، با تمرکز ویژه بر زبان برنامه‌نویسی پایتون تمرکز دارد.

ویژگی‌های کلیدی:

• سرعت جامع و روشمند که تضمین می‌کند همه زبان‌آموزان - مبتدی و پیشرفته - بتوانند دنبال کنند و مطالب را جذب کنند.
• یادگیری عملی با کدنویسی زنده، تمرین‌های عملی و پروژه‌های دنیای واقعی برای تثبیت درک.
• آشنایی با آخرین پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، و همچنین جدیدترین مدل‌ها و الگوریتم‌ها.
• ترکیبی متعادل از یادگیری نظری و کاربرد عملی که به شما امکان می‌دهد آنچه را یاد می‌گیرید بلافاصله پیاده‌سازی کنید.

این دوره شامل بیش از ۷۰۰ آموزش ویدئویی HD، دفترچه‌های کد دقیق و وظایف ارزیابی است که شما را پس از هر بخش به چالش می‌کشد تا دانش خود را به کار بگیرید. مدرسان ما که اشتیاق به تدریس دارند، برای ارائه پشتیبانی و رفع هرگونه ابهام در طول مسیر یادگیری شما در دسترس هستند.

مروری بر محتوای دوره:

1. پایتون برای داده کاوی و تحلیل داده:
   • مقدمه‌ای بر حل مسئله، تا نمایه سازی پیچیده و بصری سازی داده با Matplotlib.
   • هیچ دانش قبلی برنامه‌نویسی لازم نیست.
   • تسلط بر بسته‌های داده کاوی مانند NumPy، Pandas و Matplotlib.
   • پس از اتمام این بخش، شما مهارت‌های لازم برای کار با پایتون و بسته‌های داده کاوی را خواهید داشت و پایه‌ای قوی برای انتقال به زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر فراهم می‌کنید.
2. درک داده و بصری سازی با پایتون:
   • کاوش در تکنیک‌های پیشرفته دستکاری و بصری سازی داده.
   • آشنایی با بسته‌های پرکاربرد از جمله Seaborn، Plotly و Folium برای ایجاد بصری سازی‌های ۲ بعدی/۳ بعدی و نقشه‌های تعاملی.
   • توانایی کار با مجموعه داده‌های پیچیده را کسب کرده، وابستگی شما به زبان پایتون اصلی را کاهش داده و مهارت شما را در ابزارهای داده کاوی افزایش می‌دهید.
3. تسلط بر احتمال و آمار در پایتون:
   • یادگیری مبانی نظری داده کاوی با تسلط بر احتمال و آمار.
   • درک مفاهیم حیاتی مانند احتمال شرطی، استنباط آماری و تخمین‌ها - ستون‌های کلیدی برای تکنیک‌های یادگیری ماشین.
   • کاوش در کاربردهای عملی و استخراج روابط مهم از طریق کد پایتون.
4. دوره فشرده یادگیری ماشین:
   • یک مرور کامل بر جنبه‌های نظری و عملی یادگیری ماشین.
   • ساخت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین با استفاده از Sklearn.
   • کاوش در مفاهیم و کاربردهای پیشرفته‌تر یادگیری ماشین، شما را برای کاوش عمیق‌تر در بخش‌های بعدی آماده می‌کند.
5. مهندسی ویژگی و کاهش ابعاد:
   • درک اهمیت آماده‌سازی داده برای بهبود عملکرد مدل.
   • یادگیری تکنیک‌هایی برای انتخاب و تبدیل ویژگی‌ها، مدیریت داده‌های از دست رفته، و افزایش دقت و کارایی مدل.
   • این بخش شامل مطالعات موردی دنیای واقعی و مثال‌های کدنویسی در پایتون است.
6. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) با پایتون:
   • شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) با قابلیت پردازش حجم زیادی از داده‌ها و شناسایی الگوهای پیچیده، یادگیری ماشین را متحول کرده‌اند.
   • آشنایی با نحوه کار TensorFlow، چارچوب یادگیری عمیق گوگل، و به‌کارگیری مدل‌های ANN در مسائل دنیای واقعی.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• اصول و نظریه‌های کلیدی در داده کاوی و یادگیری ماشین را درک کنید.
• مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر پایتون را با استفاده از مجموعه داده‌های دنیای واقعی پیاده‌سازی کنید.
• از تکنیک‌های پیشرفته داده کاوی برای حل مسائل پیچیده استفاده کنید.
• با اطمینان به دنبال نقش‌های چالش‌برانگیز در داده کاوی و یادگیری ماشین باشید.

چه کسانی باید ثبت نام کنند:

• افراد با پیشینه‌های غیرمهندسی که مشتاق ورود به حوزه داده کاوی هستند.
• دانشمندان داده مشتاق که می‌خواهند با مجموعه داده‌های دنیای واقعی کار کنند.
• تحلیلگران کسب‌وکار که به دنبال کسب تخصص در داده کاوی و یادگیری ماشین هستند.
• هر کسی که علاقه‌مند به برنامه‌نویسی، اعداد و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده است.

اکنون ثبت نام کنید و سفر هیجان‌انگیز خود را در زمینه‌های داده کاوی و یادگیری ماشین آغاز کنید. این دوره حتی پیچیده‌ترین مفاهیم را ساده می‌کند و یادگیری را به تجربه‌ای ارزشمند تبدیل می‌سازد.