آموزش مقدمه ای بر علم داده: راهنمای گام به گام شما برای شروع
Intro to Data Science: Your Step-by-Step Guide To Starting
تقاضا برای دانشمندان داده بسیار زیاد است. در این دوره، یاد خواهید گرفت که چگونه می توانید در برآورده کردن این خواسته نقش داشته باشید و یک حرفه طولانی و موفق برای خود بسازید.
هدف شماره 1 این دوره مشخص است: تمام مهارت هایی را که برای اینکه یک دانشمند داده باشید که می توانید کار را از فردا شروع کنید ... در عرض 6 هفته به شما می دهد.
با توجه به سطح بسیار زیادی که باید بپوشانیم، ما کرک ها را از بین برده ایم و درس ها را برای تمرکز 100٪ روی آماده کردن شما به عنوان یک دانشمند داده آماده کرده ایم. کشف خواهید کرد:
* مسیر ساختاریافته برای به دست آوردن سریع تخصص علوم داده
* چگونه توانایی خود را در آمار برای کمک به تفسیر و تجزیه و تحلیل موثرتر داده ها ایجاد کنید
* نحوه انجام تجسم با استفاده از یکی از محبوب ترین ابزارهای صنعت
* نحوه اعمال الگوریتم های یادگیری ماشین با پایتون برای حل مسائل دنیای واقعی
* چرا ابر برای دانشمندان داده مهم است و نحوه استفاده از آن
به همراه موارد دیگر. شما تمام مفاهیم اصلی را که دانشمندان داده کهنه کار از نزدیک درک می کنند، انتخاب خواهید کرد. از ابزارهای رایج در صنعت مانند SQL، Tableau و Python برای مقابله با مشکلات استفاده کنید. و راهنمایی دریافت کنید که چگونه پروژه های علم داده خود را راه اندازی کنید.
در واقع، ممکن است در ابتدا خیلی زیاد به نظر برسد. و مطالب، تمرین‌ها، مطالعه و چالش‌های زیادی برای گذراندن وجود دارد. اما با نگرش صحیح، تبدیل شدن به یک دانشمند داده به سرعت امکان پذیر است!
وقتی مقدمه علم داده A-Z را به پایان رساندید، برای یک حرفه باورنکردنی در زمینه‌ای که تقریباً سریع‌تر از هر چیز دیگری در جهان در حال گسترش است، آماده خواهید بود.
این دوره را تکمیل کنید، بر اصول مسلط شوید و به جمع دانشمندان داده در سراسر جهان بپیوندید.
بخش 0: -------------------- مقدمه ---------------- Section 0: -------------------- Introduction ----------------
-
به دوره خوش آمدید Welcome to the Course
-
مسیرهای یادگیری Learning Paths
-
مواد را از کجا تهیه کنیم Where to get the materials
بخش 0: -------------------- مقدمه ---------------- Section 0: -------------------- Introduction ----------------
-
به دوره خوش آمدید Welcome to the Course
-
مسیرهای یادگیری Learning Paths
-
مواد را از کجا تهیه کنیم Where to get the materials
بخش 1: -------------------- راهنمای علم داده نهایی ---------------- Section 1: -------------------- The Ultimate Data Science Guide ----------------
-
دانشمند داده 6 هفته ای The 6-Week Data Scientist
-
آمار Statistics
-
فرآیند علم داده The Data Science Process
-
تجسم Visualization
-
گفتگو با نادیه برمر Interview with Nadieh Bremer
-
پایگاه های داده Databases
-
آموزش آماری و ملاقات با هادلین دو پونتوز Statistical Learning & Meet Hadelin de Ponteves
-
فراگیری ماشین Machine Learning
-
یادگیری عمیق Deep Learning
-
یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر Deep Learning and Computer Vision
-
یادگیری عمیق و NLP Deep Learning and NLP
-
هوش مصنوعی Artificial Intelligence
بخش 1: -------------------- راهنمای علم داده نهایی ---------------- Section 1: -------------------- The Ultimate Data Science Guide ----------------
-
دانشمند داده 6 هفته ای The 6-Week Data Scientist
-
آمار Statistics
-
فرآیند علم داده The Data Science Process
-
تجسم Visualization
-
گفتگو با نادیه برمر Interview with Nadieh Bremer
-
پایگاه های داده Databases
-
آموزش آماری و ملاقات با هادلین دو پونتوز Statistical Learning & Meet Hadelin de Ponteves
-
فراگیری ماشین Machine Learning
-
یادگیری عمیق Deep Learning
-
یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر Deep Learning and Computer Vision
-
یادگیری عمیق و NLP Deep Learning and NLP
-
هوش مصنوعی Artificial Intelligence
بخش 2: -------------------- علم داده با جدول -------------------- Section 2: -------------------- Data Science with Tableau --------------------
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 1 Intro to Tableau - Step 1
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 2 Intro to Tableau - Step 2
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 3 Intro to Tableau - Step 3
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 4 Intro to Tableau - Step 4
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 5 Intro to Tableau - Step 5
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 6 Intro to Tableau - Step 6
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 7 Intro to Tableau - Step 7
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 8 Intro to Tableau - Step 8
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 9 Intro to Tableau - Step 9
بخش 2: -------------------- علم داده با جدول -------------------- Section 2: -------------------- Data Science with Tableau --------------------
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 1 Intro to Tableau - Step 1
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 2 Intro to Tableau - Step 2
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 3 Intro to Tableau - Step 3
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 4 Intro to Tableau - Step 4
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 5 Intro to Tableau - Step 5
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 6 Intro to Tableau - Step 6
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 7 Intro to Tableau - Step 7
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 8 Intro to Tableau - Step 8
-
مقدمه ای بر تابلو - مرحله 9 Intro to Tableau - Step 9
بخش 3: -------------------- علم داده با پایتون -------------------- Section 3: -------------------- Data Science with Python --------------------
-
پایتون - مرحله 1 Python - Step 1
-
پایتون - مرحله 2 Python - Step 2
-
پایتون - مرحله 3 Python - Step 3
-
پایتون - مرحله 4 Python - Step 4
-
پایتون - مرحله 5 Python - Step 5
-
پایتون - مرحله 6 Python - Step 6
-
پایتون - مرحله 7 Python - Step 7
-
پایتون - مرحله 8 Python - Step 8
-
پایتون - مرحله 9 Python - Step 9
-
پایتون - مرحله 10 Python - Step 10
بخش 3: -------------------- علم داده با پایتون -------------------- Section 3: -------------------- Data Science with Python --------------------
-
پایتون - مرحله 1 Python - Step 1
-
پایتون - مرحله 2 Python - Step 2
-
پایتون - مرحله 3 Python - Step 3
-
پایتون - مرحله 4 Python - Step 4
-
پایتون - مرحله 5 Python - Step 5
-
پایتون - مرحله 6 Python - Step 6
-
پایتون - مرحله 7 Python - Step 7
-
پایتون - مرحله 8 Python - Step 8
-
پایتون - مرحله 9 Python - Step 9
-
پایتون - مرحله 10 Python - Step 10
بخش 4: -------------------- علم داده با ابر -------------------- Section 4: -------------------- Data Science with the Cloud --------------------
-
ابر - مرحله 1 Cloud - Step 1
-
ابر - مرحله 2 Cloud - Step 2
-
ابر - مرحله 3 Cloud - Step 3
-
ابر - مرحله 4 Cloud - Step 4
بخش 4: -------------------- علم داده با ابر -------------------- Section 4: -------------------- Data Science with the Cloud --------------------
-
ابر - مرحله 1 Cloud - Step 1
-
ابر - مرحله 2 Cloud - Step 2
-
ابر - مرحله 3 Cloud - Step 3
-
ابر - مرحله 4 Cloud - Step 4
بخش 5: -------------------- نتیجه گیری دوره -------------------- Section 5: -------------------- Course Conclusion --------------------
-
نتیجه گیری دوره Course Conclusion
-
با تشکر از شما ویدئو THANK YOU Video
بخش 5: -------------------- نتیجه گیری دوره -------------------- Section 5: -------------------- Course Conclusion --------------------
-
نتیجه گیری دوره Course Conclusion
-
با تشکر از شما ویدئو THANK YOU Video
پیشنهاد ویژه Special Offer
-
***پاداش ویژه شما*** ***YOUR SPECIAL BONUS***
پیشنهاد ویژه Special Offer
-
***پاداش ویژه شما*** ***YOUR SPECIAL BONUS***
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/23ea01
آموزش پروژه یادگیری ماشین اسپارک (پیش بینی قیمت فروش خانه)
Spark Machine Learning Project (House Sale Price Prediction)
پروژه یادگیری ماشین اسپارک (پیش‌بینی قیمت فروش خانه) برای مبتدی با استفاده از Databricks Notebook (غیر رسمی)
آموزش راهنمای تصویری کامل برای یادگیری ماشین و علم داده
The Complete Visual Guide to Machine Learning & Data Science
موضوعات علم داده و یادگیری ماشین را با دموهای ساده و گام به گام و مدل های کاربرپسند اکسل (بدون کد!) کاوش کنید.
آموزش MLOP: برنامه وب تشخیص چهره مبتنی بر ML در Flask & Deploy
MLOPs: ML based Face Recognition Web App in Flask & Deploy
ایجاد یک پروژه تشخیص چهره از ابتدا با پایتون، OpenCV، الگوریتم های یادگیری ماشین، فلاسک، Heroku Deploy
آموزش 100% نکات موثر برای به دست آوردن شغل رویایی علم داده
100% Effective Tips to get your Dream Data Science Job
نقش رویایی خود را به عنوان یک دانشمند داده با پیروی از این راهنما که تمام موضوعات ضروری را پوشش می دهد، بدست آورید.
Kirill Eremenko
دانشمند داده
اسم من کریل ارمنکو است و از اینکه شما دارید این مطلب را می خوانید بسیار روان هستم!
من به طور حرفه ای یک مشاور مدیریت علوم داده با بیش از پنج سال تجربه در امور مالی، خرده فروشی، حمل و نقل و سایر صنایع هستم. من توسط بهترین مربیان تجزیه و تحلیل در Deloitte استرالیا آموزش دیدم و امروز از Big Data برای هدایت استراتژی تجاری، بهبود تجربه مشتری و متحول کردن فرآیندهای عملیاتی موجود استفاده می کنم.
از دوره های من بلافاصله متوجه خواهید شد که چگونه تجربه واقعی زندگی و پیشینه تحصیلی خود را در فیزیک و ریاضیات ترکیب می کنم تا مربیگری گام به گام حرفه ای را در فضای علم داده ارائه دهم. من همچنین علاقه زیادی به سخنرانی عمومی دارم و به طور مرتب در دانشگاه ها و رویدادهای صنعتی پیشرو استرالیا در Big Data حضور دارم.
به طور خلاصه، من کاملاً و کاملاً مشتاق علوم داده هستم و مشتاقانه منتظر هستم تا اشتیاق و دانش خود را با شما به اشتراک بگذارم!
Kirill Eremenko
دانشمند داده
اسم من کریل ارمنکو است و از اینکه شما دارید این مطلب را می خوانید بسیار روان هستم!
من به طور حرفه ای یک مشاور مدیریت علوم داده با بیش از پنج سال تجربه در امور مالی، خرده فروشی، حمل و نقل و سایر صنایع هستم. من توسط بهترین مربیان تجزیه و تحلیل در Deloitte استرالیا آموزش دیدم و امروز از Big Data برای هدایت استراتژی تجاری، بهبود تجربه مشتری و متحول کردن فرآیندهای عملیاتی موجود استفاده می کنم.
از دوره های من بلافاصله متوجه خواهید شد که چگونه تجربه واقعی زندگی و پیشینه تحصیلی خود را در فیزیک و ریاضیات ترکیب می کنم تا مربیگری گام به گام حرفه ای را در فضای علم داده ارائه دهم. من همچنین علاقه زیادی به سخنرانی عمومی دارم و به طور مرتب در دانشگاه ها و رویدادهای صنعتی پیشرو استرالیا در Big Data حضور دارم.
به طور خلاصه، من کاملاً و کاملاً مشتاق علوم داده هستم و مشتاقانه منتظر هستم تا اشتیاق و دانش خود را با شما به اشتراک بگذارم!
Hadelin de Ponteves
هادلین یکی از بنیانگذاران و مدیر عامل شرکت BlueLife AI است که از قدرت پیشرفته هوش مصنوعی برای توانمندسازی مشاغل برای کسب سود کلان با نوآوری ، خودکارسازی فرایندها و به حداکثر رساندن بهره وری بهره می برد. هادلین همچنین یک کارآفرین آنلاین است که 70 دوره آموزشی الکترونیکی با رتبه برتر در جهان در موضوعاتی مانند یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی و بلاکچین ایجاد کرده است که به بیش از 1 میلیون دانش آموز در 210 کشور رسیده است.
Hadelin de Ponteves
هادلین یکی از بنیانگذاران و مدیر عامل شرکت BlueLife AI است که از قدرت پیشرفته هوش مصنوعی برای توانمندسازی مشاغل برای کسب سود کلان با نوآوری ، خودکارسازی فرایندها و به حداکثر رساندن بهره وری بهره می برد. هادلین همچنین یک کارآفرین آنلاین است که 70 دوره آموزشی الکترونیکی با رتبه برتر در جهان در موضوعاتی مانند یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی و بلاکچین ایجاد کرده است که به بیش از 1 میلیون دانش آموز در 210 کشور رسیده است.
SuperDataScience Team
کمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم SuperDataScience Social هستیم. هنگام انتشار دوره های جدید SDS ، هنگامی که پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و سایر موارد را منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در SuperDataScience
SuperDataScience Team
کمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم SuperDataScience Social هستیم. هنگام انتشار دوره های جدید SDS ، هنگامی که پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و سایر موارد را منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در SuperDataScience
Ligency Team
کمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم روابط عمومی و بازاریابی Ligence هستیم. هنگامی که دوره های جدید منتشر می شوند ، وقتی پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و غیره منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در معرض خطر
Ligency Team
کمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم روابط عمومی و بازاریابی Ligence هستیم. هنگامی که دوره های جدید منتشر می شوند ، وقتی پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و غیره منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در معرض خطر
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.