آموزش علم داده با جولیا (قسمت اول)

دانلود Data Science with Julia (Part I)

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بهترین زبان برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل داده ها، علم داده و یادگیری ماشین داشتن درک قوی از فریم های داده در جولیا وارد کردن داده ها با جولیا تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها با تجسم داده های جولیا با جولیا پیش نیازها: من تمام تلاش خود را کردم تا این دوره مستقل باشد. اما هنوز هم اکیداً توصیه می کنم قبل از ثبت نام، اصول جولیا را مطالعه کنید. می‌توانید در دوره «برنامه‌نویسی با جولیا» من شرکت کنید یا هر کتاب یا آموزش آنلاین دیگری را که مطابق با اولویت‌های شما باشد کاوش کنید.

آیا می خواهید تجزیه و تحلیل داده، علم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را یاد بگیرید، اما در مورد زبان برنامه نویسی که باید انتخاب کنید مطمئن نیستید؟ یا شاید از پایتون و R استفاده می کنید، اما از عملکرد کند آنها خسته شده اید.

در مقایسه با آنچه که با پایتون یا R می‌توانید انجام دهید، می‌توانید همه چیز و حتی بیشتر از آن را با جولیا انجام دهید، همه با همان سطح سهولت. علاوه بر این، جولیا سرعت قابل توجهی بیشتری نسبت به هر دوی آنها ارائه می دهد.

Julia یک زبان برنامه نویسی مدرن است که برای علم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و محاسبات عددی توسعه یافته است. این یک زبان تایپ شده پویا است که یادگیری و استفاده از آن آسان است و به علاوه سرعت C دارد.

جولیا بهترین ویژگی‌های زبان‌های پویا مانند پایتون و R را با زبان‌های سطح پایین مانند C، C# و جاوا ترکیب می‌کند. شما می توانید یک مدل یادگیری ماشین یا یک الگوریتم در جولیا توسعه دهید و از آن کد در محیط تولید استفاده کنید. شما مجبور نیستید از زبان های مختلف برای توسعه و تولید استفاده کنید.

این دومین دوره آموزشی من در مورد جولیا است. در این دوره آموزشی، نحوه انجام وظایف ضروری علم داده با جولیا را یاد خواهید گرفت: وارد کردن، تجزیه و تحلیل، دستکاری و تجسم داده ها. با داشتن این پایه ها، برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق با جولیا آماده خواهید بود که در سخنرانی های آینده من خواهد بود. لطفا با ما همراه باشید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • چرا از جولیا برای علم داده استفاده کنیم؟ Why use Julia for Data Science?

  • مشکل دو زبانه Two-Language Problem

  • جولیا سریع است: چرا مهم است؟ Julia is Fast: Why Does it Matter?

  • آیا جولیا واقعا سریع است؟ Is Julia Really Fast?

  • اکوسیستم داده جولیا Julia Data Ecosystem

  • کدها و منابع Codes and Resources

کار با Data Frame Working with Data Frames

  • ایجاد فریم های داده Creating Data Frames

  • ایجاد فریم های داده Creating Data Frames

  • نمایه سازی و برش قاب های داده Indexing and Slicing Data Frames

  • نمایه سازی و برش Indexing and Slicing

  • فیلتر کردن شرطی Conditional Filtering

  • فیلتر کردن شرطی Conditional Filtering

  • انتخاب و تبدیل ستون I Selecting and Transforming Columns I

  • انتخاب و تبدیل ستون II Selecting and Transforming Columns II

  • انتخاب و تبدیل ستون ها Selecting and Transforming Columns

  • خلاصه کردن داده ها با Split Apply Combine Strategy Summarizing Data with Split Apply Combine Strategy

  • تقسیم-اعمال-ترکیب Split-Apply-Combine

  • پیوستن به چارچوب های داده Joining Data Frames

  • پیوستن به چارچوب های داده Joining Data Frames

  • DataFrames: منابع اضافی DataFrames: Additional Resources

وارد کردن داده ها Importing Data

  • مقدمه Introduction

  • فایل های مسطح Flat Files

  • فایل های مسطح Flat Files

  • فایل های محدود شده Delimited Files

  • فایل های محدود شده Delimited Files

  • صفحات گسترده Spreadsheets

  • صفحات گسترده Spreadsheets

  • فایل های HDF5 HDF5 Files

  • فایل های HDF5 HDF5 files

  • فایل های JSON JSON Files

  • فایل های JSON JSON Files

  • فایل های XML XML Files

  • فایل های XML XML Files

  • پایگاه های داده رابطه ای Relational Databases

  • پایگاه های داده رابطه ای Relational Databases

  • برنامه های آماری Statistical Programs

  • برنامه های آماری Statistical Programs

  • خراش دادن وب Web Scraping

  • خراش دادن وب Web Scraping

تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها Data Analysis & Manipulation

  • مقدمه Introduction

  • شرح پروژه Project Description

  • وارد کردن داده های پروژه Import Project Data

  • موارد تکراری را حذف کنید Remove Duplicates

  • ادغام داده های ورودی و خروجی Merge Input & Output Data

  • داده ها را خلاصه کنید Summarize Data

  • داده های غیر عددی Nonnumerical Data

  • داده های از دست رفته Missing Data

  • موارد پرت Outliers

  • استانداردسازی و مقیاس بندی Standardization & Scaling

  • تحلیل همبستگی Correlation Analysis

  • ایجاد متغیرهای طبقه بندی شده از اعداد (اختیاری) Creating Categorical Variables from Numbers (Optional)

تجسم داده ها Data Visualization

  • مقدمه Introduction

  • آماده سازی داده ها Preparing Data

  • طرح خط Line Plot

  • طرح پراکندگی Scatter Plot

  • قطعه نوار Bar Plot

  • هیستوگرام Histogram

  • طرح های جعبه، نقطه، ویولن Box, Dot, Violin Plots

  • پلات سه بعدی Three Dimensional Plots

  • Statsplot تعاملی Interactive Statsplot

  • پکیج ماکی Makie Package

  • داشبورد با ماکی Dashboards with Makie

  • قابل مشاهده Observables

  • داشبوردهای تعاملی با ماکی Interactive Dashboards with Makie

  • بعد چه می شود؟ What's Next?

نمایش نظرات

آموزش علم داده با جولیا (قسمت اول)
جزییات دوره
5 hours
50
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,310
4.6 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Dr İlker Arslan Dr İlker Arslan

حرفه ای علم داده و تجزیه و تحلیل