لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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
نمایش نظرات