«تسلط بر تحلیل داده ها و تصمیم گیری آگاهانه با آزمون فرضیه های آماری در علم داده».
راهنمای جامع و عملی برای یادگیری پایتون برای مبتدیان، توسعه دهندگان مشتاق، خودآموزان و غیره.
یادگیری، توسعه و استقرار برنامه وب Streamlit برای برنامه علوم داده فقط با استفاده از پایتون
با دوره های تخصصی با چالش های کلان داده مقابله کنید
Data Lakehouse، Data Science، Big Data، Data Warehouse، تجزیه و تحلیل داده ها، معماری داده، مدیریت داده ها، پایگاه های داده
علم داده از مبتدی تا مصاحبه آماده با توضیح عمیق | شامل پرسش و پاسخ مصاحبه
Python را برای علم داده و یادگیری ماشین یاد بگیرید و با پروژه های عملی مدل های رگرسیون و پیش بینی بسازید
از توسعه مدل تا استقرار: سادهسازی گردشهای کاری یادگیری ماشین در Google Cloud
یاد بگیرید که از هوش مصنوعی برای ردیابی سریع اجرای پروژه علم داده، تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم داده ها و گزارش دهی استفاده کنید.
مبانی علم داده پایتون: برای اطلاعات قدرتمند داده، به NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn شیرجه بزنید.
استراتژی های عملی و واقعی را کشف کنید و از سناریوهایی برای استفاده از علم داده و الگوریتم های یادگیری ماشین برای جمع آوری بینش و تجسم داده ها در مراقبت های بهداشتی استفاده کنید.
علم داده، تجزیه و تحلیل کسب و کار، یادگیری ماشین، آمار، تحلیلگر داده، تحلیلگر کسب و کار، تجزیه و تحلیل داده ها