سلام. من فارغ التحصیل دکترا از دانشگاه کمبریج هستم که در آنجا در اکولوژی گرمسیری تخصص دارم. من همچنین یک دانشمند داده هستم. به عنوان بخشی از تحقیقاتم، باید تجزیه و تحلیل گسترده دادهها، از جمله تجزیه و تحلیل دادههای مکانی را انجام دهم. یا برای این منظور ترجیح میدهم از ترکیبی از ابزارهای رایگان نرمافزار R، QGIS و Python استفاده کنم. بیشتر کار تجزیه و تحلیل دادههای مکانی خود را با استفاده از R انجام میدهم. و QGIS. اینها جدا از رایگان بودن، ابزارهای بسیار قدرتمندی برای تجسم، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها هستند. من همچنین دارای مدرک کارشناسی ارشد جغرافیا و محیط زیست از دانشگاه آکسفورد هستم. من مهارت های آماری و تجزیه و تحلیل داده های خود را از طریق تعدادی MOOC از جمله The Analytics Edge (دوره آماری مبتنی بر R و یادگیری ماشین ارائه شده توسط EdX)، یادگیری آماری (دوره یادگیری ماشین مبتنی بر R ارائه شده توسط Standford آنلاین) تقویت کرده ام. علاوه بر تجزیه و تحلیل داده های مکانی، در تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و داده کاوی نیز مهارت دارم. من همچنین از برنامه نویسی عمومی، تجسم داده ها و توسعه وب لذت می برم. من علاوه بر اینکه یک دانشمند و اعداد شکن هستم، یک مسافر مشتاق هستم
الگوهای اساسی در داده های شما دارای بینش های حیاتی هستند. آنها را با تکنیک های خوشه بندی و طبقه بندی پیشرفته در R کشف کنید
کسب مهارت در تسلط بر سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS) از طریق دسکتاپ ArcGIS
تبدیل شدن به یک استاد منبع باز GIS و مقابله با تجزیه و تحلیل داده های مکانی با استفاده از R، QGIS، GRASS و GOOGLE EARTH
پردازش داده های اولیه، تجسم و تجزیه و تحلیل داده ها با اکسل - رایج ترین رویه های اکسل برای مبتدیان
نحوه کار با سری های زمانی/داده های زمانی با استفاده از مدل سازی آماری و تکنیک های یادگیری ماشین در R
Microsoft Power BI برای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها برای مبتدیان در کمتر از 2 ساعت
H2O:Master Powerful R Package برای یادگیری ماشین، شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و یادگیری عمیق
آموزش پیش پردازش، بحث و تجسم داده ها برای کاربردهای عملی علم داده در پایتون
تجزیه و تحلیل داده های پایتون مبتدی : مقدمه علم داده : یادگیری علم داده : آموزش روش های تجزیه و تحلیل داده پایتون
آموزش عملی متن کاوی و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای کاربردهای علم داده در R
استفاده از قدرت یادگیری ماشینی برای یادگیری بدون نظارت و نظارت در R -- با مثال های عملی
برنامه نویسی پایتون را با توسعه رابط کاربری گرافیکی و بازی های قوی بیاموزید
پیش پردازش داده ها، جدال داده ها و تجسم داده ها را برای کاربردهای عملی علم داده در R بیاموزید
اصول اولیه AI LLM: پتانسیل کامل داده را با تکنیک های پیشرفته آزاد کنید
انجام تجزیه و تحلیل مالی با پیش بینی و یادگیری ماشین در پایتون. به دست آوردن و کار با داده های مالی واقعی
باز کردن قفل تکنیک های پیشرفته برای تنظیم دقیق، مقیاس بندی و بهینه سازی LLM ها برای افزایش قابلیت های هوش مصنوعی
پیش پردازش و تجزیه و تحلیل داده های سنجش از راه دور ماهواره ای با نرم افزار رایگان
یادگیری ماشینی پیشرفته در Google Cloud: مدلهای توالی و NLP (پردازش زبان طبیعی) در Google Cloud
یک ابزار رایگان برای تجزیه و تحلیل داده ها و هوش تجاری: Google Data Studio For Analytics
تسلط بر قدرت داده های بدون برچسب: تکنیک های یادگیری ماشینی خود نظارتی در پایتون برای هوش مصنوعی
با مثال های عملی از قدرت یادگیری ماشینی در R برای داده/متن کاوی و پردازش زبان طبیعی استفاده کنید
کامپیوتر Vision Python : تشخیص و دستکاری تصویر : آموزش عمیق بینایی کامپیوتر پایتون : تجزیه و تحلیل تصویر پایتون
از مفهوم تا استقرار: تسلط بر توسعه سیستم ML در GCP
با RStudio و tidyquant تجزیه و تحلیل مالی و ارزیابی پرتفوی انجام دهید. به دست آوردن و کار با داده های مالی واقعی
پیش پردازش داده ها، کشمکش داده ها و تجسم داده ها را با دو بسته R Data Science بیاموزید
از قدرت Google Cloud Computing برای ساختن سیستمهای توصیهکننده پیشرفته استفاده کنید
از قدرت موتور Google Earth برای تجزیه و تحلیل داده های مکانی GIS و سنجش از راه دور استفاده کنید
پیادهسازی سیستمهای توصیهکننده مبتنی بر علم داده برای برنامههای تجاری با استفاده از پایتون در Google Colab
تجزیه و تحلیل دادههای مکانی با دسکتاپ ArcGIS: تکنیکهای GIS استاد و درهای باز برای مشاغل شگفتانگیز جغرافیایی
استاد شبکه های عصبی عملی و یادگیری عمیق با چارچوب Keras در پایتون
دستیار مجازی خواندن اسناد خود را با LLM توسعه دهید
آنالیز رگرسیون عملی را برای مدلسازی آماری و یادگیری ماشینی در R بیاموزید
تسلط بر مهم ترین چارچوب های یادگیری عمیق (Tensorflow و Keras) برای علوم داده پایتون
مدلسازی آماری کاربردی برای موارد تجاری با اکسل
Tensorflow Deep Learning Python : Tensorflow Neural Network Training : Tensorflow Models - Android Java : Tensorflow C#
با PySpark و Google Colab مدلهای یادگیری ماشین و شبکه عصبی کاربردی را توسعه دهید
راهنمای کامل شما برای تجزیه و تحلیل داده های آماری و تجسم برای کاربردهای عملی در R
موتور Google Earth برای تجزیه و تحلیل داده های مکانی و یادگیری ماشینی برای داده های سنجش از دور در ابر
استفاده از Python و Google CoLab برای کاوی رسانه های اجتماعی و تجزیه و تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی (NLP)
تهیه نقشه مناسب زیستگاه برای حفاظت با استفاده از یادگیری ماشین و GIS در R
با کار بر روی یک پروژه واقعی در تجزیه و تحلیل داده های مکانی با استفاده از R & QGIS ماهر شوید - در داده های مکانی شغل پیدا کنید!
کارشناسی ارشد سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS) برای تجزیه و تحلیل داده های مکانی با QGIS: از سطح پایه به سطح خبره بروید
یادگیری عمیق: بر ابزارهای یادگیری عمیق قدرتمند در R مانند Keras، Mxnet، H2O و دیگران مسلط شوید
پیش پردازش و تجزیه و تحلیل داده های سنجش از راه دور ماهواره ای با نرم افزار رایگان
از قدرت یادگیری ماشینی برای یادگیری بدون نظارت و نظارت در پایتون استفاده کنید
سری زمانی پایتون: نحوه استفاده از علم داده، آمار و یادگیری ماشین برای مدلسازی دادههای سری زمانی در پایتون
پیاده سازی خوشه بندی و طبقه بندی مبتنی بر یادگیری ماشین در پایتون برای تشخیص الگو و تجزیه و تحلیل داده ها
Pytorch - مقدمه ای بر شبکه های عصبی یادگیری عمیق : آموزش برنامه های کاربردی شبکه عصبی : مدل شبکه عصبی هوش مصنوعی
با ایجاد بازی، رابط کاربری گرافیکی و گرافیک، برنامه نویسی پایتون را به صورت دستی یاد بگیرید
علم داده با موتور Google Earth (GEE) و Foursquare with Python با استفاده از رابط های برنامه نویسی برنامه (API)