توضیحات

کاملترین دوره آموزش علم داده – تبدیل به دانشمند علوم داده شوید

نام دوره: The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2024

دوره در تاریخ 1/2024 به روز رسانی شد

کل دوره از ابتدا دانلود و آپلود شد

تمامی تمرین های کدنویسی اضافه شد

بخش های جدید مربوط به ChatGPT اضافه شد

پیش نیاز:

• تجربه قبلی نیاز نیست. ما از اصول اولیه شروع خواهیم کرد
• شما باید Anaconda را نصب کنید. ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه این کار را مرحله به مرحله انجام دهید
• مایکروسافت اکسل 2003، 2010، 2013، 2016، یا 365

توضیحات:

دانشمند داده یکی از بهترین مشاغل برای پیشرفت در این قرن است.

دیجیتال، برنامه نویسی و تحلیلی است. بنابراین، جای تعجب نیست که تقاضا برای دانشمندان داده در بازار کار افزایش یافته است.

با این حال، عرضه بسیار محدود بوده است. به دست آوردن مهارت های لازم برای استخدام به عنوان یک دانشمند داده دشوار است.

و چگونه می توانید این کار را انجام دهید؟

دانشگاه ها در ایجاد برنامه های تخصصی علم داده کند بوده اند. (ناگفته نماند که موارد موجود بسیار گران و زمان بر هستند)

اکثر دوره های آنلاین بر یک موضوع خاص تمرکز می کنند و درک اینکه چگونه مهارتی که آموزش می دهند در تصویر کامل قرار می گیرد دشوار است.

راه حل

• علم داده یک حوزه چند رشته ای است. طیف وسیعی از موضوعات را در بر می گیرد.
• آشنایی با حوزه علم داده و نوع تحلیل انجام شده
• ریاضیات
• آمار
• پایتون
• استفاده از تکنیک های آماری پیشرفته در پایتون
• تجسم داده ها
• فراگیری ماشین
• یادگیری عمیق

هر یک از این موضوعات بر اساس موضوعات قبلی است. و اگر این مهارت ها را به ترتیب درست به دست نیاورید، در این راه گم می شوید.

به عنوان مثال، قبل از درک ریاضیات زیربنایی، ممکن است در کاربرد تکنیک‌های یادگیری ماشین تلاش کنیم. یا، مطالعه تحلیل رگرسیون در پایتون قبل از دانستن اینکه رگرسیون چیست، می‌تواند بسیار سخت باشد.

بنابراین، در تلاشی برای ایجاد مؤثرترین، کارآمدترین، و ساختارمندترین آموزش علوم داده آنلاین موجود، ما The Data Science Course 2022 را ایجاد کردیم.

ما معتقدیم این اولین برنامه آموزشی است که بزرگترین چالش را برای ورود به حوزه علم داده حل می کند – داشتن تمام منابع لازم در یک مکان.

علاوه بر این، تمرکز ما آموزش موضوعاتی است که به آرامی جریان داشته و مکمل یکدیگر هستند.

دوره کاملترین دوره آموزش علم داده همه چیزهایی را که برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده نیاز دارید با کسری از هزینه برنامه های سنتی به شما می آموزد (بدون ذکر مقدار زمانی که صرفه جویی می کنید).

1. مقدمه ای بر علم داده و داده

کلان داده، هوش تجاری، تجزیه و تحلیل تجاری، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی. ما می دانیم که این کلمات به حوزه علم داده تعلق دارند، اما همه آنها به چه معنا هستند؟

چرا آن را یاد بگیریم؟

به عنوان یک دانشمند داده کاندید، باید نکات و نکات مربوط به هر یک از این زمینه ها را بدانید و رویکرد مناسب برای حل یک مشکل را بشناسید.

این “معرفی علم داده و داده” به شما نگاهی جامع به همه این کلمات کلیدی و جایی که آنها در قلمرو علم داده قرار می گیرند ارائه می دهد.

2. ریاضیات

یادگیری ابزارها اولین قدم برای انجام علم داده است. ابتدا باید تصویر بزرگ را ببینید تا سپس قطعات را با جزئیات بررسی کنید.

ما نگاهی دقیق به حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر خطی می اندازیم زیرا آنها زیرشاخه هایی هستند که علم داده بر آنها تکیه دارد.

چرا آن را یاد بگیریم؟

حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر خطی برای برنامه نویسی در علم داده ضروری هستند. اگر می خواهید الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشینی را درک کنید، به این مهارت ها در زرادخانه خود نیاز دارید.

3. آمار

قبل از اینکه بتوانید دانشمند شوید باید مانند یک دانشمند فکر کنید. آمار ذهن شما را آموزش می دهد تا مسائل را به عنوان فرضیه بسازد و تکنیک هایی را برای آزمایش این فرضیه ها به شما می دهد، درست مانند یک دانشمند.

چرا آن را یاد بگیریم؟

کاملترین دوره آموزش علم داده نه تنها ابزارهای مورد نیاز را در اختیار شما قرار می دهد، بلکه نحوه استفاده از آنها را به شما آموزش می دهد. آمار به شما آموزش می دهد که مانند یک دانشمند فکر کنید.

4. پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی نسبتا جدید است و برخلاف R یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است.

شما می توانید هر کاری با آن انجام دهید! برنامه های کاربردی وب، بازی های رایانه ای و علم داده از جمله بسیاری از قابلیت های آن هستند.

به همین دلیل توانسته در مدت زمان کوتاهی بسیاری از رشته ها را به هم بزند. کتابخانه های بسیار قدرتمندی توسعه یافته اند تا امکان دستکاری، تبدیل و تجسم داده ها را فراهم کنند.

با این حال، جایی که پایتون واقعاً می‌درخشد، زمانی است که با یادگیری ماشینی و عمیق سروکار دارد.

چرا آن را یاد بگیریم؟

وقتی نوبت به توسعه، پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی از طریق چارچوب‌های قدرتمندی مانند scikit-learn، TensorFlow و غیره می‌رسد، پایتون یک زبان برنامه‌نویسی ضروری است.

5. Tableau

دانشمندان داده فقط نیازی به رسیدگی به داده ها و حل مشکلات داده محور ندارند. آنها همچنین باید مدیران شرکت را در مورد تصمیم گیری صحیح متقاعد کنند. این مدیران ممکن است در علم داده به خوبی مسلط نباشند، بنابراین دانشمند داده باید بتواند داستان داده ها را به گونه ای که می فهمد ارائه و تجسم کند. اینجاست که Tableau وارد می‌شود – و ما به شما کمک می‌کنیم با استفاده از نرم‌افزار تجسم پیشرو در هوش تجاری و علم داده، یک داستان گوی خبره شوید.

چرا آن را یاد بگیریم؟

یک دانشمند داده به ابزارهای هوش تجاری مانند Tableau برای انتقال نتایج پیچیده به تصمیم گیرندگان غیر فنی متکی است. پس اگر می خواهید تبدیل به دانشمند علوم داده شوید دانستن آن ضروری است

6. آمار پیشرفته

رگرسیون، خوشه بندی و تحلیل عاملی همگی رشته هایی هستند که قبل از یادگیری ماشینی ابداع شده اند.

با این حال، اکنون این روش‌های آماری همه از طریق یادگیری ماشینی انجام می‌شوند تا پیش‌بینی‌هایی با دقت بی‌نظیر ارائه کنند. در این بخش با جزئیات به این تکنیک ها می پردازیم.

چرا آن را یاد بگیریم؟

علم داده همه چیز در مورد مدل سازی پیش بینی است و شما می توانید از طریق این بخش “آمار پیشرفته” در این روش ها متخصص شوید.

7. یادگیری ماشینی

بخش پایانی برنامه و آنچه که هر بخش به آن منجر شده است، یادگیری عمیق است.

توانایی به کارگیری یادگیری ماشینی و عمیق در کار خود چیزی است که اغلب یک دانشمند داده را از یک تحلیلگر داده جدا می کند. این بخش تمام تکنیک های رایج یادگیری ماشین و روش های یادگیری عمیق با TensorFlow را پوشش می دهد.

چرا آن را یاد بگیریم؟

یادگیری ماشینی همه جا هست. سال‌هاست که شرکت‌هایی مانند فیس‌بوک، گوگل و آمازون از ماشین‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند به تنهایی یاد بگیرند. اکنون زمان آن است که شما ماشین ها را کنترل کنید.

دوره کاملترین دوره آموزش علم داده برای چه کسانی است:

• اگر می خواهید تبدیل به دانشمند علوم داده شوید یا اگر می خواهید در مورد این رشته بیاموزید، باید این دوره را بگذرانید
• اگر می خواهید شغلی عالی داشته باشید، این دوره برای شما مناسب است
• این دوره همچنین برای مبتدیان ایده آل است، زیرا از اصول اولیه شروع می شود و به تدریج مهارت های شما را افزایش می دهد

بخشی از دوره :