درباره این برنامه
این برنامه یک انتخاب عالی برای مبتدیان برای یادگیری علوم داده از طریق آموزش های تصویری تعاملی و درس ها به صورت رایگان است. همچنین ، این برنامه به هیچ فرآیند ثبت نام نیاز ندارد که استفاده از آن بسیار کاربر پسند و راحت باشد.★ در این دوره چه می آموزید؟ ★
1. این دوره کل جعبه ابزار مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده را فراهم می کند
2. رزومه خود را با مهارت های علوم داده در تقاضا پر کنید
3. تجزیه و تحلیل آماری ، برنامه نویسی پایتون را با Numpy ، Pandas ، Matplotlib و Seaborn بیاموزید
4- تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته ، تابلو ، یادگیری ماشین با مدل های آمار و یادگیری عمیق ، یادگیری عمیق با tensorflow را بیاموزید
5. با نشان دادن درک از زمینه علوم داده ، مصاحبه كنندگان را تحت تأثیر قرار دهید
6. ریاضیات موجود در یادگیری ماشین را درک کنید
7. برنامه نویسی را در پایتون شروع کنید و یاد بگیرید که چگونه از آن برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده کنید
8. رگرسیون خطی و لجستیک را در پایتون انجام دهید
9. قادر به ایجاد الگوریتم های یادگیری ماشین در پایتون ، با استفاده از numpy ، statsmodels و scikit-learn
10. مهارت های خود را در موارد تجاری واقعی به کار ببرید
11. از چارچوب های یادگیری عمیق و پیشرفته مانند Tensorflow Google استفاده کنید
12. در حین برنامه نویسی و حل وظایف با داده های بزرگ ، یک شهود کسب و کار ایجاد کنید
13. قدرت شبکه های عصبی عمیق را باز کنید
14. الگوریتم های یادگیری ماشین را با مطالعه زیرپوش ، بیش از حد ، آموزش ، اعتبار سنجی بهبود بخشید
15. انگشتان خود را گرم کنید زیرا مشتاق خواهید بود که همه چیزهایی را که در اینجا آموخته اید برای شرایط بیشتر و واقعی زندگی اعمال کنید
16. دانشمند داده شوید و استخدام شوید
17. یادگیری ماشین کارشناسی ارشد و استفاده از آن در کار
18. با استفاده از آخرین TensorFlow 2.0 ، یادگیری عمیق ، یادگیری و شبکه های عصبی
19. از ابزارهای مدرن استفاده کنید که شرکت های بزرگ فناوری مانند Google ، Apple ، Amazon و Meta از آن استفاده می کنند
20. ارائه پروژه های علوم داده به مدیریت و ذینفعان
21. بیاموزید که کدام مدل یادگیری ماشین را برای هر نوع مشکل انتخاب کنید
22. مطالعات و پروژه های موردی زندگی واقعی برای درک چگونگی انجام کارها در دنیای واقعی
23. بهترین روشها را هنگام گردش کار علوم داده بیاموزید
24. الگوریتم های یادگیری ماشین را پیاده سازی کنید
25. نحوه برنامه ریزی در پایتون را با استفاده از آخرین پایتون 3 بیاموزید
26. چگونه مدل های یادگیری ماشین خود را بهبود بخشید
27. یاد بگیرید که داده های قبل از پردازش ، داده های پاک و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را انجام دهید.
28. برای داشتن رزومه کاری خود یک نمونه کار از کار ایجاد کنید
29. تنظیم محیط زیست توسعه برای علوم داده و یادگیری ماشین
30. یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت
31. یادگیری ماشین در داده های سری زمانی
32. با استفاده از ابزارهای تجسم داده مانند Matplotlib و Seaborn ، مجموعه داده های بزرگ را کاوش کنید
33. داده های بزرگ و داده های حل و فصل را با استفاده از پاندا کاوش کنید
34. یاد بگیرید Numpy و نحوه استفاده از آن در یادگیری ماشین
35. نمونه کارها از علوم داده و پروژه های یادگیری ماشین برای درخواست مشاغل در صنعت با کلیه کد و نوت بوک های ارائه شده
36. در مورد مهندسی داده ها و نحوه استفاده از ابزارهایی مانند Hadoop ، Spark و Kafka در صنعت اطلاعات کسب کنید
37. کل فرآیند علوم داده
38. مفاهیم ابری و کاربرد در علوم داده
39. مفاهیم پایگاه داده
40. اصول آمار در صورت نیاز در علوم داده
41. تجسم برای داده کاوی و ارائه
42. مروری بر یادگیری آماری
43. ملزومات یادگیری ماشین
44. پایتون پیشرفته تر برای اعمال در علوم داده
45. اصول اولیه احتمال را درک کنید
46. قادر به اجرای آمار اساسی باشید
47. نحوه استفاده از توزیع های مختلف آماری را درک کنید
48. روشهای آماری و آزمایش فرضیه را برای مشکلات تجاری اعمال کنید
49. درک کنید که چگونه مدل های رگرسیون کار می کنند
50. ANOVA یک طرفه و دو طرفه را اجرا کنید
51. قادر به درک انواع مختلف داده ها باشید
★ سلب مسئولیت
توسعه دهنده ادعا نمی کند که هیچ اعتباری برای هر ویدیویی تعبیه شده در این برنامه وجود ندارد ، مگر اینکه به طور دیگری ذکر شده باشد. فیلم های تعبیه شده در این برنامه حق چاپ برای صاحبان محترم آن است. اگر ویدئویی در این برنامه وجود دارد که متعلق به شما است و نمی خواهید آن را در این برنامه ظاهر شود ، لطفاً از طریق ایمیل با ما تماس بگیرید و سریعاً حذف می شود.
★ اعتبار نماد
https://www.flaticon.com/free-icons/data-science
