دوره متخصص علم داده سون لرن

توضیحات

دانلود دوره متخصص علم داده سون لرن

دانلود دوره متخصص علم داده سون لرن، یک دوره آموزشی در زمینه data science (دیتا ساینس) است. که توسط مسعود کاویانی از سون لرن تدریس می شود. آکادمی نیکخوی ارائه دهنده این دوره با تضمین کیفیت و بهترین قیمت است. شرکت در این پکیج آموزشی بلافاصله پس از تکمیل عملیات پرداخت در آکادمی نیکخوی صورت می گیرد. با افزودن به سبد خرید و تکمیل اطلاعات، لینک شرکت در دوره برای شما بصورت خودکار فعال می شوذ. با کلیک روی آن می توانید به تمام محتوای دوره متخصص علم داده دسترسی یابید.

داده کاوی زمانی جذاب است که شما یک تحلیل‌گر دیتا پرو باشید. نه فقط در آرزوی انجام آن. اگر می‌خواهید‌ از الان تا آینده خیال‌تان را بابت داشتن یک شغل خوب و خوش‌درآمد در هرجای جهان راحت کنید. با خیال آسوده پیر شوید. یادگیری داده کاوی و ماشین لرنینگ همان مهارتی‌ست. که جادوگرها در گوی آینده‌نمای خود می‌بینند. آموزش پایتون برای داده‌کاوی چیزی‌ست که بلندپروازها و افراد جسور نمی‌توانند در برابر یادگیری آن مقاومت کنند. حالا که در انتخاب این حوزه جسارت لازم را دارید. بهتر است ادامه راه را هم بررسی کنیم و ببینیم چه مسیر مطمئنی برای یادگیری علم داده با پایتون در پیش‌رو داریم.

درباره دوره متخصص علم داده سون لرن

دوره‌ متخصص پایتون برای داده کاوی با هدف تدریس تمامی مباحث و سرفصل‌های لازم برای تسلط و آمادگی دانشجویان جهت ورود به بازار کار ارائه شده است. در این دوره‌‌ کامل‌ترین سرفصل‌های پایتون برای داده کاوی به صورت غیرحضوری تدریس می‌شود. و دانشجویان پس از مشاهده جلسات امکان. انجام تمرین، انجام آزمون‌های مقطعی دارند.

علم داده (data science) چیست؟

علم داده ریاضی و آمار، برنامه‌نویسی تخصصی، تجزیه و تحلیل پیشرفته. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را با تخصص موضوعی خاص ترکیب می‌کند. تا بینش‌های عملی پنهان در داده‌های سازمان را آشکار کند. از این بینش ها می توان برای هدایت تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک استفاده کرد.

حجم فزاینده منابع داده و متعاقباً داده ها باعث شد. که علم داده یکی از سریع ترین زمینه های در حال رشد در هر صنعت باشد. سازمان ها برای تفسیر داده ها و ارائه توصیه های عملی برای بهبود نتایج کسب و کار به طور فزاینده ای به آنها متکی هستند.

چرخه حیات علم داده شامل نقش‌ها، ابزارها و فرآیندهای مختلفی است. که تحلیلگران را قادر می‌سازد. تا بینش‌های عملی را به دست آورند. به طور معمول، یک پروژه علم داده مراحل زیر را طی می کند:

مراحل دیتا ساینس

جذب داده:

چرخه حیات با جمع‌آوری داده‌ها آغاز می‌شود – هم داده‌های ساختاریافته خام و هم داده‌های بدون ساختار از همه منابع مرتبط با استفاده از روش‌های مختلف. این روش‌ها می‌توانند شامل ورود دستی، کراول وب، و جریان داده‌های بی‌درنگ از سیستم‌ها و دستگاه‌ها باشند. منابع داده می‌تواند شامل داده‌های ساختاریافته، مانند داده‌های مشتری، همراه با داده‌های بدون ساختار مانند فایل‌های گزارش، ویدئو، صدا، تصاویر، اینترنت اشیا (IoT)، رسانه‌های اجتماعی و غیره باشد.

ذخیره سازی داده ها و پردازش داده ها:

از آنجایی که داده ها می توانند فرمت ها و ساختارهای متفاوتی داشته باشند. شرکت ها باید سیستم های ذخیره سازی متفاوتی را بر اساس نوع داده هایی که باید جمع آوری شوند، در نظر بگیرند. تیم‌های مدیریت داده به تنظیم استانداردهایی در مورد ذخیره‌سازی و ساختار داده‌ها کمک می‌کنند. که جریان‌های کاری پیرامون تحلیل‌ها، یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق را تسهیل می‌کند. این مرحله شامل پاکسازی داده ها، کپی برداری، تبدیل و ترکیب داده ها با استفاده از کارهای ETL . (استخراج، تبدیل، بارگذاری) یا سایر فناوری های یکپارچه سازی داده ها است. این آماده سازی داده برای ارتقای کیفیت داده ها قبل از بارگیری در انبار داده، دریاچه داده یا مخزن دیگر ضروری است.

تجزیه و تحلیل داده ها:

در اینجا، دانشمندان داده تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را برای بررسی سوگیری ها، الگوها، محدوده ها و توزیع مقادیر در داده ها انجام می دهند. این اکتشاف تجزیه و تحلیل داده ها باعث ایجاد فرضیه برای آزمایش a/b می شود. همچنین به تحلیلگران اجازه می‌دهد. تا ارتباط داده‌ها را برای استفاده در تلاش‌های مدل‌سازی برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده. یادگیری ماشین و/یا یادگیری عمیق تعیین کنند. بسته به دقت مدل، سازمان‌ها می‌توانند برای تصمیم‌گیری تجاری به این بینش‌ها متکی باشند و به آنها امکان مقیاس‌پذیری بیشتری را بدهد.

ارتباط:

در نهایت، بینش‌ها به‌عنوان گزارش‌ها و سایر تجسم‌های داده ارائه می‌شوند. که درک بینش‌ها و تأثیر آن‌ها بر تجارت را برای تحلیل‌گران کسب‌وکار و سایر تصمیم‌گیرندگان آسان‌تر می‌کنند. یک زبان برنامه نویسی علم داده مانند R یا Python شامل اجزایی برای تولید تجسم است. به طور متناوب، دانشمندان داده می توانند. از ابزارهای تجسم اختصاصی استفاده کنند.

علم داده در مقابل دانشمند داده

به طور خلاصه، یک دانشمند داده باید بتواند:

• اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشید تا بتوانید سوالات مربوطه را بپرسید و نقاط دردسر کسب و کار را شناسایی کنید.
• استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، در تجزیه و تحلیل داده ها.
• از طیف گسترده ای از ابزارها و تکنیک ها برای تهیه و استخراج داده ها استفاده کنید – همه چیز از پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش های یکپارچه سازی داده ها.
• استخراج بینش از داده های بزرگ با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی و هوش مصنوعی (AI)، از جمله مدل های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق.
• برنامه بنویسد که مواردی که پردازش و محاسبات داده ها را خودکار می کند.
• داستان هایی را بیان کنید و به تصویر بکشید که به وضوح معنای نتایج را به تصمیم گیرندگان و ذینفعان در هر سطحی از درک فنی منتقل می کند.
• توضیح دهید که چگونه می توان از نتایج برای حل مشکلات تجاری استفاده کرد.
• با سایر اعضای تیم علم داده، مانند تحلیلگران داده و کسب و کار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده، و توسعه دهندگان برنامه همکاری کنید.
• این مهارت‌ها تقاضای زیادی دارند و در نتیجه، بسیاری از افرادی که وارد حرفه علم داده می‌شوند، انواع برنامه‌های علوم داده مانند برنامه‌های صدور گواهینامه، دوره‌های علوم
• داده، و برنامه‌های مدرک ارائه شده توسط موسسات آموزشی را بررسی می‌کنند.