Data Science (Full Course)

این برنامه یک انتخاب عالی برای مبتدیان برای یادگیری علوم داده از طریق آموزش های ویدئویی و درس های تعاملی به صورت رایگان است. همچنین، این برنامه به هیچ فرآیند ثبت نامی نیاز ندارد که استفاده از آن را بسیار کاربرپسند و راحت می کند.

★ چه چیزی در این دوره یاد خواهید گرفت؟ ★

1. این دوره کل جعبه ابزار مورد نیاز شما برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده را فراهم می کند

2. رزومه خود را با مهارت های مورد نیاز علم داده پر کنید

3. یادگیری تجزیه و تحلیل آماری، برنامه نویسی پایتون با NumPy، پانداها، matplotlib و Seaborn

4. تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته، جدول، یادگیری ماشینی با مدل‌های آماری و scikit-learn، یادگیری عمیق با TensorFlow را بیاموزید.

5. با نشان دادن درک درستی از حوزه علم داده، مصاحبه کنندگان را تحت تاثیر قرار دهید

6. ریاضیات پشت یادگیری ماشین را درک کنید

7. کدنویسی را در پایتون شروع کنید و یاد بگیرید که چگونه از آن برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده کنید

8. رگرسیون های 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 باشید.

10. مهارت های خود را در پرونده های تجاری واقعی به کار ببرید

11. از پیشرفته ترین چارچوب های یادگیری عمیق مانند TensorFlow Google استفاده کنید.

12. در حین کدنویسی و حل وظایف با داده های بزرگ، شهود تجاری را توسعه دهید

13. قدرت شبکه های عصبی عمیق را آشکار کنید

14. بهبود الگوریتم های یادگیری ماشینی با مطالعه عدم تناسب، بیش از حد، آموزش، اعتبار سنجی

15. انگشتان خود را گرم کنید زیرا مشتاق خواهید بود همه چیزهایی را که در اینجا آموخته اید در موقعیت های زندگی واقعی به کار ببرید.

16. دانشمند داده شوید و استخدام شوید

17. بر یادگیری ماشین مسلط شوید و از آن در محل کار استفاده کنید

18. یادگیری عمیق، یادگیری انتقال و شبکه های عصبی با استفاده از آخرین Tensorflow 2.0

19. از ابزارهای مدرنی استفاده کنید که شرکت های بزرگ فناوری مانند گوگل، اپل، آمازون و متا از آنها استفاده می کنند

20. پروژه های علم داده را به مدیریت و ذینفعان ارائه دهید

21. بیاموزید که کدام مدل یادگیری ماشینی را برای هر نوع مشکل انتخاب کنید

22. مطالعات موردی و پروژه های زندگی واقعی برای درک نحوه انجام کارها در دنیای واقعی

23. در مورد گردش کار علم داده بهترین شیوه ها را بیاموزید

24. پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین

25. نحوه برنامه نویسی در پایتون با استفاده از آخرین پایتون 3 را بیاموزید

26. چگونه می توان مدل های یادگیری ماشینی خود را بهبود بخشید

27. پیش پردازش داده ها، پاکسازی داده ها و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را بیاموزید.

28. مجموعه ای از کار بسازید تا در رزومه خود داشته باشید

29. تنظیم محیط توسعه دهنده برای علم داده و یادگیری ماشین

30. یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت

31. یادگیری ماشین بر روی داده های سری زمانی

32. مجموعه داده های بزرگ را با استفاده از ابزارهای تجسم داده مانند Matplotlib و Seaborn کاوش کنید

33. مجموعه داده های بزرگ را کاوش کنید و داده ها را با استفاده از پانداها به هم بزنید

34. NumPy و نحوه استفاده از آن در یادگیری ماشینی را بیاموزید

35. مجموعه ای از پروژه های علم داده و یادگیری ماشین برای درخواست مشاغل در صنعت با کلیه کدها و نوت بوک های ارائه شده

36. درباره مهندسی داده و نحوه استفاده از ابزارهایی مانند Hadoop، Spark و Kafka در صنعت بیاموزید.

37. کل فرآیند علم داده

38. مفاهیم و کاربرد ابر در علم داده

39. مفاهیم پایگاه داده

40. مبانی آماری مورد نیاز در علم داده

41. تجسم برای داده کاوی و ارائه

42. مروری بر یادگیری آماری

43. ملزومات یادگیری ماشین

44. پایتون پیشرفته تر برای استفاده در علم داده

45. اصول احتمال را درک کنید

46. ​​قادر به پیاده سازی آمار اولیه باشد

47. نحوه استفاده از توزیع های آماری مختلف را بدانید

48. روش های آماری و آزمون فرضیه ها را برای مشکلات تجاری به کار ببرید

49. نحوه عملکرد مدل های رگرسیون را بدانید

50. ANOVA یک طرفه و دو طرفه را اجرا کنید

51. قادر به درک انواع مختلف داده ها باشد

★ سلب مسئولیت ★

برنامه‌نویس هیچ اعتباری برای هر ویدیوی تعبیه‌شده در این برنامه ادعا نمی‌کند، مگر اینکه خلاف آن ذکر شده باشد. ویدیوهای تعبیه شده در این برنامه دارای حق چاپ برای صاحبان محترم آن است. اگر ویدیویی در این برنامه ظاهر می شود که متعلق به شما است و نمی خواهید در این برنامه ظاهر شود، لطفاً از طریق ایمیل با ما تماس بگیرید و فوراً حذف خواهد شد.

★ اعتبار نماد ★

https://www.flaticon.com/free-icons/data-science