محصول جامع متخصص علم داده (data science)-سون لرن
توضیحات دوره
داده کاوی زمانی جذاب است که شما یک تحلیل‌گر داده حرفه‌ای باشید و 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 و 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.
چرا باید یک محقق علم داده شوم ؟
بسیاری از شرکت‌های بزرگ داخلی و خارجی با حجم انبوهی از داده‌های تولید شده توسط کاربران مواجه هستند و این باعث افزایش تقاضا برای جذب نیروی متخصص در این حوزه می‌شود.
اگر قصد مهاجرت داشته باشید داشتن مهارت و رزومه در این زمینه می‌تواند فرایند کسب درآمد در کشور مقصد را ساده کند.
به‌دلیل کمبود نیروی متخصص علم داده در شرکت‌های داخلی، در صورت داشتن مهارت کافی امکان جذب نیرو همراه با درآمد بالا توسط شرکت‌ها فراهم است.
علم داده نیز مانند ماشین لرنینگ یکی از شاخه‌های مهم فناوری است و بر مبنای پایتون فعالیت می‌کند. بنابراین یادگیری آن می‌تواند زمینه ساز ورود شما به سایر حوزه‌های مهم باشد.
این دوره برای چه کسانی مناسـب اسـت؟
کسانی که به داشتن مشاغل مهم و پردرآمد حوزه تکنولوژی در ایران علاقه دارند.
کسانی که قصد مهاجرت دارند و به‌دنبال تضمین شغلی هستند.
کسانی که به کار با داده‌ها و تحلیل علاقه دارند.
کسانی که به‌دنبال امتیاز ویژه برای پذیرش تحصیلی در خارج از کشور هستند.
این دوره برای چه کسانی مناسـب نیست؟
کسانی که وقت کافی برای انجام تمرین ندارند
کسانی که به ارتقای درآمد و سطح شغلی خود فکر نمی‌کنند
کسانی که مشاغل روتین و درآمد معمولی را به مشاغل پرچالش و به‌روز ترجیح می‌دهند
سرفصل های دوره
مقدمات و مفاهیم پایه
مقدمات داده کاوی و یادگیری ماشین
نصب و پیاده‌سازی محیط عملیاتی
مفاهیم پایه جبرخطی و فضای چند بُعدی
نمایش داده‌ها
آمار و آماده سازی داده ها
تست‌های آماری و تست‌های فرضیه
مقدمه‌ای بر مهندسی داده، هوش تجاری و انبار داده
پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای طبقه‌بندی/خوشه‌بندی
مدل سازی پایه
طبقه‌بندی و رگرسیون
مباحث تکمیلی و پیشرفته طبقه‌بندی
خوشه‌بندی و الگوریتم‌های مختلف آن
مدل سازی پایه پیشرفته
شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
مباحث تکمیلی و پیشرفته در یادگیری عمیق
یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی عمیق تقویتی
پروژه ها و پیاده سازی ها
علم داده پلاس (پروژه‌های تکمیلی دوره)
محصولات مرتبط
نظرات
نقد و بررسی‌ها
برای فرستادن دیدگاه، باید وارد شده باشید.
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.