تا %60 تخفیف خرید برای 5 نفر با صدور مدرک فقط تا
00 00 00
در توسینسو تدریس کنید

آموزش جامع علم داده ها(Data Science)، قسمت 01: معرفی دوره

سلام، با دوره جامع و تخصصی علم داده ها در خدمت شما بوده و می خواهیم شما رو در پایان این دوره به یک متخصص علم داده ها تبدیل کنیم. از جذاب ترین و پردرآمدترین شغل های قرن 21، شغل های مشتق شده از حوزه علم داده ها می باشد. یکی از این شغل ها، "متخصص علم داده" نام دارد که به دنبال تحلیل عمیق و استخراج دانش از حجم عظیمی از داده ها می باشد. علم داده یک فیلد میان رشته ای از آمار، ریاضیات و یادگیری ماشین بوده که با ترکیب و استفاده از آن ها به تحلیل داده ها پرداخته و زمینه کسب سود سازی شرکت ها را با تصمیم گیری درست مهیا می نماید.

امروزه کشورها، دولت ها، شرکت ها و موسسات با حجم وسیعی از داده های ساختاریافته و غیرساختاریافته روبه رو بوده که دانش، الگو و رابطه های زیادی را در خود مخفی نموده است. لذا به دنبال یک متخصص علم داده ها هستند تا بتوانند به تحلیل و دانش عمیقی از داده ها همراه با کسب سود و منفعت دست یابند.

در دوره علم داده ها مدرس کاظم تقندیکی با بیش از 5 سال تخصص در این حوزه به دنبال آن است تا به شکل کاملاً عملی و کاربردی با استفاده از روش های آماری، ریاضی و الگوریتم های یادگیری ماشین دانشجو را با راه و روش تحلیل داده ها آشنا نماید. فراموش نکنید که دوره علم داده تنها در دانشگاه های معتبر ایران برگزار شده که هزینه آن بین 5 تا 13 میلیون می باشد.

آموزش علم داده


خبر دارید:

متخصص علم‌داده یا دانشمند علم‌داده براساس آخرین آمارهای رسمی جز سه شغل برتر در سال 2021 هست. شغلی که علاوه بر جذابیت شغلی دارای حقوق و مزایای بسیار بالاتری به نسبت سایر مشاغل بوده است 


از علم داده در کجا استفاده می شود:

در هر شرکت، سازمانی یا مجموعه ای که انبوهی از اطلاعات وجود داشته باشید این حوزه قابلیت استفاده دارد و فرقی ندارد که زمینه فعالیت مجموعه چیست. شما با یادگیری تکنیک های تدریس داد شده، می توانید تحلیل هایی که افراد دیگر قادر به استخراج آن نیستند را انجام دهید. به عنوان مثال به صورت سنتی و ساده، کارشناسان با نرم افرارهایی مانند اکسل سعی می کردند تحلیل انجام دهند. اما تحلیل های حرفه ای که بتوانند الگوهای مخفی و روند ها را در داده کشف کنند و منجر به بینش مدیریتی و تصمیم گیری شوند بدون علم به دانش آماری و برنامه نویسی امکان پذیر نیست. همچنین فرصت های کارآفرینی در حوزه های مختلف با علم داده نیز در ایران بسیار باز و موضوعی بکر است.


فواید یادگیری علم داده:

یادگیری مهارت های علم داده می تواند برای بسیاری از فارغ التحصیلان دانشگاه ها مفید واقع شود. دنیای امروز شدیداً به داده ها و آمار و ارقام متکی است افراد در جایگاه های مختلف در صنعت و دانشگاه برای درک کسب و کارها به درک و تفسیر داده ها نیاز دارند. علم داده مختص فرد یا گروه خاصی نیست و تمامی فعالان صنعت و دانشگاه می توانند به تناسب حرفه خود از چنین دانشی بهره بگیرند و از مزایای آن سازمانها و جامعه را بهره مند سازند.

یادگیری این مهارت ها در دانشگاه می تواند در هر یک از سه مقطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکترا اتفاق بیفتد. هرچه عادت فکری کار با داده زودتر آموزش شود با سهولت بیشتری می تواند در ذهن افراد نهادینه شود و اثرات مفید بیشتری بر جای بگذارد.

بررسی عناوین پایان نامه های دانشجویان دانشگاه های مختلف نشان می دهد که بسیاری از دانشجویان پایان نامه های خود را در رشته های مختلف به روش کمی انجام می دهند و از تحلیل کمی داده ها برای پاسخگویی به مساله تعریف شده استفاده می کنند در حالی که در دروس دانشگاهی هیچ گاه با داده ها کار نکرده اند و پایان نامه برخورد اولیه آنها با موضوع تحلیل داده ها بوده است.

آموزش علم داده


دوره آنلاین یا حضوری:

ما به شما تضمین می دهیم که این دوره آموزشی علم داده ها، هیچ تفاوتی با دوره حضوری ندارد. شما در حین برگزاری جلسات با مدرس در حین و بعد از جلسات نیز ارتباط دارید و ایشان به تمامی سوالات شما پاسخ خواهد داد.


علم‌داده برای کسب و کار ها:

امروزه کسب‌وکارهای مختلف فارغ از حوزه‌ای که در آن مشغول به فعالیت می‌باشند به تک‌تک رفتارهای کاربران و مشتریان خود به صورت علمی نگاه می‌کنند و این در حالی است که نسبت به مشتریان بالقوهٔ خود، یعنی کسانی که در حال حاضر مشتری آن شرکت نبوده اما شاید در آینده به یک مشتری مبدل گردند، نیز به عنوان منبع خوبی از درآمدزایی نگاه می‌کنند.

لذا اگر به فکر حضور در دنیای آی‌تی در یک بستر گسترده هستید، حتماً باید با تحلیل داده و نحوهٔ به‌کارگیری از داده‌ها در بهتر شدن خدمات و محصولات آشنا شوید و از همین روی برخورداری از مهارت تحلیل داده‌ها به عنوان یکی از حرفه‌های لازم و ضروری در عصر حاضر قلمداد می‌گردد.

آموزش علم داده


پیش نیازهای دوره:

دوره پیش‌نیاز مشخصی ندارد اما افرادی که در مبانی و مفاهیم ریاضیات، جبر خطی، آمار، احتمالات و برنامه نویسی تسلط بیشتری دارند، شروع راحت‌تری را نسبت به دیگران تجربه خواهند کرد و در طول دوره نیز با چالش‌های کمتری روبرو خواهند شد. هرچند که مدرس در طی این مسیر نیز مفاهیم مقدماتی و اولیه و هر آنچه که نیازمند شما باشد را پوشش خواهند داد.


مخاطبین دوره:

  • کلیه متخصصین، تحلیلگران، مهندسان و مشاوران که قصد رشد و توسعه کسب‌وکاری مبتنی بر داده را خواهند داشت
  • کلیه مدیران و کارشناسان فنی واحدهای سازمانی (نظیر: واحدهای برنامه‌ریزی، فناوری، هوشمند سازی، سیستم‌ها و …)
  • کلیه علاقه‌مندان که می‌خواهند بدانند چگونه می‌توان از انبوه اطلاعات بدون ساختار، پاسخ سؤال‌های کسب‌وکار را پیدا کرد
  • کلیه علاقه‌مندان به تحلیل‌های پیشرفته داده‌های کسب‌وکار و هوشمند سازی کسب‌وکار که قصد ارتقا خود را دارند
  • کلیه علاقه‌مندان به یادگیری علم‌داده که قصد حرفه‌ای گری در این حوزه را دارند
  • کلیه علاقه‌مندان به پیش‌بینی وضعیت آینده کسب‌وکار
  • کلیه علاقه‌مندان به تحلیل کلان داده‌ها
  • کلیه دانشجویان، پژوهشگران و فعالان حوزه علم‌داده
  • و کلیه افرادی که قصد ایجاد تحولی داده‍ محور را در زندگی و یا کسب‌وکار خود دارند

  • درباره مدرس:

فوق لیسانس مهندسی نرم افزار از دانشگاه اصفهان, مدرس دانشگاه فنی و حرفه ای ، فعال در حوزه های وب معنایی، بازیابی اطلاعات، متن کاوی، پایگاه داده ها و سایر حوزه های مدیریت داده، سئو کلاه سفید، دیجیتال مارکتینگ، علاقمند به برنامه نویسی پایتون با بیش از صد پروژه موفق در حوزه های یادگیری ماشین، علم داده ها، پردازش زبان طبیعی، داده کاوی، پردازش تصویر و... برای سفارش انجام پروژه با شماره 09157202653 (واتس اپ، تلگرام و تماس تلفنی) و ایمیل taghandiky@gmail.com در تماس باشید. 


سرفصل های دوره:

  1. معرفی دوره
  2. مقدمه و مبانی نظری
  3. معرفی کامل فیلد علم داده ها
  4. معرفی کامل فیلد یادگیری ماشین
  5. معرفی و آموزش انواع داده ها
  6. معرفی و آموزش انواع دیتاست ها و روش های دسترسی
  7. نصب ابزارهای برنامه نویسی (مفسر پایتون،  VSCode، گوگل کولب)
  8. معرفی و آموزش کتابخانه عددی NumPy با زبان برنامه نویسی پایتون
  9. معرفی و آموزش توابع آماری کتابخانه عددی NumPy با زبان برنامه نویسی پایتون
  10. معرفی و آموزش کتابخانه مصورسازی داده های Matplotlib با زبان برنامه نویسی پایتون
  11. رسم انواع نمودار میله ای، خطی، دایره ای و ... و فرمت دهی آن ها با کتابخانه Matplotlib با زبان برنامه نویسی پایتون
  12. معرفی و آموزش کتابخانه Pandas به منظور کار با دیتاست ها در زبان برنامه نویسی پایتون
  13. آموزش انواع روش های پاکسازی داده ها با کتابخانه Pandas در زبان برنامه نویسی پایتون
  14. استفاده از انواع روش های آماری در پیش پردازش داده ها
  15. آموزش خواندن داده ها از دیتاست با زبان برنامه نویسی پایتون
  16. معرفی و آموزش کتابخانه BeautifulSoup در زبان برنامه نویسی پایتون
  17. آموزش انواع روش های جمع آوری و ساخت دیتاست با کتابخانه BeautifulSoup در زبان برنامه نویسی پایتون
  18. آموزش نحوه ساخت خزنده با کتابخانه BeautifulSoup در زبان برنامه نویسی پایتون
  19. آموزش ترجمه ماشین در زبان برنامه نویسی پایتون
  20. آموزش یادگیری بانظارت، یادگیری بدون نظارت و تفاوت این دو
  21. آموزش  ساخت کرولر سخنگو
  22. آموزش پردازش زبان طبیعی با Textblob
  23. آموزش پردازش زبان طبیعی با spaCy
  24. آموزش پردازش زبان طبیعی با NlTK
  25. آموزش آنالیز احساسات (Sentiment Analysis)
  26. آموزش پردازش زبان طبیعی فارسی
  27. آموزش تبدیل متن به گفتار در هر زبان
  28. آموزش انواع روش های شباهت معنایی
  29. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بانظارت Naïve Bayse
  30. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بانظارت SVM
  31. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بانظارت درخت تصمیم
  32. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بانظارت رگرسیون خطی
  33. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بانظارت رگرسیون خطی چندگانه
  34. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بانظارت رگرسیون چندمتغیره
  35. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بانظارت Random Forest
  36. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بدون نظارت K-NN
  37. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بدون نظارت K-means
  38. آموزش و پیاده سازی الگوریتم یادگیری بدون نظارت Hierarchal 
  39. آموزش یادگیری ماشین با ابزار وکا
  40. آموزش یادگیری ماشین با ابزار Rapid Miner
  41. و بسیاری از مطالب دیگر

دوره کاملاً تضمینی است


از اینکه این ویدئو ها را کپی نمیکنید و برای خود و ما ارزش قائلید سپاسگزارم.

موفق و پیروز باشید.

نظر شما
برای ارسال نظر باید وارد شوید.
0 نظر

هیچ نظری ارسال نشده است! اولین نظر برای این مطلب را شما ارسال کنید...