| نام محصول به انگلیسی | 40 Real World Data Science, Machine Learning Projects 2022 |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره ۴۰ پروژه کاربردی علم داده و یادگیری ماشین ۲۰۲۲ بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعهای بینظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائهشده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره ۴۰ پروژه کاربردی علم داده و یادگیری ماشین ۲۰۲۲ بر روی فلش 32GB
دنیای علم داده و یادگیری ماشین به سرعت در حال پیشرفت است و تقاضا برای متخصصان این حوزه روز به روز در حال افزایش است. این دوره یک فرصت استثنایی برای یادگیری عملی و کاربردی این مفاهیم از طریق انجام ۴۰ پروژه واقعی و جذاب است. این دوره به صورت کامل بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه میشود و شما را از داشتن یک تجربه یادگیری منسجم و بدون نیاز به اتصال دائمی به اینترنت بهرهمند میسازد.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره با تمرکز بر یادگیری عملی و کاربردی، شما را با مفاهیم کلیدی علم داده و یادگیری ماشین آشنا میکند و شما را برای ورود به دنیای حرفهای آماده میسازد. در این دوره، شما یاد خواهید گرفت:
- اصول و مبانی علم داده و یادگیری ماشین
- آمادهسازی و پاکسازی دادهها (Data Cleaning & Preprocessing) با استفاده از ابزارهایی مانند Pandas و NumPy
- کاوش و تحلیل دادهها (Exploratory Data Analysis – EDA) و تجسم دادهها با Matplotlib و Seaborn
- پیادهسازی و ارزیابی مدلهای یادگیری ماشین (Machine Learning Models)
- انتخاب و بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین با استفاده از تکنیکهای مختلف
- به کارگیری الگوریتمهای یادگیری ماشین برای حل مسائل دنیای واقعی
- استفاده از کتابخانههای قدرتمند یادگیری ماشین مانند Scikit-learn
- درک عمیق از مفاهیم یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) و یادگیری غیرنظارت شده (Unsupervised Learning)
- ساخت و آموزش شبکههای عصبی با استفاده از TensorFlow و Keras (در برخی پروژهها)
- ارائه پروژههای عملی و کسب تجربه عملی در زمینههای مختلف علم داده
مزایای شرکت در این دوره
شرکت در این دوره مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت:
تجربه عملی: تمرکز اصلی این دوره بر روی انجام پروژههای واقعی است. شما با انجام ۴۰ پروژه عملی، دانش و مهارتهای خود را در زمینه علم داده و یادگیری ماشین تقویت خواهید کرد.
یادگیری کاربردی: این دوره به شما کمک میکند تا مفاهیم تئوری را به صورت عملی درک کنید و آنها را در پروژههای واقعی به کار ببرید.
ارائه بر روی فلش مموری: دسترسی آسان و سریع به محتوای دوره در هر زمان و مکان، بدون نیاز به اتصال به اینترنت.
پروژههای متنوع: این دوره شامل پروژههای متنوعی در زمینههای مختلف مانند پیشبینی قیمت، تشخیص الگو، تحلیل احساسات، و… است که به شما کمک میکند تا با کاربردهای مختلف علم داده آشنا شوید.
آموزش جامع: این دوره از مقدماتی تا پیشرفته را پوشش میدهد و برای افراد با سطوح مختلف دانش مناسب است.
آمادهسازی برای شغل: این دوره شما را برای ورود به بازار کار علم داده و یادگیری ماشین آماده میسازد و دانش و مهارتهای لازم را برای موفقیت در این حوزه به شما میدهد.
پیشنیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، داشتن دانش و مهارتهای زیر ضروری است:
- آشنایی با مفاهیم پایه برنامهنویسی (ترجیحا پایتون)
- آشنایی با مفاهیم ریاضی پایه (جبر خطی، آمار و احتمال)
- علاقه به یادگیری علم داده و یادگیری ماشین
اگرچه آشنایی با زبان برنامهنویسی پایتون و مفاهیم ریاضی پایه ضروری است، اما این دوره به گونهای طراحی شده است که حتی اگر دانش شما در این زمینهها محدود باشد، بتوانید از آن بهرهمند شوید. دوره شامل آموزشهای مقدماتی در این زمینهها نیز میشود.
سرفصلهای اصلی دوره
این دوره شامل سرفصلهای متنوعی است که در ادامه به آنها اشاره میکنیم:
بخش ۱: مقدمهای بر علم داده و یادگیری ماشین
- معرفی علم داده و یادگیری ماشین
- کاربردهای علم داده و یادگیری ماشین در دنیای واقعی
- مفاهیم پایه آمار و احتمال
- مفاهیم پایه جبر خطی
- معرفی زبان برنامهنویسی پایتون و ابزارهای مورد نیاز
بخش ۲: آمادهسازی و پاکسازی دادهها
- آشنایی با انواع دادهها
- خواندن و نوشتن دادهها با Pandas
- پاکسازی دادههای گمشده
- مدیریت دادههای پرت
- تبدیل و مقیاسسازی دادهها
بخش ۳: کاوش و تحلیل دادهها
- تجسم دادهها با Matplotlib و Seaborn
- تحلیل توصیفی دادهها
- تحلیل دادههای دستهبندی شده
- تجزیه و تحلیل دادههای زمانی
بخش ۴: یادگیری ماشین نظارت شده
- مقدمهای بر یادگیری ماشین نظارت شده
- رگرسیون خطی
- رگرسیون لجستیک
- ماشین بردار پشتیبان (SVM)
- درخت تصمیم
- جنگل تصادفی
- ارزیابی مدلها
- انتخاب مدل و بهینهسازی پارامترها
بخش ۵: یادگیری ماشین غیرنظارت شده
- خوشهبندی K-Means
- خوشهبندی سلسلهمراتبی
- کاهش ابعاد (PCA)
- تشخیص ناهنجاری
بخش ۶: پروژههای عملی
در این بخش، شما با انجام ۴۰ پروژه کاربردی، دانش و مهارتهای خود را در زمینههای مختلف علم داده و یادگیری ماشین به کار خواهید گرفت. این پروژهها شامل موارد زیر میشوند:
- پیشبینی قیمت سهام
- تشخیص ایمیلهای اسپم
- طبقهبندی تصاویر
- تحلیل احساسات
- پیشبینی فروش
- سیستم توصیهگر
- و دهها پروژه جذاب دیگر…
این دوره یک فرصت بینظیر برای ورود به دنیای هیجانانگیز علم داده و یادگیری ماشین است. با شرکت در این دوره، شما نه تنها دانش و مهارتهای لازم را کسب میکنید، بلکه با انجام پروژههای عملی، تجربه ارزشمندی نیز به دست خواهید آورد. همین امروز برای ثبتنام اقدام کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.