| نام محصول به انگلیسی | Python for Data Science and Machine Learning Essential Training Part 1 |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره جامع پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین (بخش ۱) 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 جامع پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین (بخش ۱)
این دوره، یک مجموعه آموزشی بی‌نظیر است که با تمرکز بر آموزش زبان برنامه‌نویسی پایتون، شما را برای ورود به دنیای جذاب علم داده و یادگیری ماشین آماده می‌کند. این دوره بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و شامل مجموعه‌ای از مباحث پایه‌ای تا پیشرفته است که برای یادگیری و به‌کارگیری تکنیک‌های تحلیل داده و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین ضروری هستند.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره به شما مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص علم داده و یادگیری ماشین را آموزش می‌دهد. شما در این دوره با مفاهیم کلیدی و ابزارهای اصلی کار در این حوزه آشنا خواهید شد. در ادامه، به مهم‌ترین سرفصل‌های این دوره می‌پردازیم:
مبانی پایتون
در این بخش، شما با اصول اولیه زبان پایتون آشنا می‌شوید. این شامل مباحثی نظیر متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها، ساختارهای کنترلی (if/else, for, while)، توابع، و برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) می‌شود. این بخش، پایه‌ای محکم برای یادگیری مباحث پیشرفته‌تر فراهم می‌کند.
کار با کتابخانه‌های پرکاربرد
یکی از مهم‌ترین بخش‌های دوره، آموزش کار با کتابخانه‌های قدرتمند پایتون است که در علم داده و یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. شما با کتابخانه‌های زیر آشنا خواهید شد:
- NumPy: برای انجام محاسبات عددی و کار با آرایه‌های چندبعدی.
- Pandas: برای تحلیل داده‌ها، خواندن و نوشتن فایل‌های داده، و دستکاری داده‌ها با استفاده از DataFrames.
- Matplotlib و Seaborn: برای تجسم داده‌ها و ایجاد نمودارهای مختلف.
آمار مقدماتی و پیش‌نیازهای ریاضی
در این بخش، مفاهیم آمار توصیفی و استنباطی که برای تحلیل داده‌ها ضروری هستند، پوشش داده می‌شوند. شما با مباحثی مانند میانگین، میانه، انحراف معیار، توزیع‌های آماری، و مفاهیم مرتبط با احتمال آشنا خواهید شد. همچنین، پیش‌نیازهای ریاضی مانند جبر خطی و حسابان مقدماتی نیز مرور می‌شوند.
یادگیری ماشین: مفاهیم پایه
این بخش، مقدمه‌ای بر دنیای یادگیری ماشین است. شما با انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین (نظارت‌شده، نظارت‌نشده، و تقویتی) آشنا می‌شوید. همچنین، مفاهیمی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی، و ارزیابی مدل‌ها نیز پوشش داده می‌شوند.
مزایای شرکت در این دوره
شرکت در این دوره مزایای متعددی دارد که شما را در مسیر پیشرفت در علم داده و یادگیری ماشین یاری می‌کند:
- یادگیری عملی: تمرکز بر پروژه‌های عملی و تمرین‌های کاربردی، شما را قادر می‌سازد تا مهارت‌های آموخته‌شده را بلافاصله در پروژه‌های واقعی به‌کار ببرید.
- محتوای جامع: این دوره تمام جنبه‌های اساسی علم داده و یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد و شما را برای انجام پروژه‌های پیچیده آماده می‌کند.
- پشتیبانی: امکان پرسش سوالات و دریافت پاسخ از مدرسان مجرب و همچنین ارتباط با سایر شرکت‌کنندگان دوره برای رفع اشکال و تبادل نظر وجود دارد.
- دسترسی آسان: دوره‌ها بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شوند، که امکان دسترسی آفلاین به محتوای آموزشی را در هر زمان و مکانی فراهم می‌کند.
پیش‌نیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، دانش قبلی خاصی مورد نیاز نیست. اما داشتن موارد زیر می‌تواند به شما در یادگیری سریع‌تر کمک کند:
- آشنایی با کامپیوتر: درک پایه‌ای از نحوه کار با کامپیوتر و سیستم‌عامل.
- علاقه‌مندی به برنامه‌نویسی: اشتیاق به یادگیری و حل مسائل با استفاده از برنامه‌نویسی.
- مهارت‌های ریاضی پایه: آشنایی با مفاهیم ریاضی در سطح دبیرستان (اختیاری).
ساختار دوره
این دوره به صورت یک مجموعه آموزش‌های گام به گام طراحی شده است. هر بخش شامل ویدیوهای آموزشی، تمرین‌های عملی، و پروژه‌های کاربردی است. شما می‌توانید با سرعت دلخواه خود پیش بروید و در هر مرحله، از پشتیبانی مدرسان و منابع تکمیلی بهره‌مند شوید.
بخش ۱: مقدمه‌ای بر پایتون و محیط توسعه
این بخش، شما را با زبان پایتون، نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (IDE) و اصول اولیه برنامه‌نویسی آشنا می‌کند.
بخش ۲: کار با انواع داده‌ها و ساختارهای داده
شما در این بخش، با انواع داده‌ها (اعداد، رشته‌ها، بولین‌ها)، متغیرها، عملگرها، و ساختارهای داده (لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها) آشنا می‌شوید.
بخش ۳: کنترل جریان و توابع
این بخش، شامل آموزش ساختارهای کنترلی (if/else, for, while) و تعریف و استفاده از توابع برای نوشتن کدهای مرتب و قابل استفاده مجدد است.
بخش ۴: برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
در این بخش، شما با مفاهیم OOP مانند کلاس‌ها، اشیاء، وراثت و چندشکلی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه کدهای پیچیده را با استفاده از این مفاهیم سازماندهی کنید.
بخش ۵: کار با NumPy و Pandas
این بخش، شامل آموزش‌های عملی در مورد استفاده از کتابخانه‌های NumPy و Pandas برای انجام محاسبات عددی، مدیریت داده‌ها، و تحلیل داده‌ها است.
بخش ۶: تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
شما در این بخش، با استفاده از کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn، یاد می‌گیرید چگونه نمودارهای مختلف را برای نمایش داده‌ها و کشف الگوها ایجاد کنید.
بخش ۷: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
این بخش، شامل معرفی مفاهیم پایه یادگیری ماشین، انواع الگوریتم‌ها، و پیش‌پردازش داده‌ها برای آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی است.
این دوره، یک فرصت عالی برای شروع یک حرفه هیجان‌انگیز در حوزه علم داده و یادگیری ماشین است. با شرکت در این دوره، شما می‌توانید مهارت‌های مورد نیاز برای موفقیت در این زمینه را کسب کنید و مسیر شغلی خود را به سوی آینده‌ای روشن‌تر هدایت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.