| نام محصول به انگلیسی | Coursera – Data Science Math Skills 2025-1 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره مهارتهای ریاضی علم داده 2025-1 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 مهارتهای ریاضی علم داده 2025-1 بر روی فلش 32GB
علم داده، حوزه‌ای که امروز انقلابی در صنایع مختلف از فناوری و بهداشت گرفته تا امور مالی و بازاریابی ایجاد کرده، بر پایه‌ای محکم از ریاضیات بنا شده است. بسیاری از علاقه‌مندان به ورود به این دنیای هیجان‌انگیز، ممکن است در مواجهه با مفاهیم ریاضی مورد نیاز، دچار سردرگمی یا نگرانی شوند. دوره “مهارتهای ریاضی علم داده” از Coursera، که توسط دانشگاه دوک (Duke University) ارائه شده، دقیقاً برای رفع همین چالش طراحی شده است. این دوره یک پل ارتباطی قدرتمند بین ریاضیات دبیرستان و مفاهیم بنیادی مورد نیاز برای درک عمیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل‌های آماری پیشرفته است. هدف اصلی آن، توانمندسازی شما برای صحبت به زبان داده‌ها و برداشتن گام‌های اولیه در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص داده است.
چرا ریاضیات برای علم داده حیاتی است؟
در دنیای علم داده، الگوریتم‌ها و مدل‌ها ابزارهای اصلی ما هستند. اما بدون درک ریاضیات پشت این ابزارها، استفاده از آن‌ها مانند رانندگی با چشمان بسته است. شما ممکن است به مقصد برسید، اما نمی‌دانید چگونه و چرا. ریاضیات به شما این بینش را می‌دهد که:
- منطق الگوریتم‌ها را درک کنید: چرا یک مدل رگرسیون خطی از یک خط برای پیش‌بینی استفاده می‌کند؟ الگوریتم گرادیان کاهشی (Gradient Descent) چگونه بهترین پارامترها را برای مدل شما پیدا می‌کند؟ پاسخ تمام این سوالات در حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر خطی نهفته است.
- نتایج را به درستی تفسیر کنید: مفاهیمی مانند p-value، فواصل اطمینان و توزیع‌های احتمالی به شما کمک می‌کنند تا از داده‌های خود نتایج معنادار و قابل اعتمادی استخراج کنید و میزان عدم قطعیت را بسنجید.
- مدل‌های بهتری بسازید: با درک جبر خطی، می‌توانید تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند PCA را به کار بگیرید تا با داده‌های پیچیده و بزرگ کار کنید. درک حسابان به شما اجازه می‌دهد تا توابع هزینه (Cost Functions) را بهینه کنید و عملکرد مدل خود را به حداکثر برسانید.
- از اشتباهات رایج جلوگیری کنید: بدون دانش آماری، ممکن است به سادگی دچار سوگیری (bias) شوید یا همبستگی را با علیت اشتباه بگیرید. ریاضیات شما را در برابر این خطاهای تحلیلی واکسینه می‌کند.
این دوره برای چه کسانی طراحی شده است؟
این دوره برای طیف وسیعی از افراد با پیش‌زمینه‌های مختلف مناسب است. اگر شما در یکی از دسته‌های زیر قرار می‌گیرید، این دوره می‌تواند نقطه عطفی در مسیر حرفه‌ای شما باشد:
- دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های غیرمرتبط: افرادی که قصد دارند از رشته‌های علوم انسانی، هنر یا سایر حوزه‌ها به دنیای فناوری و داده مهاجرت کنند.
- برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: کسانی که مهارت کدنویسی دارند اما می‌خواهند با درک عمیق‌تر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به نقش‌های تخصصی‌تری مانند مهندس یادگیری ماشین دست یابند.
- تحلیل‌گران داده (Data Analysts): تحلیل‌گرانی که می‌خواهند از گزارش‌دهی و تحلیل‌های توصیفی فراتر رفته و وارد دنیای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده شوند.
- علاقه‌مندان به علم داده: هر فردی که به این حوزه علاقه‌مند است و می‌خواهد دانش ریاضی خود را برای شروع یادگیری مفاهیم پیشرفته‌تر، بازسازی و تقویت کند.
مهم‌ترین ویژگی این دوره، عدم نیاز به پیش‌نیاز پیچیده است. تنها دانش ریاضیات در سطح دبیرستان کافی است تا بتوانید مفاهیم را به خوبی دنبال کنید.
در این دوره چه مهارت‌هایی را فرا خواهید گرفت؟
دوره “مهارتهای ریاضی علم داده” به صورت هدفمند بر روی چهار ستون اصلی ریاضیات که در علم داده کاربرد دارند، تمرکز می‌کند:
شما پس از گذراندن این دوره، به درک مفهومی و کاربردی عمیقی از موارد زیر دست خواهید یافت:
- نظریه مجموعه‌ها و نمادگذاری ریاضی: یاد می‌گیرید که چگونه مسائل را با استفاده از زبان دقیق ریاضی فرمول‌بندی کنید. این مهارت برای خواندن مقالات علمی و درک مستندات فنی الگوریتم‌ها ضروری است.
- توابع و نمودارها: درک رابطه بین متغیرها از طریق توابع خطی و غیرخطی. این مفهوم، پایه و اساس مدل‌های رگرسیون و بسیاری از تکنیک‌های دیگر است.
- مبانی جبر خطی: با مفاهیم کلیدی مانند بردارها (Vectors) و ماتریس‌ها (Matrices) آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید که داده‌ها چگونه در قالب ماتریس نمایش داده می‌شوند و عملیات ماتریسی چگونه به پردازش دسته‌ای داده‌ها کمک می‌کند.
- مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال: با مفهوم مشتق و کاربرد آن در یافتن نرخ تغییرات آشنا می‌شوید. این دانش به شما کمک می‌کند تا منطق پشت الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند گرادیان کاهشی را که قلب تپنده شبکه‌های عصبی و بسیاری از مدل‌های دیگر است، درک کنید.
- مبانی آمار و احتمالات: با مفاهیم پایه‌ای مانند میانگین، واریانس، توزیع‌های احتمالی و قضیه بیز (Bayes’ Theorem) آشنا می‌شوید که برای هرگونه تحلیل داده و نتیجه‌گیری آماری ضروری است.
ساختار و سرفصل‌های دوره
محتوای آموزشی این دوره در یک ساختار منسجم و هفته به هفته طراحی شده تا یادگیری را برای شما ساده و لذت‌بخش کند. هر بخش با ویدیوهای آموزشی کوتاه، مثال‌های عملی و تمرین‌های مفهومی همراه است تا دانش شما را تثبیت کند.
- هفته اول: مقدمه‌ای بر زبان ریاضیات: در این بخش با مفاهیم پایه مانند نظریه مجموعه‌ها، نمادگذاری سیگما و پی (Sigma & Pi Notation) و نحوه کار با انواع مختلف داده‌ها آشنا می‌شوید. این هفته شما را برای درک زبان مشترک در دنیای داده آماده می‌کند.
- هفته دوم: جبر خطی برای علم داده: این هفته به طور کامل به بردارها و ماتریس‌ها اختصاص دارد. شما یاد می‌گیرید که چگونه داده‌های جدولی را به صورت ماتریس نمایش دهید و عملیات پایه‌ای مانند جمع، ضرب و ترانهاده را روی آن‌ها انجام دهید. این مهارت برای کار با کتابخانه‌هایی مانند NumPy در پایتون حیاتی است.
- هفته سوم: حسابان و بهینه‌سازی: در این بخش، به دنیای حساب دیفرانسیل و انتگرال قدم می‌گذارید. تمرکز بر درک شهودی مشتق به عنوان شیب یک تابع و کاربرد آن در پیدا کردن نقاط بیشینه و کمینه است. این مفهوم مستقیماً به بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین مرتبط است.
- هفته چهارم: احتمالات و آمار کاربردی: هفته پایانی به معرفی مفاهیم بنیادی احتمالات، از جمله احتمال شرطی و قضیه بیز، و همچنین معیارهای آماری مرکزی و پراکندگی اختصاص دارد. این دانش به شما کمک می‌کند تا با عدم قطعیت در داده‌ها کار کرده و نتایج قابل اعتمادی ارائه دهید.
پیش‌نیازها و نحوه ارائه
برای بهره‌مندی کامل از این دوره، تنها به دانش ریاضیات پایه در سطح دبیرستان نیاز دارید. هیچ‌گونه پیش‌نیاز برنامه‌نویسی یا تجربه قبلی در علم داده لازم نیست. این دوره نقطه شروعی ایده‌آل برای مبتدیان است.
نکته بسیار مهم در مورد نحوه ارائه دوره:
این مجموعه آموزشی جامع به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی برای شما ارسال می‌گردد. تمامی محتوای دوره، شامل ویدیوهای آموزشی با کیفیت بالا، اسلایدها، جزوات تکمیلی و فایل‌های تمرین، بر روی این فلش مموری قرار دارد.
لطفاً توجه داشته باشید که محتوای این دوره به هیچ عنوان دانلودی نیست. با تهیه این مجموعه، شما یک نسخه فیزیکی و دائمی از کل دوره را در اختیار خواهید داشت که به شما امکان می‌دهد در هر زمان و مکانی، حتی بدون دسترسی به اینترنت، به مطالعه و یادگیری بپردازید. این روش، دسترسی پایدار و همیشگی شما به محتوای ارزشمند آموزشی را تضمین می‌کند.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.