دانلود -علوم داده برای مبتدیان-پایتون، Azure ML و Tableau ۲۰۲۴-۱۱-دانلود رایگان نرمافزار معرفی دوره
دوره «علوم داده برای مبتدیان» از پلتفرم ، یک راهنمای جامع و عملی برای ورود به دنیای دادهکاوی و مدلسازی است. این دوره که در نسخهٔ ۲۰۲۴-۱۱ منتشر شده، با تلفیق سه ابزار کلیدی شامل پایتون، Azure Machine Learning و Tableau به شما کمک میکند تا از صفر تا صد فرایندهای تحلیل، پیشبینی و مصورسازی داده را فرا بگیرید.
چه مطالبی خواهید آموخت؟ - مقدمات پایتون برای پردازش داده: نصب، محیطهای توسعه و کار با کتابخانههای pandas و NumPy.
- پاکسازی و آمادهسازی دادهها: شناسایی مقادیر گمشده، نرمالسازی، انکدینگ متغیرهای دستهای.
- مفاهیم آمار و احتمال در علوم داده: توزیعها، آزمون فرض، ضریب همبستگی.
- ساخت مدلهای یادگیری ماشین در Azure ML: ایجاد محیط، بارگذاری داده، طراحی پالرچین مدل، ارزیابی دقت و بهینهسازی پارامترها.
- مصوّرسازی داده با Tableau: اتصال به منابع مختلف، ساخت داشبورد، فیلترگذاری تعاملی.
- پیادهسازی یک پروژه انتها به انتها: از استخراج داده تا طراحی گزارش نهایی.
مزایای شرکت در این دوره - دریافت گواهینامه معتبر پس از اتمام دوره.
- دسترسی نامحدود به ویدئوها، کدهای نمونه و فایلهای تمرینی.
- پشتیبانی مدرس و انجمن پرسش و پاسخ برای رفع اشکال.
- تمرکز بر پروژههای واقعی حوزه تحلیل کسبوکار و دادهکاوی.
- آشنایی با بهترین شیوهها (Best Practices) در مهندسی داده و MLOps.
پیشنیازها
این دوره برای افرادی که هیچ پیشزمینهای در علوم داده ندارند طراحی شده است، اما برای بهرهوری بیشتر به موارد زیر نیاز دارید:
- آشنایی اولیه با مفاهیم برنامهنویسی (هر زبان، ترجیحاً پایتون).
- کامپیوتر یا لپتاپ با سیستمعامل ویندوز، مک یا لینوکس.
- اتصال اینترنت مناسب بهمنظور دانلود ویدئوها و فایلها.
- میل به یادگیری و پشتکار در انجام تمرینها.
سرفصلها و ساختار دوره - بخش اول: معرفی مفاهیم و نصب ابزارها
- ویدئوی آشنایی با دوره و اهداف
- نصب و پیکربندی پایتون و Visual Studio Code
- آشنایی با Azure Portal و ساخت Workspace
- بخش دوم: پیشپردازش دادهها با پایتون
- کار با pandas و NumPy
- رزولوشن دادههای ناقص و حذف آوتلایرها
- انکدینگ و مقیاسدهی داده
- بخش سوم: مدلسازی در Azure ML
- ایجاد Pipeline و انتخاب الگوریتم
- ارزیابی مدل با Cross-Validation
- Hyperparameter Tuning و AutoML
- بخش چهارم: مصورسازی تعاملی با Tableau
- طراحی داشبوردهای فروش و بازاریابی
- داشبورد عملیاتی Real-Time
- اشتراکگذاری و انتشار گزارشها
- بخش پنجم: پروژه نهایی
- تحلیل دادههای مشتریان یک فروشگاه آنلاین
- ایجاد مدل پیشبینی ریزش مشتری
- مصوّرسازی نتایج و ارائه گزارش
مثالهای عملی
در این دوره چند مثال کاملاً کاربردی خواهید دید که در آنها:
- با یک دیتاست واقعی از فروشگاههای زنجیرهای، الگوهای فصلی را تحلیل میکنیم.
- مدل رگرسیونی برای پیشبینی هزینه حمل و نقل طراحی میشود.
- یک الگوریتم دستهبندی برای شناسایی مشتریان وفادار و پرخطر پیادهسازی میکنیم.
- داشبورد تعاملی با نمودارهای چندبعدی در Tableau ارائه و به صورت وب منتشر میشود.
نکات کلیدی - تمرین مداوم باعث درک عمیقتر مفاهیم و تسلط به ابزارها میشود.
- استفاده از Azure ML Designer سرعت پیادهسازی مدلها را افزایش میدهد.
- مصوّرسازی صحیح، تأثیر گزارشها را در تصمیمگیری مدیران بالا میبرد.
- مستندسازی فرایندها و کدها برای انتقال دانش به تیم و توسعهٔ آتی ضروری است.
جمعبندی
دوره «علوم داده برای مبتدیان» یک مسیر کامل و منسجم برای ورود به دنیای مهندسی داده، یادگیری ماشین و مصورسازی داده ارائه میدهد. با تکیه بر تمرینهای عملی، پروژههای واقعی و بهرهگیری از بهترین ابزارهای روز، شما را برای موقعیتهای شغلی تحلیلگر داده، مهندس یادگیری ماشین یا متخصص بیگ دیتا آماده میکند. هماکنون با دانلود رایگان نرمافزارهای مورد نیاز و شرکت در این دوره، گام اول حرفهای خود در علوم داده را مستحکم بردارید.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.
معرفی دوره
دوره «علوم داده برای مبتدیان» از پلتفرم ، یک راهنمای جامع و عملی برای ورود به دنیای دادهکاوی و مدلسازی است. این دوره که در نسخهٔ ۲۰۲۴-۱۱ منتشر شده، با تلفیق سه ابزار کلیدی شامل پایتون، Azure Machine Learning و Tableau به شما کمک میکند تا از صفر تا صد فرایندهای تحلیل، پیشبینی و مصورسازی داده را فرا بگیرید.
چه مطالبی خواهید آموخت؟ - مقدمات پایتون برای پردازش داده: نصب، محیطهای توسعه و کار با کتابخانههای pandas و NumPy.
- پاکسازی و آمادهسازی دادهها: شناسایی مقادیر گمشده، نرمالسازی، انکدینگ متغیرهای دستهای.
- مفاهیم آمار و احتمال در علوم داده: توزیعها، آزمون فرض، ضریب همبستگی.
- ساخت مدلهای یادگیری ماشین در Azure ML: ایجاد محیط، بارگذاری داده، طراحی پالرچین مدل، ارزیابی دقت و بهینهسازی پارامترها.
- مصوّرسازی داده با Tableau: اتصال به منابع مختلف، ساخت داشبورد، فیلترگذاری تعاملی.
- پیادهسازی یک پروژه انتها به انتها: از استخراج داده تا طراحی گزارش نهایی.
مزایای شرکت در این دوره - دریافت گواهینامه معتبر پس از اتمام دوره.
- دسترسی نامحدود به ویدئوها، کدهای نمونه و فایلهای تمرینی.
- پشتیبانی مدرس و انجمن پرسش و پاسخ برای رفع اشکال.
- تمرکز بر پروژههای واقعی حوزه تحلیل کسبوکار و دادهکاوی.
- آشنایی با بهترین شیوهها (Best Practices) در مهندسی داده و MLOps.
پیشنیازها
این دوره برای افرادی که هیچ پیشزمینهای در علوم داده ندارند طراحی شده است، اما برای بهرهوری بیشتر به موارد زیر نیاز دارید:
- آشنایی اولیه با مفاهیم برنامهنویسی (هر زبان، ترجیحاً پایتون).
- کامپیوتر یا لپتاپ با سیستمعامل ویندوز، مک یا لینوکس.
- اتصال اینترنت مناسب بهمنظور دانلود ویدئوها و فایلها.
- میل به یادگیری و پشتکار در انجام تمرینها.
سرفصلها و ساختار دوره - بخش اول: معرفی مفاهیم و نصب ابزارها
- ویدئوی آشنایی با دوره و اهداف
- نصب و پیکربندی پایتون و Visual Studio Code
- آشنایی با Azure Portal و ساخت Workspace
- بخش دوم: پیشپردازش دادهها با پایتون
- کار با pandas و NumPy
- رزولوشن دادههای ناقص و حذف آوتلایرها
- انکدینگ و مقیاسدهی داده
- بخش سوم: مدلسازی در Azure ML
- ایجاد Pipeline و انتخاب الگوریتم
- ارزیابی مدل با Cross-Validation
- Hyperparameter Tuning و AutoML
- بخش چهارم: مصورسازی تعاملی با Tableau
- طراحی داشبوردهای فروش و بازاریابی
- داشبورد عملیاتی Real-Time
- اشتراکگذاری و انتشار گزارشها
- بخش پنجم: پروژه نهایی
- تحلیل دادههای مشتریان یک فروشگاه آنلاین
- ایجاد مدل پیشبینی ریزش مشتری
- مصوّرسازی نتایج و ارائه گزارش
مثالهای عملی
در این دوره چند مثال کاملاً کاربردی خواهید دید که در آنها:
- با یک دیتاست واقعی از فروشگاههای زنجیرهای، الگوهای فصلی را تحلیل میکنیم.
- مدل رگرسیونی برای پیشبینی هزینه حمل و نقل طراحی میشود.
- یک الگوریتم دستهبندی برای شناسایی مشتریان وفادار و پرخطر پیادهسازی میکنیم.
- داشبورد تعاملی با نمودارهای چندبعدی در Tableau ارائه و به صورت وب منتشر میشود.
نکات کلیدی - تمرین مداوم باعث درک عمیقتر مفاهیم و تسلط به ابزارها میشود.
- استفاده از Azure ML Designer سرعت پیادهسازی مدلها را افزایش میدهد.
- مصوّرسازی صحیح، تأثیر گزارشها را در تصمیمگیری مدیران بالا میبرد.
- مستندسازی فرایندها و کدها برای انتقال دانش به تیم و توسعهٔ آتی ضروری است.
جمعبندی
دوره «علوم داده برای مبتدیان» یک مسیر کامل و منسجم برای ورود به دنیای مهندسی داده، یادگیری ماشین و مصورسازی داده ارائه میدهد. با تکیه بر تمرینهای عملی، پروژههای واقعی و بهرهگیری از بهترین ابزارهای روز، شما را برای موقعیتهای شغلی تحلیلگر داده، مهندس یادگیری ماشین یا متخصص بیگ دیتا آماده میکند. هماکنون با دانلود رایگان نرمافزارهای مورد نیاز و شرکت در این دوره، گام اول حرفهای خود در علوم داده را مستحکم بردارید.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.
مزایای شرکت در این دوره - دریافت گواهینامه معتبر پس از اتمام دوره.
- دسترسی نامحدود به ویدئوها، کدهای نمونه و فایلهای تمرینی.
- پشتیبانی مدرس و انجمن پرسش و پاسخ برای رفع اشکال.
- تمرکز بر پروژههای واقعی حوزه تحلیل کسبوکار و دادهکاوی.
- آشنایی با بهترین شیوهها (Best Practices) در مهندسی داده و MLOps.
پیشنیازها
این دوره برای افرادی که هیچ پیشزمینهای در علوم داده ندارند طراحی شده است، اما برای بهرهوری بیشتر به موارد زیر نیاز دارید:
- آشنایی اولیه با مفاهیم برنامهنویسی (هر زبان، ترجیحاً پایتون).
- کامپیوتر یا لپتاپ با سیستمعامل ویندوز، مک یا لینوکس.
- اتصال اینترنت مناسب بهمنظور دانلود ویدئوها و فایلها.
- میل به یادگیری و پشتکار در انجام تمرینها.
سرفصلها و ساختار دوره - بخش اول: معرفی مفاهیم و نصب ابزارها
- ویدئوی آشنایی با دوره و اهداف
- نصب و پیکربندی پایتون و Visual Studio Code
- آشنایی با Azure Portal و ساخت Workspace
- بخش دوم: پیشپردازش دادهها با پایتون
- کار با pandas و NumPy
- رزولوشن دادههای ناقص و حذف آوتلایرها
- انکدینگ و مقیاسدهی داده
- بخش سوم: مدلسازی در Azure ML
- ایجاد Pipeline و انتخاب الگوریتم
- ارزیابی مدل با Cross-Validation
- Hyperparameter Tuning و AutoML
- بخش چهارم: مصورسازی تعاملی با Tableau
- طراحی داشبوردهای فروش و بازاریابی
- داشبورد عملیاتی Real-Time
- اشتراکگذاری و انتشار گزارشها
- بخش پنجم: پروژه نهایی
- تحلیل دادههای مشتریان یک فروشگاه آنلاین
- ایجاد مدل پیشبینی ریزش مشتری
- مصوّرسازی نتایج و ارائه گزارش
مثالهای عملی
در این دوره چند مثال کاملاً کاربردی خواهید دید که در آنها:
- با یک دیتاست واقعی از فروشگاههای زنجیرهای، الگوهای فصلی را تحلیل میکنیم.
- مدل رگرسیونی برای پیشبینی هزینه حمل و نقل طراحی میشود.
- یک الگوریتم دستهبندی برای شناسایی مشتریان وفادار و پرخطر پیادهسازی میکنیم.
- داشبورد تعاملی با نمودارهای چندبعدی در Tableau ارائه و به صورت وب منتشر میشود.
نکات کلیدی - تمرین مداوم باعث درک عمیقتر مفاهیم و تسلط به ابزارها میشود.
- استفاده از Azure ML Designer سرعت پیادهسازی مدلها را افزایش میدهد.
- مصوّرسازی صحیح، تأثیر گزارشها را در تصمیمگیری مدیران بالا میبرد.
- مستندسازی فرایندها و کدها برای انتقال دانش به تیم و توسعهٔ آتی ضروری است.
جمعبندی
دوره «علوم داده برای مبتدیان» یک مسیر کامل و منسجم برای ورود به دنیای مهندسی داده، یادگیری ماشین و مصورسازی داده ارائه میدهد. با تکیه بر تمرینهای عملی، پروژههای واقعی و بهرهگیری از بهترین ابزارهای روز، شما را برای موقعیتهای شغلی تحلیلگر داده، مهندس یادگیری ماشین یا متخصص بیگ دیتا آماده میکند. هماکنون با دانلود رایگان نرمافزارهای مورد نیاز و شرکت در این دوره، گام اول حرفهای خود در علوم داده را مستحکم بردارید.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.
پیشنیازها
این دوره برای افرادی که هیچ پیشزمینهای در علوم داده ندارند طراحی شده است، اما برای بهرهوری بیشتر به موارد زیر نیاز دارید:
- آشنایی اولیه با مفاهیم برنامهنویسی (هر زبان، ترجیحاً پایتون).
- کامپیوتر یا لپتاپ با سیستمعامل ویندوز، مک یا لینوکس.
- اتصال اینترنت مناسب بهمنظور دانلود ویدئوها و فایلها.
- میل به یادگیری و پشتکار در انجام تمرینها.
سرفصلها و ساختار دوره
- بخش اول: معرفی مفاهیم و نصب ابزارها
- ویدئوی آشنایی با دوره و اهداف
- نصب و پیکربندی پایتون و Visual Studio Code
- آشنایی با Azure Portal و ساخت Workspace
- بخش دوم: پیشپردازش دادهها با پایتون
- کار با pandas و NumPy
- رزولوشن دادههای ناقص و حذف آوتلایرها
- انکدینگ و مقیاسدهی داده
- بخش سوم: مدلسازی در Azure ML
- ایجاد Pipeline و انتخاب الگوریتم
- ارزیابی مدل با Cross-Validation
- Hyperparameter Tuning و AutoML
- بخش چهارم: مصورسازی تعاملی با Tableau
- طراحی داشبوردهای فروش و بازاریابی
- داشبورد عملیاتی Real-Time
- اشتراکگذاری و انتشار گزارشها
- بخش پنجم: پروژه نهایی
- تحلیل دادههای مشتریان یک فروشگاه آنلاین
- ایجاد مدل پیشبینی ریزش مشتری
- مصوّرسازی نتایج و ارائه گزارش
مثالهای عملی
در این دوره چند مثال کاملاً کاربردی خواهید دید که در آنها:
- با یک دیتاست واقعی از فروشگاههای زنجیرهای، الگوهای فصلی را تحلیل میکنیم.
- مدل رگرسیونی برای پیشبینی هزینه حمل و نقل طراحی میشود.
- یک الگوریتم دستهبندی برای شناسایی مشتریان وفادار و پرخطر پیادهسازی میکنیم.
- داشبورد تعاملی با نمودارهای چندبعدی در Tableau ارائه و به صورت وب منتشر میشود.
نکات کلیدی
- تمرین مداوم باعث درک عمیقتر مفاهیم و تسلط به ابزارها میشود.
- استفاده از Azure ML Designer سرعت پیادهسازی مدلها را افزایش میدهد.
- مصوّرسازی صحیح، تأثیر گزارشها را در تصمیمگیری مدیران بالا میبرد.
- مستندسازی فرایندها و کدها برای انتقال دانش به تیم و توسعهٔ آتی ضروری است.
جمعبندی
دوره «علوم داده برای مبتدیان» یک مسیر کامل و منسجم برای ورود به دنیای مهندسی داده، یادگیری ماشین و مصورسازی داده ارائه میدهد. با تکیه بر تمرینهای عملی، پروژههای واقعی و بهرهگیری از بهترین ابزارهای روز، شما را برای موقعیتهای شغلی تحلیلگر داده، مهندس یادگیری ماشین یا متخصص بیگ دیتا آماده میکند. هماکنون با دانلود رایگان نرمافزارهای مورد نیاز و شرکت در این دوره، گام اول حرفهای خود در علوم داده را مستحکم بردارید.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.
- بخش اول: معرفی مفاهیم و نصب ابزارها