آموزش متخصص پایتون – علم داده

این دوره با 15 درصد تخفیف به کاربران عزیز کاریران عرضه می شود.
دوره های آکادمی کاریران توسط موسسات و آموزشگاه های معتبر برگزار می شود و آکادمی کاریران، هنگام استفاده، شما را به سمت صفحه شخصی دوره هدایت می کند.
برای استفاده از این دوره با تخفیف 15 درصد، به ترتیب زیر عمل کنید:
1- بر روی دکمه ثبت نام کلیک کنید
2- در لینکی که مراجعه می کنید، هنگام خریداری دوره کد تخفیف kariran را وارد کنید تا تخفیف 15 درصدی برای شما اعمال شود.
یادگیری داده کاوی و ماشین لرنینگ همان مهارتیست که جادوگرها در گوی آیندهنمای خود میبینند. آموزش پایتون برای دادهکاوی چیزیست که بلندپروازها و افراد جسور نمیتوانند در برابر یادگیری آن مقاومت کنند. حالا که در انتخاب این حوزه جسارت لازم را دارید، بهتر است ادامه راه را هم بررسی کنیم و ببینیم چه مسیر مطمئنی برای یادگیری علم داده با پایتون در پیشرو داریم.
مخاطبین دوره
- علاقهمندان به کسب مشاغل مهم و پردرآمد در ایران و خارج از کشور.
- علاقهمندان به حوزه هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و غیره.
- کسانی که برای اولین بار قصد ورود به دنیای برنامهنویسی را دارند و میخواهند یک سرمایهگذاری بلندمدت داشته باشند.
- همه افرادی که قصد دارند در سالهای پیشرو یکی از مهرههای حیاتی بازار کار فناوری و مشاغل غیرسنتی باشند.
پیش نیاز های یادگیری پایتون – علم داده
- شرکت در این دوره پیشنیاز خاصی ندارد. کافی است با جستجو در اینترنت آشنا باشید و یادگیری علم داده را آگاهانه و هدفمند آغاز کنید.
- سطح زبان انگلیسی بهتر است به گونهای باشد که در صورت بروز مشکل بتوانید به انگلیسی در گوگل جستجو کنید و به منابع بیشتر دسترسی داشته باشید.
- شما به سیستم و لپتاپ حرفهای نیاز ندارید و یک سیستم معمولی که قابلیت نصب نرمافزارهای مربوطه را داشته باشد میتواند نیاز شما را در این مرحله برآورده کند.
-
مدرس دوره
مسعود کاویانی
متخصص علوم داده و یادگیری ماشین در پارسپک
-
نصب و پیادهسازی محیط عملیاتی
-
مقدمات داده کاوی و یادگیری ماشین
-
مفاهیم پایه جبرخطی و فضای چند بُعدی
-
نمایش دادهها
-
تستهای آماری و تستهای فرضیه
-
مقدمهای بر مهندسی داده، هوش تجاری و انبار داده
-
پیشپردازش دادهها و آمادهسازی آنها برای طبقهبندی/خوشهبندی
-
طبقهبندی و رگرسیون
-
مباحث تکمیلی و پیشرفته طبقهبندی
-
خوشهبندی و الگوریتمهای مختلف آن
-
شبکههای عصبی و یادگیری عمیق
-
مباحث تکمیلی و پیشرفته در یادگیری عمیق
-
یادگیری تقویتی و شبکههای عصبی عمیق تقویتی
-
علم داده پلاس (پروژههای تکمیلی دوره) - بخش اول