تسلط به تحلیل خوشه‌ای با پایتون و Pandas در 2024

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده هم در تئوری و هم در عمل
• تسلط به مدل‌های تحلیل خوشه‌ای ساده و پیشرفته
• ارزیابی مدل‌های تحلیل خوشه‌ای با استفاده از ابزارهای مختلف
• یادگیری تئوری پیشرفته یادگیری نظارت نشده و نظارت شده و معرفی به شبیه‌سازی‌های خودکار بروزرسانی شده
• درک مفاهیمی نظیر حقیقت، حقیقت پیش‌بینی شده یا حقیقت شرطی مبتنی بر مدل
• استفاده از ابزارهای گرافیکی پیشرفته و مؤثر برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn برای تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده، با پشتیبانی Matplotlib و Seaborn و Pandas و پایتون
• تسلط به برنامه‌نویسی پایتون 3 با استفاده از ساختارهای داده نیتیو پایتون، ترنسفرمرهای داده، توابع، برنامه‌نویسی شی‌گرا و منطق
• استفاده و طراحی ساختارهای پیشرفته پایتون و اجرای تسک‌های جزئیات مدیریت داده‌ با پایتون از جمله مدیریت فایل
• استفاده از برنامه‌نویسی شی‌گرای پیشرفته پایتون و ساخت آبجکت‌ها و توابع سفارشی و نحوه تعمیم توابع
• دستکاری داده‌ و استفاده از ساختارهای داده نامنظم و چندبعدی پیشرفته
• تسلط به کتابخانه Pandas 2 و 3 برای مدیریت داده‌ پیشرفته
• استفاده از زبان و مفاهیم اساسی کتابخانه Pandas و مدیریت تمام جنبه‌های ایجاد، تغییر، اصلاح و انتخاب داده‌ از دیتافریم Pandas 
• استفاده از مدیریت فایل با Pandas و نحوه ترکیب دیتافریم‌های Pandas با توابع و متدهای الحاق، جوین و ادغام در Pandas
• انجام آماده‌سازی داده‌ پیشرفته شامل انتساب مبتنی بر مدل پیشرفته برای داده‌ گمشده و مقیاس‌بندی و استانداردسازی داده‌
• ایجاد توصیفات و آمار داده‌ پیشرفته با Pandas. رنکینگ، مرتب‌سازی، جدول‌سازی متقاطع، pivot و Transpose و melt و گروه‌بندی داده‌
• [ویدئوی اضافی] ایجاد مصورسازی‌های داده پیشرفته با Pandas و Matplotlib و Seaborn
• رایانش ابری - استفاده از Anaconda Cloud Notebook ( Jupyter Notebook مبتنی بر ابر) یادگیری استفاده از منابع رایانش ابری

پیش‌نیازهای دوره

• تجربه روزمره استفاده از کامپیوتر با سیستم‌های عامل ویندوز، سیستم‌های عامل مک، iOS، اندروید، ChromeOS یا لینوکس توصیه می‌شود.
• دسترسی به کامپیوتری با اتصال به اینترنت
• تجربه برنامه‌نویسی لازم نیست و به شما همه مطالبی که نیاز دارید آموزش داده خواهد شد.
• دوره فقط از نرم‌افزارهای رایگان استفاده می‌کند.
• ویدئوهای بررسی برای نصب و راه‌اندازی رایانش ابری و ویندوز 10 و 11 گنجانده شده است.

توضیحات دوره

به دوره تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده با Pandas و پایتون خوش آمدید.

تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده یکی از مهم‌ترین و تعیین‌کننده‌ترین تسک‌ها در یادگیری ماشین و علم داده است. این متدها به دانشمندان داده، تحلیلگران، هوش مصنوعی و ماشین‌های هوشمند کمک می‌کنند تا بینش‌ها، اطلاعات یا دانش جدیدی از داده‌ استخراج کنند.

این دوره یک دوره ویدئویی عملی و هیجان‌انگیز 3 در 1 درباره تسلط به تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده با مدیریت داده‌ پیشرفته با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون 3 و ترکیب با کتابخانه قدرتمند Pandas 2 و 3 است.

شما یاد خواهید گرفت که چگونه با تکنیک‌های مفید و قدرتمند تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده آشنا شوید و همچنین به برنامه‌نویسی پایتون برای مدیریت داده‌ پیشرفته تسلط یابید.

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده هم در تئوری و هم در عمل
• تسلط به مدل‌های تحلیل خوشه‌ای ساده و پیشرفته
• ارزیابی مدل‌های تحلیل خوشه‌ای با استفاده از ابزارهای مختلف 
• یادگیری تئوری پیشرفته یادگیری نظارت نشده و نظارت‌شده و آشنایی با بروزرسانی خودکار شبیه‌سازی‌ها
• کسب درک مفاهیمی نظیر حقیقت، حقیقت پیش‌بینی شده یا حقیقت شرطی مبتنی بر مدل
• استفاده از ابزارهای گرافیکی پیشرفته و موثر برای قضاوت درباره عملکرد مدل‌ها 
• استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn برای تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده که از Matplotlib و Seaborn و Pandas و پایتون پشتیبانی می‌کنند.
• تسلط به برنامه‌نویسی پایتون 3 با استفاده از ساختارهای داده نیتیو پایتون، ترنسفرمرهای داده، توابع، برنامه‌نویسی شی‌گرا و منطق
• استفاده و طراحی ساختارهای پیشرفته پایتون و اجرای تسک‌های جزئیات مدیریت داده‌ با پایتون از جمله مدیریت فایل
• استفاده از برنامه‌نویسی شی‌گرای پیشرفته پایتون و ایجاد آبجکت‌ها و توابع سفارشی خود و یادگیری نحوه تعمیم توابع
• دستکاری داده‌ و استفاده از ساختارهای داده نامنظم و چندبعدی پیشرفته
• تسلط به کتابخانه Pandas 2 و 3 برای مدیریت داده‌ پیشرفته 
• استفاده از زبان و مفاهیم اساسی کتابخانه Pandas و مدیریت تمام جنبه‌های ایجاد، تغییر، اصلاح و انتخاب داده‌ از دیتافریم Pandas
• استفاده از مدیریت فایل با Pandas و نحوه ترکیب دیتافریم‌های Pandas با توابع و متدهای الحاق، جوین و ادغام در Pandas
• آماده‌سازی داده‌ پیشرفته، از جمله انتساب مبتنی بر مدل پیشرفته برای داده‌ گمشده و مقیاس‌بندی و استانداردسازی داده‌
• ایجاد توصیفات و آمار داده‌ پیشرفته با Pandas - رنکینگ، مرتب‌سازی، جدول‌سازی متقاطع، pivot و Transpose و melt و گروه‌بندی داده‌
• [ویدئوی اضافی] ایجاد مصورسازی‌های داده پیشرفته با Pandas و Matplotlib و Seaborn 
• رایانش ابری - استفاده از Notebook Cloud Anaconda ( Jupyter Notebook مبتنی بر ابر) - یادگیری استفاده از منابع رایانش ابری
• گزینه - استفاده از توزیع آناکوندا (برای ویندوز، مک، لینوکس)
• گزینه - استفاده از اصول محیط پایتون با سیستم مدیریت پکیج Conda و نصب و بروزرسانی کتابخانه‌ها و پکیج‌ها از طریق خط فرمان - نکات مفهومی برای بهبود کیفیت زندگی حرفه‌ای شما
• و خیلی موارد دیگر

این دوره یک روش عالی برای یادگیری تسلط به تحلیل خوشه‌ای، یادگیری نظارت نشده، پایتون، Pandas و مدیریت داده‌ پیشرفته است.

تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده به عنوان انواع تحلیل داده اکتشافی در نظر گرفته می‌شوند و برای کشف اطلاعات و دانش جدید مفید هستند. یادگیری نظارت نشده و تحلیل خوشه‌ای به عنوان یکی از معدود روش‌های موجود برای هوش‌های مصنوعی و ماشین‌های هوشمند برای ایجاد دانش یا اطلاعات جدید بدون کمک یا نظارت انسانی، شناخته می‌شوند.

مدیریت داده‌ فرآیند مفید کردن داده‌ برای تحلیل است. بیشتر دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین حدود 80 درصد از تلاش‌ها و زمان کاری خود را صرف تسک‌های مدیریت داده می‌کنند. تسلط به مدیریت داده‌ با پایتون و Pandas یک مهارت بسیار مفید و صرفه‌جو کننده در زمان است که می‌تواند به عنوان یک عامل افزایش بهره‌وری عمل کند.

این دوره به شما گزینه استفاده از رایانش ابری با Notebook Cloud Anaconda و یادگیری نحوه استفاده از منابع رایانش ابری را می‌دهد و یا می‌توانید از هر محیط متناسب با پایتونی که دوست دارید استفاده کنید.

این دوره دوره‌ای است که ما خودمان می‌خواستیم در آن شرکت کنیم اگر می‌توانستیم به زمان سفر کنیم و به عنوان دانشجویان جدید تبدیل شویم. به نظر ما، این دوره بهترین دوره برای یادگیری تسلط به تحلیل خوشه‌ای، یادگیری نظارت نشده، پایتون، Pandas و مدیریت داده است.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• کسی که می‌خواهد به تحلیل خوشه‌ای و یادگیری نظارت نشده تسلط پیدا کند.
• کسی که می‌خواهد به پایتون 3 از ابتدا یا سطح مبتدی تسلط یابد.
• کسی که می‌خواهد به پایتون 3 تسلط یابد و یک زبان برنامه‌نویسی دیگر را بداند.
• کسی که می‌خواهد به سطح برنامه‌نویس سطح متوسط پایتون تسلط یابد که توسط بسیاری از دوره‌های پیشرفته یودمی در زمینه پایتون، علم داده یا یادگیری ماشین نیاز است.
• کسی که می‌خواهد به کتابخانه Pandas تسلط یابد.
• کسی که می‌خواهد مهارت‌های مدیریت داده‌ را یاد بگیرد که به عنوان یک عامل افزایش بهره‌وری عمل می‌کنند و در تمام حرفه خود از آن استفاده خواهند کرد.
• کسی که می‌خواهد مدیریت داده پیشرفته را یاد بگیرد و قابلیت‌ها و بهره‌وری خود را بهبود ببخشد.