تسلط به علم داده - خودنمایی در پروژه های مصاحبه داده 10 در 1

این پروژه های کامل یادگیری ماشین و علم داده را بررسی کنید و شغل خود را ارتقا دهید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• دانشجویان یاد خواهند گرفت چگونه پیش پردازش و مصورسازی انجام دهند و بینش های معنادار از مجموعه داده های پیچیده استخراج کنند و مهارت های تحلیل داده خود را بهبود بخشند.
• دانشجویان توانایی آموزش مدل های یادگیری ماشین، ارزیابی عملکرد آن ها و استفاده از آن ها برای پیش بینی آینده را بدست خواهند آورد و در نتیجه به مدل های پیش بینی کننده مسلط خواهند شد.
• با تحلیل احساسات، دانشجویان به تکنیک های پردازش زبان طبیعی برای دسته بندی متن به عنوان مثبت، منفی یا خنثی مسلط خواهند شد.
• دانشجویان یاد خواهند گرفت چگونه داده سری زمانی را پیش پردازش و مصورسازی کنند و مدل های پیش بینی قوی بسازند و مهارت در تحلیل سری زمانی بدست آورند.
• دانشجویان مهارت های علم داده خود را با تحلیل کلان داده ارتقا خواهند داد، یاد خواهند گرفت چگونه مجموعه داده های بزرگ را با Apache Spark در یک محیط رایانش توزیع شده پردازش کنند.
• دانشجویان از ML برای مسائل واقعی مانند پیش بینی ریزش مشتری، دسته بندی تصویر، تشخیص تقلب و پیش بینی قیمت املاک استفاده خواهند کرد.
• با کار روی 10 پروژه عملی، دانشجویان پورتفولیویی خواهند ساخت که مهارت ها و تجربه آن ها را نشان می دهد و آن ها را برای صنعت آماده می کند.
• با تجربه عملی کسب شده در این دوره، دانشجویان برای متحول کردن مشاغل خود در زمینه علم داده و ML به خوبی آماده خواهند بود.

پیش نیازهای دوره

• درک اولیه از ریاضیات: آشنایی با مفاهیم اولیه ریاضی مانند آمار و جبر برای درک الگوریتم های یادگیری ماشین مفید است.
• کمی تجربه با برنامه نویسی، ترجیحا پایتون، لازم است، زیرا این دوره حاوی کدنویسی در پایتون برای پیاده سازی مدل های یادگیری ماشین است.
• درک اولیه از مفاهیم یادگیری ماشین مفید خواهد بود، اما اجباری نیست. این دوره از مبانی شروع می کند و به تدریج به موضوعات پیشرفته می پردازد.
• شما باید یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت داشته باشید و بتوانید پایتون و کتابخانه های مرتبط برای تحلیل داده و یادگیری ماشین را نصب کنید. این دوره دستورالعمل های راه اندازی را ارئه می دهد.
• مهمتر از همه، کنجکاوی و اشتیاق برای یادگیری مفاهیم و تکنیک های جدید ضروری است!

توضیحات دوره

پروژه 1 - تحلیل داده اکتشافی: دنیای اکتشاف و مصورسازی داده را عمیقا بررسی کنید. یاد بگیرید چگونه پاکسازی و پیش پردازش کنید و بینش های معنادار از مجموعه داده های خود استخراج کنید.

پروژه 2 - تحلیل احساسات: احساسات نهفته در داده متنی را کشف کنید. به تکنیک های پردازش زبان طبیعی برای دسته بندی متن به عنوان مثبت، منفی و خنثی مسلط شوید.

پروژه 3 - ساخت مدل پیش بینی کننده: آینده را امروز پیش بینی کنید! یاد بگیرید چگونه مدل های یادگیری ماشین را آموزش دهید، عملکرد آن ها را ارزیابی کنید و از آن برای پیش بینی آینده استفاده کنید.

پروژه 4 - تحلیل سری زمانی: وارد قلمرو تحلیل داده سری زمانی شوید. یاد بگیرید چگونه داده سری زمانی را پیش پردازش و مصورسازی کنید و مدل های پیش بینی قوی بسازید.

پروژه 5 - تحلیل کلان داده: مهارت های علم داده خود را با تحلیل کلان داده ارتقا دهید. یاد بگیرید چگونه مجموعه داده های بزرگ را با Apache Spark در یک محیط رایانش توزیع شده پردازش کنید.

پروژه 6 - تحلیل Tabular Playground Series: قدرت تحلیل داده را با بررسی مجموعه داده های واقعی از Tabular Playground Series کشف کنید. یاد بگیرید چگونه پیش پردازش و مصورسازی انجام دهید و بینش های معنادار از داده پیچیده استخراج کنید.

پروژه 7 - پیش بینی ریزش مشتری: از قدرت یادگیری ماشین برای پیش بینی ریزش مشتری استفاده کنید و استراتژی های حفظ موثر توسعه دهید. رفتار مشتری را تحلیل کنید، ریزش های احتمالی را شناسایی کنید و اقدامات پیشگیرانه برای حفظ مشتریان ارزشمند انجام دهید.

پروژه 8 - دسته بندی تصویر گربه ها و سگ ها: وارد قلمرو بینایی کامپیوتر شوید و به هنر دسته بندی تصویر مسلط شوید. مدلی را برای درک تمایز بین گربه ها و سگ ها با دقتی فوق العاده آموزش آموزش دهید.

پروژه 9 - تشخیص تقلب: با ساخت یک مدل یادگیری ماشین قوی به یک متخصص تشخیص تقلب تبدیل شوید. تکنیک های تشخیص ناهنجاری، مهندسی ویژگی و ارزیابی مدل برای کشف الگوهای مخفی را یاد بگیرید و در برابر زیان های مالی محافظت کنید.

پروژه 10 - پیش بینی قیمت های خانه ها: املاک بازاری پویا است و پیش بینی دقیق قیمت ضروری است. مهارت هایی را برای پیش بینی قیمت های املاک با الگوریتم های یادگیری ماشین توسعه دهید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده آینده
• متخصصانی که می خواهند شغل خود را تغییر دهند.
• دانشجویان فعلی علم داده
• علاقه مندان به یادگیری ماشین
• جویندگان کار در علم داده