گواهینامه حرفه ای در علم داده 2024

در این دوره تمام مهارت های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، CNN و DCGAN، پایتون، جاوا و الگوریتم ها را برای تبدیل شدن به دانشمند داده می آموزید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• مبانی برنامه نویسی پایتون برای علم داده
• یادگیری ماشین - صفر تا صد آموزش جامع با راهنمای گام به گام
• یادگیری نظارت شده - (رگرسیون خطی تک متغیره، رگرسیون خطی چند متغیره، رگرسیون لجستیک، Classifier بیز ساده، درخت ها، ماشین‌ های بردار پشتیبان و جنگل تصادفی)
• یادگیری نظارت نشده - خوشه بندی و خوشه بندی K-Means
• ارزیابی الگوریتم های یادگیری ماشین - دقت، فراخوانی، اندازه F و ماتریس های درهم ریختگی
• پیش پردازش داده - پیش پردازش داده مرحله ای است که در آن داده تبدیل یا رمزگذاری می شود تا ماشین بتواند آن را به راحتی تجزیه کنند.
• تحلیل الگوریتم برای دانشمندان داده
• آموزش کراس - توسعه شبکه عصبی مصنوعی در پایتون به صورت گام به گام
• یادگیری عمیق - تشخیص رقم دست نویس [گام به گام] [پروژه کامل]
• شبکه‌ های عمیق کانولوشن متخاصم مولد (DCGAN)
• برنامه نویسی جاوا برای دانشمندان داده
• Kagel - کووید 19 - طبقه بندی (اشعه ایکس قفسه سینه) - کووید 19 و ذات الریه
• توسعه CNN از ابتدا برای طبقه بندی عکس CIFAR-10

پیش نیازهای دوره

• کامپیوتر و اتصال به اینترنت

توضیحات دوره

این دوره راهنمای گام به گام یادگیری ماشین و علم داده با پایتون خواهد بود.

شما می توانید مهارت های برنامه نویسی اولیه خود را برای رسیدن به سطح پیشرفته ارتقا دهید. با پایان این ویدئوها، درک درستی از زمینه های زیر به دست خواهید آورد:

• اصول برنامه نویسی پایتون برای علم داده - محتوای ماژول اعلامی
• تحلیل الگوریتم برای دانشمندان داده
• برنامه نویسی جاوا برای دانشمندان داده
• شبکه‌ های عمیق کانولوشن متخاصم مولد (DCGAN)

این دوره یک راهنمای گام به گام خواهد بود.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• کسی که می خواهد حرفه خود را در علم داده شروع کند.