بوت کمپ علم داده و یادگیری ماشین 2025: پروژههای واقعی
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- از پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین استفاده کنید.
- الگوریتمهای یادگیری ماشین را پیادهسازی کنید.
- یاد بگیرید از Pandas برای تحلیل داده استفاده کنید.
- یاد بگیرید از NumPy برای داده عددی استفاده کنید.
- یاد بگیرید از Matplotlib برای مصورسازی داده استفاده کنید.
- از Plotly برای مصورسازی های تعاملی و پویا استفاده کنید. رگرسیون خطی
- درخت تصمیم گیری
- از SciKit-Learn برای تسک های یادگیری ماشین استفاده کنید.
- رگرسیون چندجملهای
- رگرسیون لجستیک
- پروژههای دنیای واقعی را با استفاده از SciKit-Learn بسازید.
- یاد بگیرید از Anaconda و Jupyter Notebook استفاده کنید.
پیش نیازهای دوره
- هیچ تجربه قبلی لازم نیست. از مبانی شروع میکنیم.
- باید Anaconda را نصب کنید. آموزش قدم به قدم چگونگی انجام این کار را نشان میدهیم و بر پروژهها کار میکنیم.
- تمایل به یادگیری و تمرین – علم داده و یادگیری ماشین نیازمند تمرین عملی است، پس آماده آزمایش و ساخت پروژههای واقعی باشید.
- نیاز به تجربه قبلی در علم داده یا یادگیری ماشین نیست. مدرس قدم به قدم از مبانی تا موضوعات پیشرفته راهنمایی میکنیم.
توضیحات دوره
بوت کمپ علم داده و یادگیری ماشین 2025: پروژههای واقعی - از مبتدی تا آماده برای کار با آموزش عملی!
میخواهید وارد نقشهای پردرآمد علم داده و یادگیری ماشین شوید؟ این کارگاه مبتنی بر پروژه به شما مهارتهایی میدهد که شرکتها به دنبال آن هستند، بدون هزینههای غیرضروری، فقط آموزش واقعی در دنیای واقعی که سریعتر شما را استخدام میکند!
آمادهاید مهارتهای علم داده و یادگیری ماشین را فرا بگیرید و در سال 2025 شغلی پر درآمد پیدا کنید؟
این دوره جامع و مبتنی بر پروژه شما را از سطح مبتدی به کارشناس میرساند، و مهارتهای لازم برای کار به عنوان Data Scientist، مهندس یادگیری ماشین، یا متخصص AI را در اختیارتان قرار میدهد. چه تازه شروع کردهاید یا به دنبال پیشرفت در حرفهتان هستید، این دوره شما را با مهارتهای عملی و آماده برای کار در دنیای واقعی فراهم میکند تا در زمینه رو به افزایش علم داده و هوش مصنوعی موفق شوید.
آنچه خواهید آموخت:
تسلط به پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین - یادگیری کتابخانههای مهم: Pandas ،NumPy ،Matplotlib و Scikit-learn
کار با داده دنیای واقعی - یادگیری چگونگی پاکسازی، پردازش، تحلیل و تصویربرداری داده برای به دست آوردن بینشهای قابل اقدام
ساخت مدلهای یادگیری ماشین - پیاده سازی رگرسیون، طبقهبندی، خوشهبندی و الگوریتمهای پیشرفته ML
توسعه پروژههای صنعتی و قابل استفاده در بازار کار - کار روی پروژههای عملی برای ساختن نمونهکار قوی
این دوره برای چه کسانی است؟
- شروعکنندگان و دانشمندان داده مشتاق – تجربهی قبلی لازم نیست! این دوره از ابتدا شروع میشود و به تدریج پیشرفت میکند.
- دانشجویان و افرادی که تغییر حرفه میدهند – به دنبال ورود به حوزهی علم داده و هوش مصنوعی هستید؟ این دوره نقشهی راه شماست.
- مهندسان نرمافزار و توسعهدهندگان – با رویکردی ساختارمند به یادگیری ماشین تغییر کنید.
- تحلیلگران کسبوکار و متخصصان – از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تصمیمگیری مبتنی بر داده استفاده کنید.
این فقط یک دورهی مبتنی بر نظریه نیست. شما روی مجموعهداده دنیای واقعی، پروژههای عملی و تمرینهای توسعه شغلی کار خواهید کرد تا آمادهی ورود به بازار کار شوید.
چرا این دوره را انتخاب کنید؟
مناسب مبتدیان و گام به گام - با سرعت خود یاد بگیرید.
پروژههای عملی در دنیا واقعی - تجربه عملی کسب کنید و با چالشهای صنعتی روبرو شوید.
در پایان این دوره، مهارتها، اعتمادبهنفس و نمونهکارهای لازم برای گرفتن شغلی پر درآمد در حوزه علم داده و یادگیری ماشین را خواهید داشت!
اکنون در این دوره شرکت کنید و اولین قدم را به سوی حرفهای با درآمد ششرقمی بردارید!
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مبتدیان و دانشمندان داده مشتاق – بدون تجربه قبلی؟ مشکلی نیست! این دوره از مبانی شروع میکند و به تدریج به موضوعات پیشرفته میرود.
- دانشجویان و فارغالتحصیلان اخیر – اگر میخواهید وارد حوزهی دانش داده، هوش مصنوعی، یا یادگیری ماشین شوید، این دوره به شما کمک میکند تا اصول محکم و پرتفوی خود را بسازید.
- توسعهدهندگان و مهندسان نرمافزار – به دنبال انتقال به یادگیری ماشین هستید؟ این دوره به شما کمک میکند تا مهارتهای کد نویسی خود را به پروژههای دانش داده اعمال کنید.
- تحلیلگران و متخصصان کسب و کار – اگر با داده کار میکنید و میخواهید از یادگیری ماشین برای تصمیمگیری بهتر استفاده کنید، این دوره مهارتهای لازم را به شما میدهد.
- جویندگان کار و تغییر حرفه – میخواهید شغلی با حقوق بالا در دانش داده در سال 2025 بدست آورید؟ این دوره همه چیز را از مهارتهای فنی تا آمادگی مصاحبه پوشش میدهد.
بوت کمپ علم داده و یادگیری ماشین 2025: پروژههای واقعی
-
مقدمهای بر دوره 02:11
-
خوشآمدگویی به دوره 00:56
-
چگونه نظر ثبت کنیم؟ 00:59
-
نصب anaconda 06:28
-
چگونه با پایتون شروع کنیم؟ 02:14
-
Indentation در پایتون 02:25
-
کامنتها در پایتون 01:41
-
متغیرهای Python 02:33
-
رشتهها در پایتون 01:43
-
مقادیر بولی در Python 01:53
-
لیستهای پایتون 03:11
-
تاپلهای Python 03:46
-
If...Else در پایتون 03:57
-
حلقههای For در Python 06:03
-
توابع پایتون 02:04
-
کلاسها/آبجکت های پایتون 04:55
-
مقدمه Numpy 01:02
-
نصب Numpy 02:29
-
ایندکس سازی آرایه در NumPy 08:48
-
انواع داده NumPy 19:46
-
شکل آرایه NumPy 05:37
-
بازسازی آرایه NumPy 13:36
-
تکرار آرایه NumPy 09:25
-
ادغام آرایه NumPy 13:15
-
تقسیم آرایه NumPy 08:58
-
کپی در مقابل ویو آرایه NumPy 12:53
-
جستجوی آرایه NumPy 07:48
-
مرتبسازی آرایه NumPy 05:58
-
معرفی pandas 02:04
-
نصب Pandas 06:35
-
سریهای Pandas 04:42
-
دیتافریم های Pandas 07:51
-
Pandas - خواندن CSV 03:52
-
Pandas: تحلیل داده 07:47
-
پاکسازی داده چیست؟ 01:08
-
پاکسازی سلولهای خالی در Pandas 19:01
-
پاکسازی فرمت نادرست داده در Pandas 08:00
-
پاکسازی داده نادرست در Pandas 10:00
-
حذف تکرارهای داده در Pandas 03:34
-
پانداها - همبستگی های داده 03:50
-
رسم نمودار در Pandas 08:38
-
مقدمه Matplotlib 00:47
-
نصب Matplotlib 01:43
-
نمودارسازی Matplotlib 11:34
-
مارکرهای Matplotlib 10:45
-
خط Matplotlib 08:29
-
برچسبهای Matplotlib 08:55
-
شبکه Matplotlib 04:47
-
زیرنمودار Matplotlib 05:25
-
نمودار ستونی Matplotlib 05:28
-
نمودار دایرهای Matplotlib 13:15
-
یادگیری ماشین چیست؟ 03:13
-
مقدمه رگرسیون خطی 04:27
-
پیشبینی سرعت خودروهای در حال عبور 06:24
-
پیشبینی میزان پولی که یک مشتری در یک فروشگاه هزینه میکند در ارتباط با زمان 14:28
-
پیشبینی اینکه آیا شخصی تصمیم به رفتن به یک نمایش کمدی میگیرد یا خیر 13:17
-
توضیح نتیجه یک درخت تصمیمگیری 01:47
-
پیشبینی مقادیر در یک درخت تصمیمگیری 02:31
-
یشبینی اینکه آیا یک تومور سرطانی است یا خیر 08:16
-
سخنان پایانی 01:22
مشخصات آموزش
بوت کمپ علم داده و یادگیری ماشین 2025: پروژههای واقعی
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:60
- مدت زمان :06:10:29
- حجم :1.74GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy