پی سی دانلود - data-analysis

محبوبیت روزافزون زبان پایتون در سال‌های اخیر تا حد زیادی مدیون سادگی و قدرت بی‌نظیر آن در تحلیل و پردازش داده‌ها است. در این میان، محیط جوپیتر نوت‌بوک به عنوان یکی از پیشران‌های اصلی این محبوبیت شناخته می‌شود. اگرچه جوپیتر به عنوان یک محیط اجرای کد شناخته می‌شود و یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) کامل به شمار نمی‌رود، اما قابلیت‌ها و ویژگی‌های کلیدی متعددی دارد که درک عمیق آن‌ها برای هر تحلیل‌گر و برنامه‌نویسی ضروری است. این ابزار با ارائه یک محیط فوق‌العاده کاربرپسند و تعاملی، فرایند اجرای برنامه‌های پایتون را تسهیل می‌کند.
در بخش ابتدایی این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با نحوه نصب، راه‌اندازی و شروع به کار با جوپیتر نوت‌بوک آشنا می‌شوند. همچنین روش‌های استفاده از قابلیت‌های متنی مانند مارک‌داون برای افزایش خوانایی، ساختاریافتگی و مستندسازی کدهای پایتون آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، نقش حیاتی کرネル‌ها در مدیریت و اجرای پروژه‌ها به شکل دقیق مورد بررسی قرار خواهد گرفت.
در دوره آموزشی Create and Share Analytics with Jupyter Notebooks با جوپیتر نوت‌بوک آشنا خواهید شد.

در دنیای دیجیتال پرسرعت و شتاب‌زده امروز، جلب و حفظ توجه مخاطبان امروزی مستلزم توانایی برقراری ارتباط سریع و کارآمد با ایده‌های بزرگ است، پیش از آنکه بینندگان به سراغ داستان رقیب بعدی بروند. تجسم داده‌ها به‌عنوان یک ابزار ضروری در این فرآیند ارتباطی عمل می‌کند و اطلاعات پیچیده را به نکات کلیدی ساده تبدیل می‌نماید، مفاهیم انتزاعی را به عناصر ملموس بدل می‌سازد و الگوهای نامرئی را آشکار می‌سازد. از طریق راهنمایی‌های تخصصی بیل شندر در این دوره، زبان‌آموزان و فراگیران کشف می‌کنند که چگونه داده‌های خود را به‌صورت استراتژیک ارزیابی کنند، مخاطبان هدف خاص خود را بشناسند و اهداف پروژه را به شکلی واضح تعریف نمایند تا تصاویری را خلق کنند که بیشترین تأثیر ممکن را بر جای بگذارند. علاوه بر این، برنامه درسی به بررسی عمیق اصول ادراک بصری انسان و استراتژی‌های انتخاب نمودار مؤثر می‌پردازد و تضمین می‌کند که هر انتخاب طراحی، تفاوتی معنادار در نحوه تفسیر و به‌خاطرپسپاری داده‌ها ایجاد کند.
فراتر از جنبه‌های فنی طراحی، این دوره آموزشی به بررسی هنر روایت‌گری با استفاده از داده‌ها می‌پردازد تا به شرکت‌کنندگان بیاموزد که چگونه اعداد و ارقام خشک و بی‌روح را به روایت‌هایی متقاعدکننده و جذاب تبدیل کنند که بتوانند با مخاطب ارتباطی عاطفی برقرار کنند. زمانی که تحلیل‌گران و متخصصان بازار با مجموعه‌های داده بزرگ و پیچیده مواجه می‌شوند، بزرگ‌ترین چالش انتقال پیام اصلی بدون گم شدن در جزئیات اضافی است. با یادگیری تکنیک‌های ساختاردهی اطلاعات، افراد می‌آموزند که چطور روایت خود را به بخش‌های منطقی تقسیم کنند، سلسله‌مراتب بصری مناسب را ایجاد نمایند و توجه مخاطب را دقیقا به همان نقطه‌ای هدایت کنند که اهمیت بیشتری دارد. این رویکرد ساختاریافته نه‌تنها کیفیت ارائه‌ها را بهبود می‌بخشد، بلکه باعث می‌شود تصمیم‌گیرندگان سازمانی بتوانند با اتکا به بینش‌های روشن و قابل‌فهم، تصمیمات استراتژیک بهتری اتخاذ نمایند.
در دوره آموزشی Learning Data Visualization با نحوه تبدیل داده‌های پیچیده به تصاویر تاثیرگذار، طراحی بر اساس شناخت مخاطب و اصول روایت‌گری داده‌محور آشنا خواهید شد.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Mathematics for Data Science and Machine Learning using R با آموزش ریاضیات برای علوم داده و یادگیری ماشین با زبان آر اشنا خواهید شد.

علم داده (Data Science)، دانشی میان‌رشته‌ای پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. علم داده از ترکیب مباحث مختلفی به وجود آمده و بر مبانی و روش‌های موجود در حوزه‌های مختلف علمی بنا شده‌است. تعدادی از این حوزه‌ها عبارتند از: ریاضیات، آمار، مهندسی داده، بازشناخت الگو و... هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌محور است. کتابخانه‌ی Pandas ساختار داده‌ی جدید و ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل کاربردی و عملی بر روی داده‌ها در زمینه‌هایی چون اقتصاد، آمار، علوم اجتماعی و مهندسی فراهم نموده است. Pandas به راحتی می‌تواند با داده‌های ناقص، کثیف و بدون برچسب کار کند (داده‌ها و جداولی که هم اکنون نیز در سازمان‌های مختلف وجود دارد)؛ و همچنین شامل متدهایی برای تغییر شکل، ادغام و یا برش مجموعه داده‌ی ما است.
در دوره آموزشی Master Data Analysis with Python - Essential Pandas Commands با آموزش آنالیز داده ها با پایتون و دستورات پانداس اشنا خواهید شد.

دوره آموزشی «آموزش پایتون برای علوم داده و یادگیری ماشین از صفر تا صد» یک مسیر جامع، کاربردی و پربار را برای یادگیری عمیق برنامه‌نویسی پایتون پیش روی شما قرار می‌دهد؛ مسیری که به طور ویژه برای کاربردهای متعدد در حوزه‌های علوم داده و یادگیری ماشین طراحی شده است. این دوره با ساختاری کاملاً عملی و پروژه‌محور تدوین گردیده تا دانش‌پذیران را گام‌به‌گام در مسیر دستیابی به مهارت‌های اساسی و کلیدی همراهی کند. در طول این آموزش، شما نه‌تنها چگونگی تحلیل دقیق داده‌ها و ایجاد تصویرسازی‌های جذاب و هوشمندانه را فرامی‌گیرید، بلکه نحوه پیاده‌سازی و به‌کارگیری این تکنیک‌ها را در سناریوها و مسائل واقعی دنیای کسب‌وکار نیز به شکل کاملاً ملموس تجربه خواهید کرد. هدف اصلی این دوره فراتر از یک آموزش متداول تکنیکال است؛ چراکه تلاش می‌کند با انتقال مفاهیم به صورتی کاملاً عمیق و کاربردی، دانش تخصصی و اعتمادبه‌نفس لازم را در وجود فراگیران نهادینه سازد تا بتوانند مسیر شغلی خود را به سوی نقش‌های حرفه‌ای دانشمند داده تغییر داده و با موفقیت اولین موقعیت شغلی خود را در این حوزه پررقابت و جذاب تصاحب کنند. در محوریت برنامه‌های آموزشی این دوره، سه کتابخانه فوق‌العاده بنیادی و ارزشمند پایتون قرار دارند که شالوده و اسکلت اصلی تمام فرآیندها و گردش‌های کاری علوم داده امروزی را تشکیل می‌دهند. کتابخانه نام‌پای به عنوان سنگ‌بنا و پی‌ریزی اولیه برای کلیه محاسبات ریاضی، جابر خطی و عملیات‌های آماری عمل می‌کند؛ ابزاری قدرتمند که انجام پردازش‌های عددی فوق‌العاده سریع و بهینه را امکان‌پذیر می‌سازد و هم‌زمان زیربنای ساختاری بسیاری از قابلیت‌های موجود در کتابخانه پانداز را فراهم می‌آورد. از سوی دیگر، خود کتابخانه پانداز به عنوان ابزاری حیاتی و بی‌جایگزین برای دستکاری، ساختاردهی، پالایش و کاوش داده‌ها معرفی می‌شود که از آن با عنوان ابزار روزمره و عصای دست اصلی در پروژه‌های علوم داده مبتنی بر پایتون یاد می‌کنند. ترکیب این ابزارهای پیشرفته توانمندی‌های بی‌نظیری را جهت بررسی جامع، پاک‌سازی دقیق و تغییر شکل داده‌ها در اختیار شما قرار می‌دهد و آن‌ها را به ابزارهایی کاملاً ضروری و جدانشدنی برای هر متخصص متعهد و آینده‌نگر داده تبدیل می‌سازد.
در دوره آموزشی Learn Python for Data Science & Machine Learning from A-Z با برنامه‌نویسی پایتون، تحلیل و تصویرسازی داده‌ها، کار با کتابخانه‌های اصلی NumPy و Pandas و نحوه به‌کارگیری عملی این تکنیک‌ها برای ورود به بازار کار علوم داده آشنا خواهید شد.

پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره، سطح بالا، شیءگرا و مفسر است که فلسفه ایجاد آن تاکید بر دو هدف اصلی خوانایی بالای برنامه‌های نوشته شده و کوتاهی و بازدهی نسبی بالای آن است. کلمات کلیدی و اصلی این زبان به صورت حداقلی تهیه شده‌اند و در مقابل کتابخانه‌هایی که در اختیار کاربر است بسیار وسیع هستند. یک کار غیر معمول که در طراحی این زبان انجام گرفته استفاده از فاصله و جلوبردن متن برنامه برای مشخص کردن بلوک‌های مختلف کد است. پایتون مدل‌های مختلف برنامه نویسی (از جمله شیء گرا و برنامه نویسی دستوری و تابع محور) را پشتیبانی می‌کند و برای مشخص کردن نوع متغییرها از یک سامانه پویا استفاده می‌کند. زبان پایتون به دلیل سادگی ,قدرت و مودال‌های کامل آن مورد توجه خیلی از سازمان‌ها  مانند گوگل، یاهو و IBM قرار گرفته است.
در دوره آموزشی Data Science with Python Certification Course با آموزش مدرک پایتون برای علوم داده اشنا خواهید شد.

 Apache Spark ، یک چارچوب محاسباتی برای داده ­های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی­ کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark می­تواند در Yarn اجرا شود و با فرمت داده­ای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه ­داده ه­ای بین کارها، در حافظه، شناخته می­ شود. این قابلیت Spark سبب می­ شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه­ داده­ های همیشه از دیسک بار می­ شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می­ برند، الگوریتم ­های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه داده­ای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال می­گردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده­ ها، اعمال می­ کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبان­های Java، Scala و Python، ارایه می ­کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول ­های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Big Data Analysis with Apache Spark PySpark: Hands on Python با آموزش آنالیز داده های حجیم با پای اسپارک اشنا خواهید شد.