پی سی دانلود - data-analysis

دوره آموزشی «مبانی یادگیری ماشین با پایتون» برنامه‌ای مقدماتی و کاملاً کاربردمحور است که با هدف اعطای درکی عمیق و استوار از مفاهیم پایه و کلیدی مدل‌سازی کمی به علاقه‌مندان و دانش‌پژوهان حوزه علم داده طراحی و تدوین شده است. این دوره بر اساس این باور و فلسفه بنیادی شکل گرفته است که تسلط بر روش‌های پیشرفته و پیچیده‌ای مانند یادگیری عمیق، نیازمند داشتن زیربنا و پایه‌ای بسیار محکم در روش‌های آماری کلاسیک است؛ از این رو، سرفصل‌های آموزشی آن بر روی سه روش آماری پرکاربرد و حیاتی در صنعت داده شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لوجستیک و تحلیل خوشه‌بندی متمرکز شده است.
شیوه آموزش در این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که تئوری‌های آماری را به صورت کاملاً یکپارچه با برنامه‌نویسی عملی در زبان پایتون ترکیب می‌کند. این فرآیند آموزشی ساختاری تدریجی و گام‌به‌گام دارد تا فراگیران و افراد تازه‌کار بتوانند هم‌زمان با پیچیده‌تر شدن مفاهیم و مباحث، اعتمادبه‌نفس کافی برای تحلیل و کدنویسی را در خود ایجاد کنند. یکی از نقاط قوت و ویژگی‌های برجسته این دوره آموزشی، آموزش هم‌زمان و دوگانه دو کتابخانه محبوب پایتون است؛ فراگیران در طول دوره یاد می‌گیرند که چگونه از کتابخانه StatsModels برای استنباط‌های دقیق آماری و آزمون فرضیه‌ها استفاده کنند و در عین حال، چطور کتابخانه Scikit-learn را برای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و ایجاد خطوط لوله یادگیری ماشین به کار گیرند. در نهایت، این دوره دانش‌پژوهان را قادر می‌سازد تا متناسب با نیازها و مسائل واقعی در دنیای کارهای کاربردی، ابزار آماری و برنامه‌نویسی مناسب را به درستی انتخاب و اجرا نمایند.
در دوره آموزشی Machine Learning 101 with Scikit-learn and StatsModels با روش‌های پایه مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین کاربردی آشنا 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.
آقایان توماس دونپورت و دی جی پاتیل در سال ۲۰۱۲ در مقاله «علم داده: جذاب‌ترین شغل قرن بیست و یکم» متخصصین علم داده را این طور تعریف می‌کنند: کسانی که می‌دانند چگونه می‌توان از انبوه اطلاعات بدون ساختار پاسخ سوالهای کسب‌وکار را پیدا کرد. استنتون در سال ۲۰۱۳ علم داده را این طور تعریف می‌کند: علم داده رشته در حال ظهوری است که به جمع‌آوری، آماده‌سازی، تحلیل، بصری‌سازی، مدیریت و نگهداشت اطلاعات در حجم بالا می‌پردازد. دریسکول در سال ۲۰۱۴ علم داده را این طور تعریف می‌کند: علم داده مهندسی عمران داده‌هاست. متخصص علم داده دانشی کاربردی از داده‌ها و ابزارها دارد به علاوه درک تئوریکی دارد که مشخص می‌کند چه چیزی از نظر علمی ممکن است. به شاغلین در حوزهٔ علم داده، متخصص علم داده (data scientist) می‌گویند.
در دوره آموزشی Python Data Science basics with Numpy, Pandas and Matplotlib با آموزش مقدماتی علوم داده با پایتون، نام پای، پانداس و مت پلات لایب اشنا خواهید شد.