پی سی دانلود - آموزش-تحلیل-داده

این دوره برای افراد کاملاً مبتدی در پایتون طراحی شده است که به دنبال یادگیری بصری‌سازی داده‌ها به روشی آسان، جذاب و عملی هستند. شرکت‌کنندگان در این دوره، ابتدا با مبانی برنامه‌نویسی پایتون آشنا می‌شوند؛ بنابراین حتی اگر قبلاً هرگز یک خط کد هم ننوشته باشند، می‌توانند شروع به یادگیری کنند. پس از تسلط بر مبانی پایتون، به دنیای جذاب بصری‌سازی داده‌ها قدم می‌گذارند و اصول داستان‌گویی بصری با داده‌ها را درک خواهند کرد. بخش اصلی دوره به معرفی کتابخانه Plotly اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با استفاده از این کتابخانه، نمودارهای تعاملی و خیره‌کننده‌ای را در پایتون ایجاد کنند. این آموزش شامل ساخت انواع مختلف نمودارها از جمله نمودارهای میله‌ای، خطی، پراکندگی، دایره‌ای، هیستوگرام، نقشه‌های حرارتی و بسیاری موارد دیگر است. در ادامه، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای سفارشی‌سازی بصری‌سازی‌های خود را کسب می‌کنند. این بخش شامل یادگیری نحوه استایل‌دهی به نمودارها با استفاده از رنگ‌ها، تم‌ها، توضیحات و قابلیت‌های تعاملی است. هدف این دوره، ارائه یک مسیر کامل و عملی برای تبدیل شدن به یک متخصص در بصری‌سازی داده‌ها با پایتون و کتابخانه Plotly است.
در دوره آموزشی Learn Python for Data Analysis & Visualize Data with Plotly با برنامه‌نویسی پایتون و بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه Plotly آشنا خواهید شد.

«چگونگی استفاده از داده» مجموعه‌ای شامل ۳ دوره است که برای تجهیز فراگیران به مهارت‌های ضروری لازم برای شروع یک حرفه در زمینه تحلیل داده طراحی شده است. این تخصص بر توانایی شناسایی و پاسخ‌گویی به سؤالات حیاتی کسب‌وکار با استفاده از داده‌ها تأکید دارد، در حالی که یک پایه جامع در فرایندهای کلیدی تحلیل داده ارائه می‌دهد. در دوره اول، شرکت‌کنندگان با اصول تحلیل داده، علم داده و آنالیز داده آشنا می‌شوند. آن‌ها ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی ضروری را از طریق مطالعات موردی واقعی فرا می‌گیرند. در ادامه، بر تکنیک‌های آماده‌سازی و ساماندهی داده با استفاده از SQL مسلط می‌شوند و تجربه عملی در ذخیره‌سازی، دسترسی و دست‌کاری داده‌ها با استفاده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای به دست می‌آورند. با ورود به مرحله تحلیل اکتشافی داده (EDA) با پایتون، شرکت‌کنندگان مهارت‌هایی در بازرسی، پرس‌وجو، خلاصه‌سازی و بصری‌سازی داده‌ها کسب می‌کنند. علاوه بر این، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه تکنیک‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده —مانند رگرسیون، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و خوشه‌بندی— را برای حل چالش‌های پیچیده کسب‌وکار و انجام پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده به کار ببرند. در نهایت، شرکت‌کنندگان در ایجاد بصری‌سازی‌های تأثیرگذار با Tableau و ارائه مؤثر بینش‌های داده به ذینفعان تخصص پیدا می‌کنند، که آن‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیم‌گیری آگاهانه را در سناریوهای واقعی هدایت کنند. این تخصص شامل انواع تکالیف با نمره و تمرینی است، هم در قالب بررسی‌های یادگیری با تلاش‌های متعدد و هم در قالب تکالیف برنامه‌نویسی از طریق پلتفرم Codio. تکالیف تمرینی در این دوره برای نمره نهایی محاسبه نمی‌شوند. تمامی تکالیف دیگر به صورت خودکار نمره‌دهی می‌شوند و بازخورد فوری به فراگیران ارائه می‌دهند. لطفاً در صورت داشتن هرگونه سؤال در مورد تکالیف یا دستورالعمل‌ها، در انجمن‌های گفتگو واقع در هر ماژول شرکت کنید. مرورگر Google Chrome برای تکمیل تکالیف کدنویسی توصیه می‌شود.
در دوره آموزشی How to Use Data Specialization با تجزیه و تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و ارائه بینش‌های کاربردی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با هدف کمک به افراد مبتدی در زمینه داده و همچنین متخصصان باتجربه که به دنبال انجام سریع‌تر و کارآمدتر کارهای خود هستند، طراحی شده است. این کتاب که توسط دو دانشمند داده در سطح جهانی و یک مدیر ریسک با تجربه نگاشته شده است، بر روی وظایف عملی تحلیل داده‌ها که روزانه با آن‌ها سروکار خواهید داشت، تمرکز می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه پرسش‌های (prompts) مؤثری برای ChatGPT بنویسند و تحلیل‌های توصیفی جامعی را از ابتدا تا انتها انجام دهند. یکی از جنبه‌های کلیدی این دوره، راه‌اندازی یک محیط تحلیل داده سازگار با هوش مصنوعی است. همچنین، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ارزیابی کیفیت داده‌های خود و توسعه یک برنامه تحلیل استراتژیک را کسب می‌کنند. این دوره به شما می‌آموزد که چگونه کدهای لازم برای تحلیل داده‌های غیرمتنی را تولید کنید و داده‌های متنی را مستقیماً با ChatGPT کاوش نمایید. در نهایت، آموزش داده می‌شود که چگونه گزارش‌های قابل اعتماد و دقیقی تهیه کنید. در طول دوره "شروع تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی مولد و پایتون"، شرکت‌کنندگان با ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه کارایی کدنویسی خود را بهبود بخشند، رویکردهای تحلیلی جدیدی را ایجاد کنند و خطوط لوله (pipelines) داده را بهینه‌سازی نمایند. برای هر مرحله از فرآیند داده، کشف خواهید کرد که چگونه ChatGPT می‌تواند تکنیک‌های داده را تنها با استفاده از دستورات ساده به زبان انگلیسی پیاده‌سازی کند. علاوه بر این، درک حیاتی و شهودی در مورد خطرات و خطاهایی که هنوز با این ابزارها همراه هستند، در شما توسعه می‌یابد. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با اتکا به هوش مصنوعی، تحلیل‌های داده‌ای پیچیده‌تر و با سرعت بیشتری را انجام دهند، در حالی که از نقاط ضعف و محدودیت‌های این فناوری‌ها نیز آگاه باشند.
در دوره آموزشی Starting Data Analytics with Generative AI and Python, Video Edition با استفاده از هوش مصنوعی مولد و پایتون، مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها و بهبود کارایی را فرا خواهید گرفت.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را برای شروع یا پیشرفت در مسیر شغلی علم داده (Data Science) آماده سازد. در طول این دوره، آن‌ها به درک کاملی از نحوه برنامه‌نویسی با پایتون دست خواهند یافت و خواهند آموخت که چگونه این زبان را در ترکیب با ماژول‌ها و کتابخانه‌های محاسبات علمی برای تحلیل داده‌ها به کار گیرند. یکی از مزایای اصلی این دوره، دسترسی مادام‌العمر به بیش از ۱۰۰ دفترچه کد پایتون نمونه، ویدئوهای جدید و به‌روزرسانی‌شده، و همچنین پروژه‌های تحلیل داده‌های متنوعی است که در آینده به دوره اضافه خواهند شد. این پروژه‌ها می‌توانند به عنوان بخشی از یک پورتفولیو (نمونه کار) برای ارائه به کارفرمایان آینده مورد استفاده قرار گیرند.
در دوره آموزشی Learning Python for Data Analysis and Visualization Ver 1 با برنامه‌نویسی پایتون، تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها و مفاهیم یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره توسط فردی طراحی شده است که دارای مدارک کارشناسی، کارشناسی ارشد، و دکترا در رشته‌های روانشناسی و علوم اعصاب است و بیش از یک دهه تجربه کار با دانشجویان دانشگاهی، به ویژه دانشجویان علوم اجتماعی، دارد. هدف اصلی از طراحی این دوره، پوشش دادن اکثر تحلیل‌های آماری است که دانشجویان معمولاً در طول دوران تحصیل خود با آن‌ها روبرو می‌شوند. برای هر یک از تحلیل‌ها، فراگیران راهنمایی‌های گام‌به‌گام و واضحی در مورد زمان استفاده از آن‌ها، نحوه وارد کردن داده‌ها، چگونگی بررسی مفروضات، نحوه اجرای آزمون، نحوه ایجاد نمودار، نحوه تفسیر نتایج، و نحوه گزارش نتایج به سبک APA دریافت خواهند کرد. با کسب این دانش، فراگیران یک گام از همتایان دانشگاهی خود جلوتر خواهند بود.
در دوره آموزشی SPSS Masterclass: A Comprehensive Course for Uni Students با تحلیل‌های آماری رایج و نحوه استفاده از نرم‌افزار SPSS آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای افرادی طراحی شده است که علاقه مند به یادگیری تحلیل داده هستند. این دوره به شرکت کنندگان کمک می کند تا با ابزارها و تکنیک های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده ماهر آشنا شوند. شرکت کنندگان در این دوره با مفاهیم اساسی تحلیل داده، نحوه جمع آوری، پردازش و تحلیل داده ها، و نحوه استفاده از ابزارهای مختلف تحلیل داده مانند SQL، POWER BI، Databricks و Python آشنا خواهند شد. این دوره برای افرادی که می خواهند وارد حوزه تحلیل داده شوند یا مهارت های خود را در این زمینه بهبود بخشند، مناسب است.
در دوره آموزشی Data Analytics Complete course (incl. React Router & Redux) با ابزار های تحلیل داده 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.