پی سی دانلود - data-analysis

این دوره آموزشی به بررسی نحوه تست خودکار مدل‌های Machine Learning می‌پردازد. مدل‌های Machine Learning فقط به اندازه قابلیت اطمینانشان خوب هستند و تست مناسب برای اطمینان از عملکرد صحیح آنها ضروری است. این دوره به شما کمک می‌کند تا مدل‌های قوی و آماده تولید را با اطمینان بسازید. در این دوره، شما با اسکریپت‌های تست دنیای واقعی، فریم‌ورک‌های اتوماسیون و بهترین شیوه‌های صنعتی آشنا خواهید شد و یاد خواهید گرفت که چگونه اعتبارسنجی داده، ارزیابی مدل و تست استقرار را خودکار کنید.
در دوره آموزشی The Ultimate Guide for Automated Machine Learning Testing با نحوه تست مدل‌های Machine Learning آشنا خواهید شد.

در دنیایی که داده‌ها تصمیم‌گیری را هدایت می‌کنند، توانایی استخراج اطلاعات ارزشمند از وبسایت‌ها یک مهارت ضروری است. دوره "استخراج داده از وب برای علم داده" راهنمای جامعی برای تسلط بر وب اسکرپینگ است و به شما امکان می‌دهد داده‌های خام وب را به بینش‌های عملی تبدیل کنید.
در دوره آموزشی Ultimate Web Scraping for Data Science با استخراج داده از وب و تبدیل آن به اطلاعات قابل استفاده 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.

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.