پی سی دانلود - datascience

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.

در دنیای امروز، تحلیل داده، یادگیری ماشین و پردازش اطلاعات حجیم، نیازمند ابزارهای قدرتمند و یکپارچه است. بسیاری از برنامه‌نویسان و پژوهشگران برای نصب و مدیریت پکیج‌های مورد نیاز خود در پایتون با چالش‌هایی مواجه می‌شوند. در همین راستا، نرم‌افزار Anaconda به عنوان یک توزیع قدرتمند پایتون و R، ابزارهای لازم برای علوم داده، یادگیری ماشین و پردازش داده‌های حجیم را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.
Anaconda یک توزیع متن‌باز از زبان‌های برنامه‌نویسی Python و R است که با تمرکز بر علوم داده، یادگیری ماشین و تحلیل آماری توسعه یافته است. این پلتفرم شامل مدیریت پکیج‌ها، محیط‌های مجازی و مجموعه‌ای از کتابخانه‌های پرکاربرد برای پردازش داده است. با استفاده از Anaconda، کاربران می‌توانند بدون دردسر، پکیج‌های مورد نیاز خود را مدیریت و اجرا کنند.

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.

تنسورفلو (TensorFlow) یک کتابخانهٔ نرم‌افزاری متن‌باز برای یادگیری ماشین در انواع مختلف وظایف مفهومی و زبان است که در حال حاضر توسط ۵۰ تیم تحقیقاتی و محصولات مختلف گوگل از جمله بازشناسی گفتار، جی‌میل، گوگل فوتوز و جستجو که بسیاری از آن‌ها سابقاً از دیست‌بلیف استفاده کرده بودند، استفاده می‌شود. تنسورفلو در آغاز توسط تیم گوگل برین مرکز تحقیقاتی گوگل به صورت داخلی استفاده می‌شد ولی بعدها در ۹ نوامبر ۲۰۱۵ تحت مجوز آپاچی منتشر شد. TensorFlow نرم افزار یادگیری ماشینی گوگل است. گوگل همچنین از TensorFlow برای توسعه پروژه Magenta هم بهره گرفته که هدف ارتقای هنر ماشینی را دنبال می کند. در همین راستا گوگل یک ملودی 90 ثانیه ای پیانو منتشر کرده که کاملا توسط یک شبکه عصبی ساخته شده است. این موضوع تقریبا تصوری از کارهایی که TensorFlow قادر به انجامشان هست را برای کاربران ایجاد می کند.
در دوره آموزشی A Complete Guide on TensorFlow 2.0 using Keras API با آموزش کامل تنسورفالو 2.0 اشنا خواهید شد.

یکی از سرویس‌های مهم گوگل در دسته‌بندی و ترکیب داده‌ها، به‌نام Cloud Data Fusion معرفی شد که سرویسی بامدیریت کامل برای هماهنگ کردن داده‌ها از منابع متفاوت و اتصال آن‌ها با منابع دیگر است. سرویس جدید، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا داده‌های انبارشده را دریافت کرده و برای تحلیل در BigQuery آماده کنند. سرویس BigQuery هم در برنامه‌های جدید توسعه‌ای به‌نام BigQuery Data Transfer دریافت کرد که امکان ارسال داده‌های بیشتر را به کاربران می‌دهد. به‌علاوه، با استفاده از این سرویس توسعه‌یافته می‌توان جابه‌جایی داده‌ها از اپلیکیشن‌های SaaS به BigQuery را به‌صورت اتوماتیک و طبق زمان‌بندی مشخص انجام داد. این سرویس علاوه‌بر اپلیکیشن‌های خود گوگل، از بیش از ۱۰۰ اپلیکیشن مشهور SaaS پشتیبانی می‌کند که از میان آن‌ها می‌توان به Salesforce، Marketo، Workday و Stripe اشاره کرد.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning with BigQuery on Google Cloud Platform با آموزش یادگیری ماشین با بیگ کوئری روی پلتفرم ابری گوگل اشنا خواهید شد.