پی سی دانلود - datascience

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 Lynda Data Science Foundations: Python Scientific Stack با زبان پایتون و پشته محاسباتی آن برای کار با علوم داده ها آشنا می شوید.   

علم داده‌ ها (Data Science)، مطالعاتی پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌ محور است. به شاغلین در حوزه ی علم داده، داده پژوه (data scientist) می گویند. یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) است که به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلم و یادگیری پیدا می‌کنند.
یکی از لذت بخش ترین و جزو 10 تا از بهترین و پرطرفدارترین شغل های جهان علوم داده است. این شغل به طور متوسط در دنیا در آمدی حدود 120 هزار دلار دارد. موضوع فقط پول نیست و جذابیت بی نظیر آن برای خیلی ها شگفت انگیز است. اگر شما یک برنامه نویس هستید یا تجربه نوشتن اسکریپت دارید، این دوره آموزشی به شما آموزش می دهد که چکونه از علوم داده در جهت بهره وری بیشتر کار خود در صنعت و یا هرجای دیگر استفاه کنید.
در دوره آموزشی Udemy Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp با مفاهیم علوم داده و یادگیری ماشین و پیاده سازی آن با استفاده از پایتون آشنا می شوید.  

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. R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز پیاده‌سازی شده است. اگرچه دستورات اس‌پلاس و R بسیار شبیه است لیکن این دو نرم‌افزار دارای هسته‌های متمایزی می‌باشند. یادگیری بی نظارت (بدون نظارت، در مقابل یادگیری بانظارت)، یکی از انواع یادگیری در یادگیری ماشینی است. اگر یادگیری بر روی داده‌های بدون برچسب و برای یافتن الگوهای پنهان در این داده‌ها انجام شود، یادگیری، بدون نظارت خواهد بود. از انواع یادگیری بدون نظارت می‌توان به خوشه‌بندی، مدل پنهان مارکوف و برخی شبکه‌های عصبی مصنوعی اشاره کرد.
در دوره آموزشی Udemy Data Science-Unsupervised Machine Learning Using R با علوم داده و یادگیری بی نظارت ماشین با زبان آر آشنا می شوید.

آپاچی اسپارک محاسباتی خوشه ای سبک و سریع برای محاسبات سریع طراحی شده است. اسپارک در لایه بالایی Hadoop MapReduce می باشد و مدل MapReduce را برای موثر بودن انواع بیشتری از محاسباتی که شامل کوئری های تعاملی (Interactive Queries) و جریان پردازش (Stream Processing) می باشد، گسترش می دهد. داده‌ های عظیم، ابر داده، بزرگ‌داده یا داده‌ های بزرگ (Big Data) اصطلاحی است که به مجموعه داده‌ هایی اطلاق می‌شود که مدیریت، کنترل و پردازش آنها فراتر از توانایی ابزارهای نرم‌افزاری در یک زمان قابل تحمل و مورد انتظار است. مقیاس بزرگ‌ داده، به طور مداوم در حال رشد از محدوده چند ۱۰ ترابایت به چندین پتابایت، در یک مجموعه داده واحد است. نـمونه‌هایی از بزرگ‌ داده، گــزارش‌ های وبی، سامانه‌ های بازشناسی با امواج رادیویی، شبکه‌های حسگر، شبکه‌های اجتماعی، متون و اسناد اینترنتی، نمایه‌های جستجوهای اینترنتی، نجوم، مدارک پزشکی، آرشیو عکس، آرشیو ویدیو، پژوهش‌های زمین‌شناسی و تجارت در مقیاس بزرگ هستند.
در دوره آموزشی Packt Data Science With Apache Spark 2 با ویژگی ها و امکانات آپاچی اسپارک 2 برای کار با علوم داده آشنا می شوید. 

علم داده‌ ها (Data Science)، مطالعاتی پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌ محور است. به شاغلین در حوزه ی علم داده، داده پژوه (data scientist) می گویند. یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) است که به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلم و یادگیری پیدا می‌کنند.
یکی از لذت بخش ترین و جزو 10 تا از بهترین و پرطرفدارترین شغل های جهان علوم داده است. این شغل به طور متوسط در دنیا در آمدی حدود 120 هزار دلار دارد. موضوع فقط پول نیست و جذابیت بی نظیر آن برای خیلی ها شگفت انگیز است. اگر شما یک برنامه نویس هستید یا تجربه نوشتن اسکریپت دارید، این دوره آموزشی به شما آموزش می دهد که چکونه از علوم داده در جهت بهره وری بیشتر کار خود در صنعت و یا هرجای دیگر استفاه کنید.
در دوره آموزشی Packt Data Science and Machine Learning with Python با مفاهیم علوم داده و یادگیری ماشین و پیاده سازی آن با استفاده از پایتون آشنا می شوید.

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. R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز پیاده‌سازی شده است. اگرچه دستورات اس‌پلاس و R بسیار شبیه است لیکن این دو نرم‌افزار دارای هسته‌های متمایزی می‌باشند. R، حاوی محدودهٔ گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری (از جمله: مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری، تحلیل سری‌های زمانی، رده‌بندی، خوشه‌بندی و غیره) و قابلیت‌های گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره می‌توانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند.
در دوره آموزشی O'Reilly Learning Path: Introduction to Data Science with R با علوم داده و زبان آر جهت تغییر داده ها، شبیه سازی و مدل سازی داده ها آشنا می شوید.

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 LiveLessons Data Science Fundamentals با اصول و مبانی علوم داده ها آشنا می شوید.

علم داده‌ ها (Data Science)، مطالعاتی پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌ محور است. به شاغلین در حوزه ی علم داده، داده پژوه (data scientist) می گویند. یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) است که به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلم و یادگیری پیدا می‌کنند.
یکی از لذت بخش ترین و جزو 10 تا از بهترین و پرطرفدارترین شغل های جهان علوم داده است. این شغل به طور متوسط در دنیا در آمدی حدود 120 هزار دلار دارد. موضوع فقط پول نیست و جذابیت بی نظیر آن برای خیلی ها شگفت انگیز است. اگر شما یک برنامه نویس هستید یا تجربه نوشتن اسکریپت دارید، این دوره آموزشی به شما آموزش می دهد که چکونه از علوم داده در جهت بهره وری بیشتر کار خود در صنعت و یا هرجای دیگر استفاه کنید.
این دوره آموزشی شامل 68 درس و حدود 9 ساعت فیلم است و تمام مثال های آن روی پایتون زده می شود.