پی سی دانلود - علم-داده

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته مانند Django REST Framework و React.js، یک پورتال کامل پیش‌بینی سهام را طراحی و پیاده‌سازی می‌کنند. این دوره نه تنها به مباحث توسعه وب می‌پردازد، بلکه با ارائه مفاهیم کلیدی ماشین لرنینگ، به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد که مدل‌های پیش‌بینی پیچیده را ایجاد و با برنامه‌های وب ادغام کنند.
در دوره آموزشی Full Stack Machine Learning | Django REST Framework, React با ساخت پورتال پیش‌بینی سهام با استفاده از Django REST Framework، React.js و Machine Learning آشنا خواهید شد.

تقاضا برای متخصصان Data Science و Machine Learning در صنایع مختلف به سرعت در حال رشد است. این مسترکلاس جامع به گونه‌ای طراحی شده است که یک پایه قوی در R programming، data analysis و machine learning را برای شما فراهم کند تا به شما در ساختن مدل‌ها و برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی کمک کند. چه یک مبتدی باشید که به دنبال شروع سفر خود هستید و چه یک متخصص که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود است، این دوره هر آنچه را که برای حرفه‌ای شدن در Data Science با استفاده از R باید بدانید، پوشش می‌دهد.
در دوره آموزشی Data Science and Machine Learning with R: A Complete Masterclass با Data Science، Machine Learning و R programming آشنا خواهید شد.

این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا درک عمیقی از اصول طراحی تحلیلی و نحوه استفاده از ابزارهای مختلف تصویرسازی داده به دست آورند. شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی درک انسانی از رنگ، تئوری رنگ، و طرح‌های رنگی آشنا می‌شوند. در ادامه، اصول طراحی تحلیلی، ابزارهای اساسی تصویرسازی، و مزایا و معایب انواع نمودارها مورد بررسی قرار می‌گیرند.
در دوره آموزشی Python Data Visualization: Create impactful visuals, animations and dashboards با تصویرسازی داده با استفاده از پایتون آشنا خواهید شد.

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که فناوری‌های هوش مصنوعی مانند OpenAI ChatGPT، GPT-4، DALL-E، Midjourney و Stable Diffusion چگونه کار می‌کنند؟ در این دوره، شما اصول اولیه این کاربردهای پیشگامانه را یاد خواهید گرفت.
در دوره PyTorch: Deep Learning and Artificial Intelligence، شما با اصول اولیه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به کمک کتابخانه پایتورچ 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. 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.

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. گرچه R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار می‌رود، این نرم‌افزار قابل به کارگیری در محاسبات ماتریسی است و در این زمینه، همپای نرم‌افزارهایی چون اُکتاو و نسخهٔ تجاری آن متلب (MATLAB) است. R، همچنین نرم‌افزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارهاست.
در دوره آموزشی R Programming for Statistics and Data Science با آموزش زبان برنامه نویسی آر برای آمار و علوم داده 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.
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.