این دوره آموزش عملی کار با متلب برای علم داده است. با به پایان رساندن این دوره شما مهارت ها و اطمینان لازم برای رسیدن به نتایج عملی در علم داده را کسب خواهید کرد. مهارت هایی همچون توانایی مصور سازی داده، تحلیل و مدل سازی داده از پرتقاضاترین مهارت های شغلی در حیطه های مختلفی همچون سیستم سلامت و بهداشت، صنعت انجام خودکار کارها تا استارت آپ های فناوری میباشند. در طول این دوره تخصص، شما از MATLAB استفاده خواهید کرد. نرم افزار متلب توسط میلیون ها فرد شاغل در حیطه های مهندسی و علمی مورد استفاده است و امکانات لازم برای انجام وظایف علم دادهای تان را فراهم کرده است. در دوره آموزشی Coursera Practical Data Science with MATLAB Specialization با آموزش کاربردی علوم داده با متلب اشنا خواهید شد.
دانشمند داده یکی از بهترین مشاغل مناسب برای پیشرفت در این قرن است. این دیجیتال، برنامه نویسی محور و تحلیلی است. بنابراین تعجب آور نیست که تقاضا برای دانشمندان داده در بازار کار افزایش یافته است. با این حال، عرضه بسیار محدود بوده است. به دست آوردن مهارت های لازم برای استخدام به عنوان دانشمند داده، دشوار است. در دوره آموزشی Udemy The Data Science Course 2021: Complete Data Science با آموزش علوم داده به صورت کامل اشنا خواهید شد.
به گفتهٔ برخی کارشناسان، یکی از جذابترین مشاغل قرن بیستویکم تحلیل دادهها است اما باید ببینیم که چرا چنین لقبی به این حرفه داده شده است. در یک کلام، میتوان گفت که در طول دهههای گذشته حجم دادههای تولیدشده توسط کاربران و کمپانیهای مختلف بسیار قابلتوجه بوده که از آن به عنوان Big Data (کلان داده) یاد میشود اما این دادهها زمانی ارزشمند خواهند بود که بتوان آنها را تحلیل کرده و از دل آنها آمار و ارقامی به دست آوریم که با استفاده از آنها بشود به شناخت بیشتر و بهتر بازار، رفتارهای کاربران، علائق ایشان و چیزهایی اینچنین دست یابیم. در دوره آموزشی Udemy Essential Data Science: Database and ETL With Python با آموزش علوم داده، پایگاه داده و ای تی ال با پایتون اشنا خواهید شد.
علم داده (data science)، یک زمینه میان رشتهای است که از روشها، فرآیندها، الگوریتمها و سیستمهای علمی برای استخراج دانش و بینش از دادهها در اشکال گوناگون (ساختار یافته و ساختار نیافته) استفاده میکند. چیزی مشابه دادهکاوی! علم داده مفهومی برای یکپارچهسازی آمار، تحلیل داده، یادگیری ماشین و دیگر مفاهیم مرتبط تحت یک عنوان واحد است. این کار به منظور درک و تحلیل پدیدهها با استفاده از دادهها انجام میشود. در دوره آموزشی Udemy Data Science using Machine Learning Algorithm with Big Data با آموزش علوم داده با الگوریتم های یادگیری ماشین همراه با کلان داده اشنا 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 Udemy Data Science and Machine Learning Developer Certification با آموزش مدرک یادگیری ماشین 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 Udemy Data Science with ML, AI, GUI & VUI with Libraries of Python با آموزش علوم داده با ام ال، ای آی، جی یو آی و وی یو آی و کتابخانه های پایتون اشنا 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 Udemy Data Science and Machine Learning Bootcamp with Python & R با آموزش علوم داده و یادگیری ماشین با پایتون و 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. 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 Udemy Data Science 2020 : Complete Data Science & Machine Learning با آموزش علوم داده و یادگیری ماشین 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 Packt Data Science Projects with Python با آموزش پروژه های علوم داده با پایتون 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 Udemy Complete 2019 Data Science & Machine Learning Bootcamp با آموزش کامل علوم داده و یادگیری ماشین 2019 اشنا خواهید شد.