پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین

توضیحات

در این دوره یاد می گیرید که چگونه از numpy ها ، پانداها ، Seaborn ، matplotlib ، plotly ، یادگیری scikit ، یادگیری ماشین ، tensorflow و …. استفاده کنید .
در این دوره چه چیزهایی یاد خواهید گرفت ؟
 استفاده از پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین
 استفاده از اسپارک برای آنالیز داده های بزرگ
 پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین
 یادگیری استفاده از numpy برای داده های عددی
 یادگیری استفاده از پاندا ها برای تحلیل داده ها
 یادگیری استفاده از matplotlib برای نقشه برداری داده در پایتون
 یادگیری استفاده از seaborn برای طرح های آماری
 یادگیری استفاده از plotly برای تجسم دینامیکی تعاملی
 یادگیری استفاده از scikit وظایف یادگیری ماشین
 خوشه بندی k-means
 رگرسیون لجستیک
 رگرسیون خطی
 جنگل تصادفی و درخت تصمیم گیری
 پردازش زبان طبیعی و فیلتر هرزنامه ها
 شبکه های عصبی
 ماشین پشتیبان برداری
در این دوره به چه چیزهایی نیاز دارید ؟
 تجربه برنامه نویسی
 مجوزهای مدیریتی برای دانلود فایل ها
توضیحات
آیا آماده اید که به یک دانشمند داده ای تبدیل شوید ؟ این دوره جامع یک راهنمایی برای چگونگی تحلیل داده برای یادگیری ماشین خواهد بود. یک دید و بینش زیبا بسازید و از یادگیری قدرتمند ماشین استفاده کنید.دانشمند داده رتبه اول را در Glassdoor کسب کرده است. طبق گفته های واقعی ، متوسط دستمزد یک دانشمند داده در ایالت متحده بیش از 120000 دلار است.علوم اطلاعات یک حرفه ی پرطرفدار است که به شما امکان میدهد که برخی از مشکلات جالب دنیا را حل کنید .این دوره هم برای مببتدیان برنامه نویسی و توسعه دهندگان با تجربه علوم داده مناسب است.این دوره جامع ، قابل مقایسه با بوت کمپ های علم داده ای است که معمولا برای آن هزاران دلار هزینه می کنند .در حال حاضر شما می توانید تمام اطلاعات را در کسری از هزینه یاد بگیرید فقط از طریق بیش از صد ویدوی ارائه و سخنرانی اچ دی و جزئیات کد نوت بوک ها برای هر سخنرانی که یکی از جامع ترین دوره ها برای علوم داده و یادگیری ماشین در udemy است. ما به شما یاد می دهیم که چگونه در پایتون برنامه بنویسید و چگونه یک تجسم از داده را بدست آورید و همچنین چگونه ازیادگیری ماشین در پایتون استفاده کنید
در اینجا به چند عنوان که به شما آموزش میدهم وجود دارد :
 برنامه نویسی با پایتون
 Numpy با پایتون
 استفاده از نرم افزار های داده ای پاندا برای حل وظایف پیچیده
 استفاده از پانداها برای مدیریت فایل های اکسل
 تکه کردن وب با پایتون
 ارتباط پایتون به SQL
 تجسم داده با استفاده از matplotlib و seaborn
 استفاده از plotly برای ارتباط با تجسم سازی
یادگیری ماشین با scikit شامل :
 رگرسیون خطی
 نزدیک ترین همسایه به k
 خوشه بندی k-means
 درخت تصمیم گیری
 جنگل های تصادفی
 پردازش زبان طبیعی
 غیره ….
همین امروز در این دوره ثبت نام کنید و به یک دانشمند داده ای تبدیل شوید
مخاطبان این دوره چه کسانی هستند؟
این دوره برای افراد دارای حداقل تجربه برنامه نویسی مناسب است