پایتون برای علوم داده و یادگیری ماشین آموزش ضروری قسمت 2

مدرس Lillian Pierson

انتشار 2024/07/30

مدت زمان 5h 16m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش Python for Data Science and Machine Learning Essential Training Part 2

اگر شما یک حرفه ای کار هستید که می خواهید از داده های تجاری برای تصمیم گیری های بهبود یافته از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده کنید ، این دوره می تواند به شما کمک کند. لیلیان پیرسون-مهندس ، مدیرعامل و رئیس محصول در Data-Mania-شما را از طریق ترکیبی قوی از تجربه کدگذاری علوم داده های اساسی ، تظاهرات ، چالش ها ، راه حل ها و تمریناتی که می توانید به سرعت در تجزیه و تحلیل داده های سفارشی و پروژه های تحلیلی اعمال کنید ، هدایت می کند. بهترین روشها را برای تمیز کردن داده ها ، تجسم داده ها ، تجزیه و تحلیل داده ها و برنامه نویسی پایتون بیاموزید. تا پایان دوره ، شما قادر خواهید بود از پایتون استفاده کنید: تمیز ، تغییر شکل ، اصلاح مجدد و توصیف داده ها تجسم داده ها را برای ارائه داده ها و تجزیه و تحلیل اکتشافی بصری ایجاد کنید دور افتاده را شناسایی و حذف کنید تجزیه و تحلیل داده های ساده را انجام دهید منبع ، کلاهبرداری و تجزیه و تحلیل داده ها از اینترنت دارایی های تجزیه و تحلیل مشترک با استفاده از plot.ly تولید کنید

Artificial Intelligence (AI) Data Science Machine Learning Python (Programming Language)

Introduction

Data science life hacks ()

What you should know ()

How to use Codespaces in this course ()

1. Introduction to Machine Learning

Defining data science ()

Seeing where machine learning fits in ()

Machine learning AI foundations ()

Grouping machine learning algorithms ()

High-level machine learning roadmap ()

2. Regression Models

Linear regression ()

Multiple linear regression ()

Logistic regression: Concepts ()

Logistic regression: Data preparation ()

Logistic regression: Treat missing values ()

Logistic regression: Re-encode variable ()

Logistic regression: Validating dataset ()

Logistic regression: Model deployment ()

Logistic regression: Model evaluation ()

Logistic regression: Test prediction ()

3. Clustering Models

Cluster analysis with the K-means method ()

Hierarchical cluster analysis ()

DBSCAN for outlier detection ()

4. Dimension Reduction Methods

Explanatory factor analysis ()

Principal component analysis (PCA) ()

5. Other Popular Machine Learning Methods

Association rules models with the Apriori algorithm ()

Instance-based learning with KNN ()

Decision trees with CART ()

Bayesian statistics with Naïve Bayes ()

Ensemble learning with random forest ()

Neural networks with perceptrons ()

Building a neural network ()

6. Getting Started with Natural Language Processing

Introduction to natural language processing (NLP) ()

Cleaning and stemming textual data ()

Lemmatizing and analyzing textual data ()

7. Getting Started with Generative AI Models

Introduction to generative AI ()

Deep dive into generative AI models ()

Keeping up with AI developments ()

Coding demo: Implementing a generative AI model ()

Conclusion

Next steps and additional resources ()

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش پایتون برای علوم داده و یادگیری ماشین آموزش ضروری قسمت 2

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Python for Data Science and Machine Learning Essential Training Part 2 در 3 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

به سرعت اصول و روش های برنامه نویسی عمومی برای پایتون را بیاموزید و سپس شروع به استفاده از آن دانش برای استفاده از پایتون در توسعه مرتبط با علم داده کنید.

آموزش پایتون برای علوم داده و یادگیری ماشین آموزش ضروری قسمت 2 ، ایستگاه شماره 1 در مسیر یادگیری مهارت های پایتون خود را برای علم داده ارتقا دهید ، است.

مسیر یادگیری مهارت های پایتون خود را برای علم داده ارتقا دهید

تبدیل به یک مهندس هوش مصنوعی شوید که سیستم های هوشمند را در مقیاس طراحی، می سازد و به کار می گیرد. این مسیر یادگیری برای مهندسین نرم افزار، دانشمندان داده و متخصصان فناوری که آماده رهبری نوآوری هوش مصنوعی هستند، مناسب است. کارشناسی ارشد LLM، تنظیم دقیق، معماری RAG، پایگاه های داده برداری، استقرار ابر، و شیوه های هوش مصنوعی مسئول. به متخصصی تبدیل شوید که تحقیقات پیشرفته را با راه حل های آماده تولید که ارزش کسب و کار را افزایش می دهد، پیوند می دهد.

آموزش پایتون برای علوم داده و یادگیری ماشین آموزش ضروری قسمت 2 ، ایستگاه شماره 2 در مسیر یادگیری یک مهندس هوش مصنوعی شوید ، است.

مسیر یادگیری یک مهندس هوش مصنوعی شوید

توسعه تخصص در تبدیل، تمیز کردن و دستکاری داده ها به منظور تجزیه و تحلیل آماده و ارزشمند برای بینش کسب و کار. مهارت های مهندسی داده های ضروری از جمله فرآیندهای ETL/ELT، مدیریت کیفیت، و روش های پردازش دسته ای و بلادرنگ را بیاموزید. این دوره ها به متخصصان داده کمک می کند تا داده های خام را به مجموعه داده های تمیز، ساختاریافته و آماده تجزیه و تحلیل تبدیل کنند و در عین حال از یکپارچگی در سراسر فرآیند تبدیل اطمینان حاصل کنند.

آموزش پایتون برای علوم داده و یادگیری ماشین آموزش ضروری قسمت 2 ، ایستگاه شماره 3 در مسیر یادگیری مقدمه ای بر مهارت های اساسی برای کار داده: پردازش داده ها ، است.