آموزش علم داده

آموزش جامع Data Science (The Data Science Course 2019 Complete Data Science Bootcamp) یکی از دوره های برتر و جامع برای یادگیری علم داده است که توسط یودمی ارائه شده است. این دوره شامل مجموعه ای از ویدیوهای آموزشی است که مباحث مختلفی از علم داده را پوشش می دهد، از مفاهیم پایه تا تکنیک ها و ابزارهای پیشرفته. با تماشای این دوره، شما به تمامی مهارت های لازم برای شروع و پیشرفت در زمینه علم داده دست خواهید یافت. حالا به معرفی و توضیحات هر کدام از ویدیوهای این دوره می پردازیم.

بخش 1: معرفی (Part 1 Introduction)

در این بخش، شما با کلیات و هدف های دوره آشنا خواهید شد. این بخش مقدمه ای جامع بر علم داده ارائه می دهد و به شما کمک می کند تا دید کلی از مسیری که در این دوره طی خواهید کرد، پیدا کنید.

علوم داده – رشته های مختلف علوم داده (The Field Of Data Science – The Various Data Science Disciplines)

علم داده شامل رشته ها و زمینه های مختلفی است که هر کدام نقش مهمی در تحلیل داده ها دارند. در این ویدیو، به بررسی این رشته ها و تفاوت ها و مزایای هر یک از آنها پرداخته می شود.

علوم داده – ارتباط بین رشته های علوم داده (The Field Of Data Science – Connecting The Data Science Disciplines)

در این بخش، به نحوه اتصال و ارتباط بین رشته های مختلف علوم داده پرداخته می شود. این ویدیو به شما کمک می کند تا درک بهتری از چگونگی همکاری و هم افزایی این رشته ها داشته باشید.

علوم داده – مزایای هر رشته (The Field Of Data Science – The Benefits Of Each Discipline)

هر رشته در علوم داده دارای مزایا و کاربردهای خاص خود است. در این ویدیو، به مزایای هر کدام از رشته های علوم داده پرداخته می شود و شما با کاربردهای عملی آنها آشنا خواهید شد.

علوم داده – تکنیک های محبوب علوم داده (The Field Of Data Science – Popular Data Science Techniques)

در این بخش، به بررسی تکنیک های محبوب و پرکاربرد در علوم داده پرداخته می شود. این تکنیک ها شامل روش ها و ابزارهایی است که به تحلیل و تفسیر داده ها کمک می کنند.

علوم داده – ابزارهای محبوب علوم داده (The Field Of Data Science – Popular Data Science Tools)

این ویدیو به معرفی ابزارهای محبوب و پرکاربرد در علوم داده می پردازد. شما با نرم افزارها و پلتفرم هایی آشنا خواهید شد که در تحلیل داده ها و انجام پروژه های علم داده استفاده می شوند.

علوم داده – مشاغل در علوم داده (The Field Of Data Science – Careers In Data Science)

علوم داده یک حوزه پرطرفدار و با تقاضای بالا برای مشاغل مختلف است. در این ویدیو، به بررسی مشاغل مختلف در زمینه علوم داده پرداخته می شود و شما با مسیرهای شغلی و فرصت های موجود در این حوزه آشنا خواهید شد.

علوم داده – رد شایعات رایج (The Field Of Data Science – Debunking Common Misconceptions)

در این بخش، به رد شایعات و تصورات غلطی که ممکن است درباره علوم داده وجود داشته باشد، پرداخته می شود. این ویدیو به شما کمک می کند تا دیدگاه های صحیح و واقعی درباره این حوزه کسب کنید.

بخش 2: آمار (Part 2 Statistics)

بخش دوم این دوره به مباحث آمار اختصاص دارد که پایه و اساس تحلیل داده ها است. در این بخش، مباحثی از آمار توصیفی تا آمار استنباطی پوشش داده می شود.

آمار – آمار توصیفی (Statistics – Descriptive Statistics)

در این ویدیو، مبانی و مفاهیم آمار توصیفی که شامل توصیف و خلاصه سازی داده ها است، مورد بررسی قرار می گیرد. شما با روش های مختلف نمایش داده ها و تحلیل اولیه آنها آشنا خواهید شد.

آمار – مثال عملی از آمار توصیفی (Statistics – Practical Example Descriptive Statistics)

این ویدیو شامل یک مثال عملی است که نحوه استفاده از آمار توصیفی در یک پروژه واقعی را نشان می دهد. شما با چگونگی جمع آوری، نمایش و تحلیل داده ها به کمک آمار توصیفی آشنا خواهید شد.

آمار – مبانی آمار استنباطی (Statistics – Inferential Statistics Fundamentals)

آمار استنباطی یکی از مهم ترین بخش های تحلیل داده ها است. در این ویدیو، مبانی و مفاهیم اولیه آمار استنباطی مورد بررسی قرار می گیرد و شما با نحوه استنباط نتایج از نمونه های داده ها آشنا خواهید شد.

آمار – بازه های اطمینان (Statistics – Inferential Statistics Confidence Intervals)

در این ویدیو، به بررسی مفاهیم و کاربردهای بازه های اطمینان در آمار استنباطی پرداخته می شود. بازه های اطمینان به شما کمک می کنند تا نتایج دقیقی از داده ها به دست آورید.

آمار – مثال عملی از آمار استنباطی (Statistics – Practical Example Inferential Statistics)

این ویدیو شامل یک مثال عملی از آمار استنباطی است که به شما نشان می دهد چگونه می توان از این روش ها در تحلیل داده ها استفاده کرد. شما با مراحل مختلف انجام یک تحلیل استنباطی آشنا خواهید شد.

آمار – آزمون فرضیه (Statistics – Hypothesis Testing)

آزمون فرضیه یکی از تکنیک های مهم در آمار استنباطی است. در این ویدیو، به بررسی مفاهیم و مراحل انجام آزمون فرضیه پرداخته می شود و شما با نحوه استفاده از این روش در تحلیل داده ها آشنا خواهید شد.

آمار – مثال عملی از آزمون فرضیه (Statistics – Practical Example Hypothesis Testing)

این ویدیو شامل یک مثال عملی از آزمون فرضیه است که به شما نشان می دهد چگونه می توان فرضیات مختلف را با استفاده از داده ها آزمون کرد. شما با مراحل و تکنیک های مختلف انجام آزمون فرضیه آشنا خواهید شد.

بخش 3: مقدمه ای بر پایتون (Part 3 Introduction To Python)

بخش سوم این دوره به آموزش زبان برنامه نویسی پایتون اختصاص دارد که یکی از ابزارهای اصلی در تحلیل داده ها است. این بخش شامل مباحثی از مبانی تا ابزارهای پیشرفته پایتون است.

پایتون – متغیرها و انواع داده ها (Python – Variables And Data Types)

در این ویدیو، مبانی زبان پایتون و نحوه تعریف متغیرها و انواع داده ها در این زبان بررسی می شود. شما با نحوه کار با متغیرها و داده های مختلف در پایتون آشنا خواهید شد.

پایتون – سینتکس پایه پایتون (Python – Basic Python Syntax)

این ویدیو به بررسی سینتکس پایه زبان پایتون می پردازد. شما با نحوه نوشتن کدهای پایتون و اصول اولیه برنامه نویسی در این زبان آشنا خواهید شد.

پایتون – سایر عملگرهای پایتون (Python – Other Python Operators)

در این ویدیو، به بررسی سایر عملگرهای موجود در زبان پایتون پرداخته می شود. شما با انواع عملگرها و کاربردهای آنها در پایتون آشنا خواهید شد.

پایتون – عبارات شرطی (Python – Conditional Statements)

این ویدیو شامل بررسی عبارات شرطی در زبان پایتون است. شما با نحوه استفاده از شرط ها و تصمیم گیری در کدهای پایتون آشنا خواهید شد.

پایتون – توابع پایتون (Python – Python Functions)

در این ویدیو، به بررسی توابع در زبان پایتون پرداخته می شود. شما با نحوه تعریف و استفاده از توابع در پایتون آشنا خواهید شد و خواهید دید که چگونه می توان کدهای قابل استفاده مجدد ایجاد کرد.

پایتون – دنباله ها (Python – Sequences)

این ویدیو به بررسی دنباله ها در زبان پایتون می پردازد. شما با انواع مختلف دنباله ها مانند لیست ها، تاپل ها و دیکشنری ها و نحوه کار با آنها آشنا خواهید شد.

پایتون – تکرارها (Python – Iterations)

در این ویدیو، به بررسی تکرارها و حلقه ها در زبان پایتون پرداخته می شود. شما با نحوه استفاده از حلقه ها برای انجام تکرارها و پردازش داده ها آشنا خواهید شد.

پایتون – ابزارهای پیشرفته پایتون (Python – Advanced Python Tools)

این ویدیو به بررسی ابزارهای پیشرفته پایتون پرداخته می شود. شما با کتابخانه ها و ابزارهای مختلفی که برای تحلیل داده ها و برنامه نویسی پیشرفته در پایتون استفاده می شوند، آشنا خواهید شد.

بخش 4: روش های آماری پیشرفته در پایتون (Part 4 Advanced Statistical Methods In Python)

بخش چهارم این دوره به روش های آماری پیشرفته در پایتون اختصاص دارد. در این بخش، شما با تکنیک ها و روش های پیشرفته آماری که در تحلیل داده ها استفاده می شوند، آشنا خواهید شد.

روش های آماری پیشرفته – رگرسیون خطی (Advanced Statistical Methods – Linear Regression)

در این ویدیو، به بررسی رگرسیون خطی که یکی از روش های مهم آماری در تحلیل داده ها است، پرداخته می شود. شما با مفاهیم و نحوه انجام رگرسیون خطی در پایتون آشنا خواهید شد.

روش های آماری پیشرفته – رگرسیون خطی چندگانه (Advanced Statistical Methods – Multiple Linear Regression)

این ویدیو به بررسی رگرسیون خطی چندگانه پرداخته می شود. شما با نحوه انجام رگرسیون خطی با چندین متغیر مستقل در پایتون آشنا خواهید شد.

روش های آماری پیشرفته – رگرسیون لجستیک (Advanced Statistical Methods – Logistic Regression)

در این ویدیو، به بررسی رگرسیون لجستیک که یکی از روش های مهم در تحلیل داده ها است، پرداخته می شود. شما با نحوه انجام رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن در پایتون آشنا خواهید شد.

روش های آماری پیشرفته – تحلیل خوشه ای (Advanced Statistical Methods – Cluster Analysis)

این ویدیو به بررسی تحلیل خوشه ای که یکی از تکنیک های مهم در تحلیل داده ها است، پرداخته می شود. شما با مفاهیم و نحوه انجام تحلیل خوشه ای در پایتون آشنا خواهید شد.

روش های آماری پیشرفته – خوشه بندی K-Means (Advanced Statistical Methods – K-Means Clustering)

در این ویدیو، به بررسی خوشه بندی K-Means که یکی از روش های محبوب در تحلیل خوشه ای است، پرداخته می شود. شما با نحوه انجام خوشه بندی K-Means در پایتون آشنا خواهید شد.

روش های آماری پیشرفته – سایر انواع خوشه بندی (Advanced Statistical Methods – Other Types Of Clustering)

این ویدیو به بررسی سایر انواع خوشه بندی در تحلیل داده ها می پردازد. شما با روش های مختلف خوشه بندی و کاربردهای آنها در تحلیل داده ها آشنا خواهید شد.

بخش 5: ریاضیات (Part 5 Mathematics)

بخش پنجم این دوره به مباحث ریاضیات اختصاص دارد که پایه و اساس بسیاری از تکنیک های تحلیل داده ها است. در این بخش، مفاهیم و تکنیک های مختلف ریاضی که در علم داده کاربرد دارند، بررسی می شود.

بخش 6: یادگیری عمیق (Part 6 Deep Learning)

بخش ششم این دوره به مباحث یادگیری عمیق اختصاص دارد. یادگیری عمیق یکی از حوزه های پرطرفدار و پیشرفته در علم داده است که به تحلیل و پردازش داده های پیچیده می پردازد.

یادگیری عمیق – معرفی شبکه های عصبی (Deep Learning – Introduction To Neural Networks)

در این ویدیو، به بررسی مفاهیم و مبانی شبکه های عصبی که یکی از اصول یادگیری عمیق است، پرداخته می شود. شما با ساختار و عملکرد شبکه های عصبی آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – ساخت یک شبکه عصبی از صفر با NumPy (Deep Learning – How To Build A Neural Network From Scratch With NumPy)

این ویدیو شامل یک مثال عملی از ساخت یک شبکه عصبی از صفر با استفاده از کتابخانه NumPy است. شما با مراحل مختلف ایجاد و آموزش یک شبکه عصبی آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – معرفی TensorFlow (Deep Learning – TensorFlow Introduction)

در این ویدیو، به بررسی کتابخانه TensorFlow که یکی از ابزارهای قدرتمند در یادگیری عمیق است، پرداخته می شود. شما با نحوه استفاده از TensorFlow برای ایجاد و آموزش مدل های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – بررسی عمیق تر شبکه های عصبی و معرفی شبکه های عصبی عمیق (Deep Learning – Digging Deeper Into NNs Introducing Deep Neural Networks)

این ویدیو به بررسی عمیق تر شبکه های عصبی و معرفی شبکه های عصبی عمیق می پردازد. شما با مفاهیم و تکنیک های پیشرفته تر در یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – بیش برازش (Deep Learning – Overfitting)

در این ویدیو، به بررسی مفهوم بیش برازش در یادگیری عمیق پرداخته می شود. شما با علل و راه های پیشگیری از بیش برازش در مدل های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – مقداردهی اولیه (Deep Learning – Initialization)

این ویدیو به بررسی مفهوم و اهمیت مقداردهی اولیه در شبکه های عصبی می پردازد. شما با روش های مختلف مقداردهی اولیه و تاثیر آن بر عملکرد شبکه های عصبی آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – بررسی شیب کاه و برنامه های یادگیری نرخ شیب (Deep Learning – Digging Into Gradient Descent And Learning Rate Schedules)

در این ویدیو، به بررسی شیب کاه و برنامه های یادگیری نرخ شیب پرداخته می شود. شما با مفاهیم و تکنیک های بهینه سازی در یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – پیش پردازش (Deep Learning – Preprocessing)

این ویدیو به بررسی فرآیند پیش پردازش داده ها در یادگیری عمیق می پردازد. شما با روش های مختلف آماده سازی داده ها برای آموزش مدل های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – طبقه بندی بر روی مجموعه داده MNIST (Deep Learning – Classifying On The MNIST Dataset)

در این ویدیو، به بررسی یک مثال عملی از طبقه بندی داده ها بر روی مجموعه داده معروف MNIST پرداخته می شود. شما با مراحل و تکنیک های مختلف انجام طبقه بندی در یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – مثال تجاری (Deep Learning – Business Case Example)

این ویدیو شامل یک مثال تجاری است که نحوه استفاده از یادگیری عمیق در یک پروژه واقعی را نشان می دهد. شما با کاربردهای عملی یادگیری عمیق در دنیای کسب و کار آشنا خواهید شد.

یادگیری عمیق – نتیجه گیری (Deep Learning – Conclusion)

در این ویدیو، به جمع بندی و نتیجه گیری مباحث یادگیری عمیق پرداخته می شود. شما با مرور کلی بر مفاهیم و تکنیک های یادگیری عمیق، دیدگاه جامعی از این حوزه به دست خواهید آورد.

یکپارچه سازی نرم افزار (Software Integration)

در این ویدیو، به بررسی مفاهیم و تکنیک های یکپارچه سازی نرم افزار پرداخته می شود. شما با نحوه اتصال و هماهنگی بین ابزارها و نرم افزارهای مختلف در پروژه های علم داده آشنا خواهید شد.

مطالعه موردی – مرحله بعدی در دوره (Case Study – What’s Next In The Course)

این ویدیو شامل یک مطالعه موردی است که به شما نشان می دهد چه مباحث و مراحل بعدی در دوره وجود دارند و شما چگونه می توانید از این دوره به بهترین شکل استفاده کنید.

مطالعه موردی – پیش پردازش داده های ‘Absenteeism_Data’ (Case Study – Preprocessing The ‘Absenteeism_Data’)

در این ویدیو، به بررسی یک مطالعه موردی از پیش پردازش داده های ‘Absenteeism_Data’ پرداخته می شود. شما با مراحل مختلف آماده سازی و پیش پردازش داده ها برای تحلیل آشنا خواهید شد.

مطالعه موردی – اعمال یادگیری ماشینی برای ایجاد ماژول ‘absenteeism_Module’ (Case Study – Applying Machine Learning To Create The ‘absenteeism_Module’)

این ویدیو شامل یک مطالعه موردی از اعمال یادگیری ماشینی برای ایجاد ماژول ‘absenteeism_Module’ است. شما با مراحل و تکنیک های مختلف انجام تحلیل و ایجاد مدل های یادگیری ماشینی آشنا خواهید شد.

مطالعه موردی – بارگذاری ماژول ‘absenteeism_Module’ (Case Study – Loading The ‘absenteeism_Module’)

در این ویدیو، به بررسی مراحل بارگذاری ماژول ‘absenteeism_Module’ پرداخته می شود. شما با نحوه استفاده از این ماژول در پروژه های علم داده آشنا خواهید شد.

مطالعه موردی – تحلیل خروجی های پیش بینی شده در Tableau (Case Study – Analyzing The Predicted Outputs In Tableau)

این ویدیو شامل یک مطالعه موردی از تحلیل خروجی های پیش بینی شده در نرم افزار Tableau است. شما با نحوه استفاده از ابزار Tableau برای نمایش و تحلیل نتایج پیش بینی آشنا خواهید شد.

نتیجه گیری

دوره آموزشی Data Science Bootcamp 2019 یک منبع جامع و کامل برای یادگیری علم داده است. این دوره شامل مجموعه ای از ویدیوهای آموزشی است که به صورت منظم و مرحله به مرحله به بررسی مفاهیم و تکنیک های مختلف علم داده می پردازد. شما با تماشای این دوره می توانید از مبانی تا ابزارهای پیشرفته در علم داده را بیاموزید و مهارت های لازم برای انجام پروژه های تحلیل داده ها را کسب کنید. این دوره یک منبع ارزشمند برای تمامی علاقمندان به علم داده است که به دنبال یادگیری و پیشرفت در این حوزه هستند.