Udemy – Data Science Bundle: 180 Hands-On Projects – Course 1 of 3 2024-11

در تاریخ: 1402/09/21 2:58:21

توضیحات

دوره Data Science Bundle: 180 Hands-On Projects – Course 1 of 3 سفری هیجان‌انگیز و کاربردی به دنیای علم داده است. این دوره، که اولین گام از یک برنامه آموزشی سه مرحله‌ای است، با هدف توانمندسازی شما برای تبدیل شدن به یک متخصص ماهر در زمینه علم داده طراحی شده است. در این مسیر، شما با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و فریم‌ورک‌های قدرتمند وب مانند Flask و Django، به ساخت و استقرار مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و سایر زمینه‌های مرتبط خواهید پرداخت.

این دوره فراتر از آموزش‌های تئوری صرف، بر یادگیری عملی و تجربی تأکید دارد. شما با انجام 180 پروژه واقعی، مهارت‌های خود را در زمینه‌های مختلف علم داده، از جمله پیش‌بینی، طبقه‌بندی و تحلیل، به کار خواهید گرفت. این پروژه‌ها شامل موارد متنوعی مانند پیش‌بینی تولید انرژی‌های تجدیدپذیر، قیمت الماس و اتریوم، سطح استرس، طبقه‌بندی تومورهای مغزی، تشخیص سن و جنسیت از تصاویر اشعه ایکس، تشخیص COVID-19، شناسایی DeepFakes، تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر، پیش‌بینی تقاضا و تجزیه و تحلیل متن هستند. علاوه بر پروژه‌های عملی، این دوره به شما درک عمیقی از مفاهیم تئوری علم داده ارائه می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه الگوریتم‌های یادگیری ماشین را از ابتدا پیاده‌سازی کنید، مدل‌های مناسب را برای وظایف مختلف انتخاب کنید و از کتابخانه‌های قدرتمندی مانند SciKit-Learn و Matplotlib برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها استفاده کنید.

در این دوره چه چیزی را فرا می‌گیرید

اصول یادگیری ماشین با پایتون: تسلط بر زبان پیشرو در علم داده و یادگیری نحوه ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی قوی.
استقرار مدل‌های یادگیری ماشین: یادگیری نحوه استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های واقعی و کاربردی.
انتخاب مدل مناسب: ایجاد شهود قوی برای انتخاب مدل‌های یادگیری ماشینی مناسب برای وظایف مختلف.
پیاده‌سازی الگوریتم‌ها: پیاده‌سازی الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشین از ابتدا برای درک عمیق عملکرد آنها.
کتابخانه‌های قدرتمند: استفاده از SciKit-Learn و Matplotlib برای انجام کارآمد وظایف مختلف یادگیری ماشین و تجسم داده‌ها.
یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی: آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق، یادگیری انتقالی و شبکه‌های عصبی.
ارتقای پروژه‌ها به فضای ابری: یادگیری نحوه استفاده از پلتفرم‌های ابری مانند Heroku، AWS، Azure، GCP، IBM Watson و Streamlit برای استقرار و مقیاس‌پذیری پروژه‌های علم داده.