دوره Data Science, AI, Machine Learning with Python از آموزش های یودمی با لینک مستقیم به صورت رایگان در سایت دانلود فارسی قرار گرفت. علم داده یک حوزه میان‌رشته‌ای است که بر استخراج دانش و بینش از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته تمرکز دارد. این علم شامل تکنیک‌های مختلفی از آمار، علوم کامپیوتر و نظریه اطلاعات برای تحلیل و تفسیر داده‌های پیچیده است.
اجزای اصلی دانلود دوره Data Science, AI, Machine Learning with Python
- جمع‌آوری داده: جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف.
- تمیز کردن داده: آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با مدیریت مقادیر مفقوده، نقاط پرت و غیره.
- کاوش داده: تحلیل داده‌ها برای درک ساختار و ویژگی‌های آن.
- تحلیل داده: استفاده از تکنیک‌های آماری و یادگیری ماشین برای استخراج بینش‌ها.
- بصری‌سازی داده: ارائه داده‌ها به صورت بصری برای فهم نتایج تحلیل.
پایتون در علم داده
پایتون به دلیل سادگی و دسترسی به کتابخانه‌های قدرتمند به طور گسترده در علم داده استفاده می‌شود:
- Pandas: برای دستکاری و تحلیل داده.
- NumPy: برای محاسبات عددی.
- Matplotlib و Seaborn: برای بصری‌سازی داده.
- SciPy: برای عملیات آماری پیشرفته.
- Jupyter Notebooks: برای تحلیل داده تعاملی و اشتراک‌گذاری کد و نتایج.
دانلود دوره آموزشی Data Science Methods and Algorithms 2024
هوش مصنوعی (AI)
هوش مصنوعی مفهومی گسترده است که شامل توانایی انجام وظایف به شکلی است که ما آن را “هوشمند” می‌دانیم. از یک برنامه کامپیوتری که یک بازی شطرنج بازی می‌کند تا سیستم‌های تشخیص صدا مانند سیری و الکسا را شامل می‌شود.
اجزای اصلی:
- سیستم‌های خبره: برنامه‌های کامپیوتری که توانایی تصمیم‌گیری یک کارشناس انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند.
- پردازش زبان طبیعی (NLP): درک و تولید زبان انسانی.
- رباتیک: طراحی و برنامه‌ریزی روبات‌ها برای انجام وظایف.
- بینایی کامپیوتر: تفسیر و درک اطلاعات بصری از جهان.
پایتون در AI
پایتون به دلیل سهولت استفاده و پشتیبانی گسترده‌ای که از طریق کتابخانه‌های مختلف ارائه می‌دهد، در AI ترجیح داده می‌شود:
- TensorFlow و PyTorch: برای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی.
- OpenCV: برای وظایف بینایی کامپیوتر.
- NLTK و spaCy: برای پردازش زبان طبیعی.
- Scikit-learn: برای وظایف عمومی یادگیری ماشین.
- Keras: برای ساده‌سازی ایجاد شبکه‌های عصبی.
یادگیری ماشین (ML)
یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از AI است که شامل توسعه الگوریتم‌هایی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد از داده‌ها بیاموزند و بر اساس داده‌ها پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. می‌توان آن را به یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی تقسیم کرد.
- یادگیری نظارت‌شده: الگوریتم‌ها با داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شوند.
- یادگیری بدون نظارت: الگوریتم‌ها الگوهایی را در داده‌های بدون برچسب پیدا می‌کنند.
- یادگیری تقویتی: الگوریتم‌ها با تعامل با محیط برای به حداکثر رساندن نوعی از پاداش تجمعی می‌آموزند.
پایتون در ML
پایتون به دلیل کتابخانه‌های قدرتمند و پشتیبانی جامعه در ML به طور گسترده‌ای استفاده می‌شود:
- Scikit-learn: برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین.
- TensorFlow و PyTorch: برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده.
- Keras: برای ساده‌سازی ایجاد شبکه‌های عصبی.
- XGBoost: برای چارچوب تقویت گرادیان.
- LightGBM: برای چارچوب تقویت گرادیان بهینه‌شده برای سرعت و عملکرد.
پایتون به عنوان یک زبان یکپارچه در این حوزه‌ها به دلیل:
- سهولت یادگیری و استفاده: سینتکس پایتون واضح و قابل خواندن است که آن را برای مبتدیان قابل دسترس و برای توسعه‌دهندگان باتجربه کارآمد می‌سازد.
- کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های گسترده: پایتون دارای یک اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها است که وظایف مختلف در علم داده، AI و ML را ساده می‌کند.
- جامعه و پشتیبانی: یک جامعه بزرگ و فعال منابع زیادی از جمله آموزش‌ها و انجمن‌ها برای حل مشکلات فراهم می‌کند.
- قابلیت‌های یکپارچه‌سازی: پایتون می‌تواند به راحتی با زبان‌ها و فناوری‌های دیگر یکپارچه شود، که آن را برای کاربردهای مختلف چندمنظوره می‌سازد.
برنامه درسی دوره Data Science, AI, Machine Learning with Python چیست؟
- مروری بر هوش مصنوعی و راه‌اندازی محیط پایتون
- مفاهیم اساسی هوش مصنوعی، علم داده، راه‌اندازی محیط پایتون با توزیع Anaconda
- معرفی برنامه‌نویسی پایتون برای AI، DS و ML
- مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون
- وارد کردن داده‌ها
- روش‌های مؤثر برای مدیریت انواع مختلف فایلها و تکنیک‌های وارد کردن
- تحلیل داده‌های اکتشافی و آمار توصیفی
- درک الگوها، خلاصه کردن داده‌ها
- نظریه احتمالات و آمار استنباطی
- مفاهیم اساسی تفکر آماری و نظریه احتمالات
- بصری‌سازی داده‌ها
- ارائه داده‌ها با استفاده از نمودارها، گراف‌ها و بصری‌سازی‌های تعاملی
- تمیز کردن داده، دستکاری داده و پیش‌پردازش
- آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در مدل‌های آماری
- مدل‌سازی پیش‌بینی و یادگیری ماشین
- مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها که از داده‌ها برای یادگیری، تعمیم و پیش‌بینی استفاده می‌کنند.
مروری بر علم داده و راه‌اندازی محیط پایتون
- مروری بر علم داده
- معرفی علم داده
- اجزای علم داده
- حوزه‌های تأثیرگذار بر علم داده
- موارد استفاده و کاربردهای کسب‌وکار علم داده
- چرخه عمر پروژه علم داده
- راه‌اندازی محیط پایتون
- معرفی توزیع Anaconda
- نصب Anaconda برای پایتون
- مرورگر Anaconda و دفترچه یادداشت Jupyter
- معرفی Markdown و اسکریپت‌نویسی
- معرفی و ویژگی‌های IDE Spyder
معرفی برنامه‌نویسی پایتون
- متغیرها، شناسه‌ها و عملگرها
- انواع متغیرها
- دستورات، تخصیص‌ها و عبارات
- عملگرهای حسابی و تقدم
- عملگرهای رابطه‌ای
- عملگرهای منطقی
- عملگرهای عضویت
- تکرارپذیرها / کانتینرها
- رشته‌ها
- لیست‌ها
- تاپل‌ها
- مجموعه‌ها
- دیکشنری‌ها
- شرطی‌ها و حلقه‌ها
- if else
- حلقه While
- حلقه For
- Continue، Break و Pass
- حلقه‌های تو در تو
- درک لیست
- توابع
- توابع داخلی
- توابع تعریف شده توسط کاربر
- نام‌گذاری و دامنه
- توابع بازگشتی
- توابع تو در تو
- آرگومان‌های پیش‌فرض و انعطاف‌پذیر
- تابع Lambda
- تابع ناشناس
وارد کردن داده‌ها
- داده‌های فایلهای تخت
- داده‌های اکسل
- پایگاه‌های داده (MySQL، SQLite و …)
- داده‌های نرم‌افزار آماری (SAS، SPSS، Stata و …)
- داده‌های مبتنی بر وب (HTML، XML، JSON و …)
- داده‌های میزبانی شده در ابر (برگه‌های گوگل)
- شبکه‌های اجتماعی (Facebook، Twitter، Google Sheets API)
تمیز کردن داده، دستکاری داده و پیش‌پردازش
- مدیریت خطاها، مقادیر مفقوده و نقاط پرت
- داده‌های نامرتبط و ناهماهنگ
- تغییر شکل داده‌ها (اضافه کردن، فیلتر کردن و ادغام)
- تغییر نام ستون‌ها و تبدیل نوع داده
- انتخاب ویژگی و مقیاس‌بندی ویژگی
- بسته‌های مفید پایتون
- Numpy
– Pandas
Scipy
تحلیل داده‌های اکتشافی و آمار توصیفی
- انواع متغیرها و مقیاس‌های اندازه‌گیری
- کیفی / دسته‌ای
- اسمی
- ترتیبی
- کمی / عددی
- گسسته
- پیوسته
- فاصله‌ای
- نسبتی
- اندازه‌گیری‌های گرایش مرکزی
- میانگین، میانه، مد
- اندازه‌گیری‌های تغییرپذیری و شکل
- انحراف استاندارد، واریانس و دامنه، IQR
- چولگی و کشیدگی
- تحلیل داده‌های یک‌متغیره
- تحلیل داده‌های دوم‌تغیره
- تحلیل داده‌های چندمتغیره
نظریه احتمالات و آمار استنباطی
- احتمالات و توزیع‌های احتمالی
- معرفی احتمال
- فراوانی نسبی و فراوانی تجمعی
- فراوانی‌های جدول متقاطع یا جداول اتفاقی
- احتمالات 2 یا بیشتر رویدادها
- احتمال شرطی
- رویدادهای مستقل و وابسته
- رویدادهای متقابل
- قضیه بیز
- توزیع دو جمله‌ای
- توزیع یکنواخت
- توزیع مربع کای
- توزیع F
- توزیع پواسون
- توزیع t دانشجو
- توزیع نرمال
- نمونه‌گیری، برآورد پارامتر و آزمون‌های آماری
- توزیع نمونه‌گیری
- قضیه حد مرکزی
- بازه اطمینان
- آزمون فرضیه
- آزمون z، آزمون t، آزمون مربع کای، ANOVA
- نمرات z و مقادیر P
- همبستگی و کوواریانس
بصری‌سازی داده‌ها
- ترسیم نمودارها و گرافیک‌ها
- نمودارهای پراکندگی
- نمودارهای میله‌ای / نمودار میله‌ای انباشته
- نمودارهای دایره‌ای
- نمودارهای جعبه‌ای
- هیستوگرام‌ها
- نمودارهای خطی
- بسته‌های ggplot2، lattice
- بسته‌های Matplotlib و Seaborn
- بصری‌سازی تعاملی داده‌ها
- Plotly
مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین
- رگرسیون
- رگرسیون خطی ساده
- رگرسیون خطی چندگانه
- رگرسیون چندجمله‌ای
- طبقه‌بندی
- رگرسیون لجستیک
- K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
- ماشین‌های بردار پشتیبان
- درخت‌های تصمیم، جنگل تصادفی
- طبقه‌بندی بیز ساده
- خوشه‌بندی
- خوشه‌بندی K-Means
- خوشه‌بندی سلسله مراتبی
- خوشه‌بندی DBSCAN
- استخراج قوانین انجمنی
- الگوریتم Apriori
- تحلیل سبد خرید
- کاهش ابعاد
- تحلیل مؤلفه اصلی (PCA)
- تحلیل تفکیک خطی (LDA)
- روش‌های Ensemble
- Bagging
- Boosting
پروژه نهایی از ابتدا تا انتها
دانلود دوره Data Science, AI, Machine Learning with Python برای چه کسانی مناسب است؟
- دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین
- مبتدیان و تازه‌کارانی که به دنبال حرفه‌ای در علم داده و یادگیری ماشین هستند
- هر کسی که به علم داده و هوش مصنوعی علاقه‌مند است
- توسعه‌دهندگان و مهندسان نرم‌افزار
- تحلیل‌گران داده و تحلیل‌گران کسب‌وکار
- پژوهشگران و آکادمیک‌ها
- حرفه‌ای‌های فناوری اطلاعات و داده
- مدیران و اجرایی‌ها
- کارآفرینان و استارتاپ‌ها
الزامات
- اشتیاق و عزم برای تأثیرگذاری بر جهان!
پیش نمایش دوره علم داده، هوش مصنوعی، و یادگیری ماشین با پایتون
برای درک بهتر این دوره کاربردی و ارزشمند پیش نمایش این دوره را مشاهده کنید.
لینک دانلود
دانلود پارت 01 با حجم 3 گیگابایت
دانلود پارت 02 با حجم 3 گیگابایت
دانلود پارت 03 با حجم 3 گیگابایت
دانلود پارت 04 با حجم 3 گیگابایت
دانلود پارت 05 با حجم 3 گیگابایت
دانلود پارت 06 با حجم 3 گیگابایت
دانلود پارت 07 با حجم 3 گیگابایت