Udemy Cluster Analysis Unsupervised Machine Learning in R
این دوره راهنمای کامل شما برای یادگیری و خوشه بندی بدون نظارت با استفاده از زبان برنامه نویسی R و JavaScript خواهد بود. بر خلاف دوره های دیگر ، این فقط نمایش های راهنمای اسکریپت های R را ارائه نمی دهد بلکه زمینه نظری را نیز در بر می گیرد که به شما امکان می دهد تا به طور کامل درک و استفاده از یادگیری ماشین بدون نظارت (خوشه بندی سلسله مراتبی ) را در R انجام دهید. این دوره همچنین تمام جنبه های اصلی علم داده عملی و بسیار کاربردی مربوط به یادگیری ماشین بدون نظارت و تکنیک های خوشه بندی را پوشش می دهد. بنابراین ، اگر این دوره را بگذرانید ، وقت و هزینه زیادی در سایر مواد گران قیمت در حوزه علوم داده مبتنی بر R صرفه جویی خواهید کرد. در این عصر داده های بزرگ ، شرکت ها در سراسر جهان از R و Google Cloud Computing Services برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها برای تجارت و تحقیقات استفاده می کنند. با مهارت گرفتن در یادگیری بدون نظارت در R ، می توانید به شرکت خود یک امتیاز رقابتی بدهید و حرفه خود را به سطح بالاتری برسانید. علاوه بر این ، شما این فرصت را خواهید داشت که قدرت رایانش ابری را با سرویس های Google (به عنوان مثال Earth Engine) برای یک کاربرد واقعی در یادگیری K-means بدون نظارت برای برنامه های نقشه برداری ، آزمایش کنید. این دوره دارای 8 بخش است که هر جنبه از یادگیری ماشین بدون نظارت را کنترل می کند. در ابتدا با جذب با ارزش ترین اصول و فنون R Data Science شروع خواهید کرد. من ( مربی دوره ) از روشهای قابل فهم و عملی برای ساده سازی و پرداختن به حتی دشوارترین مفاهیم R استفاده می کنم. دوره من به شما کمک می کند تا روش ها را با استفاده از داده های واقعی به دست آمده از منابع مختلف ، از جمله اجرای یک پروژه واقعی در سیستم رایانش ابری Google ، پیاده سازی کنید. بنابراین ، پس از گذراندن دوره خوشه بندی داده های بدون نظارت من در R ، به راحتی از جریان های مختلف داده و بسته های علم داده برای کار با داده های واقعی در R استفاده خواهید کرد. من همچنین تمام اسکریپت ها و داده های استفاده شده در دوره را به شما ارائه می دهم. اگر اولین برخورد شما با R است ، نگران نباشید ، دوره من مقدمه کامل برنامه نویسی R & R در این دوره است. این دوره با سایر منابع آموزشی متفاوت است. هر سخنرانی به دنبال ارتقا science دانش داده و مهارت های خوشه بندی شما (K-means ، خوشه بندی سلسله مراتبی ، weighted-K means ، Heat mapping و غیره) به روشی قابل اثبات و آسان برای پیگیری است و راهکارهای عملی قابل پیگیری برای شما فراهم می کند. شما می توانید با بهبود مهارت های یادگیری ماشین و دانش خود در مورد روش های پیشرفته علوم داده ، تجزیه و تحلیل جریان های مختلف داده را برای پروژه های خود شروع کنید و از کارفرمایان آینده خود قدردانی کنید. این دوره برای متخصصانی که نیاز به استفاده از تجزیه خوشه ای ، یادگیری ماشین بدون نظارت و R در زمینه خود دارند ، ایده آل است. یک قسمت مهم این دوره تمرینات عملی است. برای اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از ابزار R و Google Cloud Computing چند دستورالعمل و مجموعه داده دقیق به شما داده می شود.- آنچه خواهید آموخت :
- راهنمای کامل شما برای یادگیری و خوشه بندی بدون نظارت با استفاده از زبان برنامه نویسی R
- این برنامه هم زمینه نظری LERANING MACINE بدون نظارت و هم مثالهای عملی را در R و R-Studio پوشش می دهد.
- اصول یادگیری ماشین ، تجزیه و تحلیل خوشه ای و یادگیری ماشین بدون نظارت را کاملاً بشناسید
- مثالهای بسیار کاربردی علوم داده مربوط به یادگیری ماشین و خوشه بندی بدون نظارت
- قادر به استفاده از قدرت R برای علم داده های عملی
- شما با خدمات Google (به عنوان مثال Earth Engine) نگاهی اجمالی به قدرت رایانش ابری خواهید داشت
- این برنامه کاربردی خوشه بندی K-means برای کارهای نقشه برداری در امارات متحده عربی را پوشش می دهد
- مهارت های برنامه نویسی R و برنامه نویسی جاوا اسکریپت را بهبود ببخشید
- تکنیک های خوشه بندی بدون نظارت مانند خوشه بندی k-means و خوشه بندی سلسله مراتبی را پیاده سازی کنید
- مهارت های تازه آموخته شده خود را در پروژه مستقل خود اعمال کنید
- عملکرد مدل را ارزیابی کنید و بهترین روشهای ارزیابی دقیق مدل یادگیری ماشین را بیاموزید
- برنامه نویسی R را از ابتدا بیاموزید: دوره R crash گنجانده شده است که می توانید برای یادگیری ماشین برنامه نویسی R را شروع کنید
- نیازمندی ها :
- در دسترس بودن کامپیوتر و اینترنت
- مهارت برنامه نویسی R الزامی نیست ، اما یک امتیاز مثبت است
- این دوره آموزشی برای چه کسانی است :
- این دوره برای متخصصانی که نیاز به استفاده از تجزیه خوشه ای ، یادگیری ماشین بدون نظارت و تحقیق در زمینه خود دارند ، ایده آل است.
- هرکسی که مایل به یادگیری برنامه های کاربردی Data Science در محیط R&R Studio است
- هرکسی که مایل به یادگیری نظریه و اجرای یادگیری بدون نظارت در داده های دنیای واقعی است
مطالب مرتبط
Udemy - Cluster Analysis Unsupervised Machine Learning in R
HERE IS WHY YOU SHOULD TAKE THIS COURSE:
This course will be your complete guide to unsupervised learning and clustering using R-programming language and JavaScript.
Unlike other courses, it offers NOT ONLY the guided demonstrations of the R-scripts but also covers theoretical background that will allow you to FULLY UNDERSTAND & APPLY UNSUPERVISED MACHINE LEARNING (K-means, Hierarchical clustering) in R.لینک دانلود