Udemy Data Science Methodology
علم داده‌ها یا Data Science از طریق تجربیات با Business Intelligence یا BI رشد یافت ، زمینه ای که در دهه 1990 محبوب شد. با این حال ، 20 سال گذشته بهبود بی سابقه ای در توانایی ما برای اقداماتی با استفاده از هوش مصنوعی مشاهده شده است. همانطور که روشهای BI را برای استقرار هوش مصنوعی در نظر می گیریم ، این روشها چگونه اضافه می شوند تا ملاحظات مورد نیاز برای استقرار مدل و یادگیری ماشین را اضافه کنند. کار امروز Data Science با داده های بزرگ سرو کار دارد. این سه چالش عمده را به شما معرفی می کند. نحوه مقابله با حجم زیادی از داده ها. درک داده ها و تهیه داده ها باید با مشاهدات گسترده در مورد جمعیت سروکار داشته باشد. در دنیای BI بر روی نمونه های کوچک ، هنر علم داده این بود که میانگین ها و روندها را با استفاده از یک نمونه پیدا کند و سپس آن را با استفاده از اقدامات جهانی جمعیت مانند سرشماری برای پیش بینی برای کل جمعیت پیش بینی کند. بیشتر داده های بزرگ ، نمونه های قابل توجهی را ارائه می دهند که در آنجا ممکن است چنین پیش بینی ای مورد نیاز نباشد. داده ها اکنون با سرعت بالا در دسترس هستند. با استفاده از موتورهای نمره گذاری ، می توانیم بینش سرعت بالا را جاسازی کنیم. تکنیک های Data Science تکنیک های تحلیلی در زمان واقعی قابل توجهی را برای امکان پذیر کردن ارائه می دهند. همانطور که با یک وب سایت یا یک محصول تعامل دارید ، بازاریاب یا تیم های خدمات می توانند به عنوان کاربر به شما کمک کنند. این به دلیل بینشی است که در سرعت بالا جاسازی شده است. بیشتر داده ها در گفتار ، متن یا فیلم های بدون ساختار است. این از تنوع بالایی برخوردار است. چگونه تصویری از گواهینامه رانندگی را تفسیر می کنیم و گواهینامه رانندگی را استخراج می کنیم. درک و تفسیر چنین داده هایی اکنون بخشی اصلی از علم داده است. از آنجا که این مدل های مستقر در زمان واقعی یادگیری را می گیرند و مدل های خود را تنظیم می کنند ، نظارت بر عملکرد آنها برای سوگیری و عدم دقت بسیار مهم است. ما به اندازه گیری و پایش نیاز داریم که دیگر یکبار فعالیت مبتنی بر پروژه نیست. مداوم ، خودکار و از نزدیک کنترل می شود. این روش باید گسترش یابد تا شامل اندازه گیری و نظارت مداوم باشد.
دوره آموزشی Udemy Data Science Methodology
هفت روش برای انجام دانش داده و تعامل محور AI را توصیف می کند.
- آنچه در دوره آموزشی Data Science Methodology خواهید آموخت :
- روش علم داده را میاموزید و تفاوت بین BI و AI را درک می کنید
- یاد میگیرید که چگونه منابع داده و پیشرفت های مورد نیاز را تجزیه و تحلیل کنید
- چگونگی تعامل کاربران و کارشناسان برای اندازه گیری و نظارت بر مدل را کشف خواهید کرد
- سرانجام جنبه های کنترل و حاکمیت را درک خواهید کرد
- این دوره آموزشی برای چه کسانی است :
- این دوره برای کسانی که برای اولین بار در سازمان خود پروژه های علوم داده را آغاز می کنند.
- مدیران پروژه و مدیران IT که مسئول اجرای پروژه علوم داده هستند.
- تحلیل گر تجارت که می خواهد در مورد چگونگی ادغام علم داده در تجزیه و تحلیل تجارت خود بیاموزد.
- چهار شغل ممکن است که در آن می توان از این دوره به عنوان ماده مقدماتی استفاده کرد ، مانند Data Scientist ، Data ، AI یا مهندسی اتوماسیون و
- مهندس آزمون
- What you’ll learn
- They will be articulate data science process and methodology – BI vs AI differences
- They will understand how to analyze data sources and enhancements needed
- They will explore how users and experts will be engaged for model measurement and monitoring
- Finally they will understand the controls and governance aspects
- Requirements
- None
لینک دانلود
