
توضیحات
دوره Introduction to Data Science and Machine Learning. این دوره آموزشی یک مقدمه جامع و متعادل از تقاطع علم داده و یادگیری ماشین ارائه میدهد که تئوری، روشهای محاسباتی و کاربردهای عملی را پوشش میدهد. این دوره برای افراد مبتدی طراحی شده تا پایهای قوی در مفاهیم، آمار و ریاضیات اساسی ایجاد کند و هیچ تجربه قبلی نیاز ندارد. سرفصلهای اصلی شامل مبانی علم داده، تصویرسازی داده و داستانسرایی، روشهای رگرسیون خطی و غیرخطی، و بررسی تکنیکهای طبقهبندی مانند درختان تصمیم، جنگلهای تصادفی و شبکههای عصبی میشود. همچنین یادگیری بدون نظارت و کشف الگوهای پنهان با روشهایی مانند خوشهبندی طیفی آموزش داده میشود. شرکتکنندگان با استفاده از پایتون و کتابخانههای محبوب آن، برای حل مسائل دنیای واقعی در حوزههایی مانند مهندسی و کسبوکار توانمند میشوند. آنچه فرا خواهید گرفت شامل به کارگیری تکنیکهای مدلسازی کمی و تحلیل داده برای حل مسائل عملی، انتقال مؤثر یافتهها از طریق تصویرسازی داده، تسلط بر تکنیکهای تحلیل آماری، استفاده از اصول علم داده برای چالشهای مهندسی، بهکارگیری ابزارهای محاسباتی برای تحلیل دادههای بزرگ، درک عمیق الگوریتمهای کلاسیک یادگیری ماشین، پیادهسازی این الگوریتمها برای ساخت سیستمهای هوشمند، درک اصول ریاضی و آماری پایه، و ایجاد تصویرسازیهای مؤثر داده است. بررسی الگوریتمهای کلیدی مانند رگرسیون، شبکههای عصبی و روشهای خوشهبندی نیز از بخشهای اساسی این دوره است.
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
