دوره دیتا آنالیز با پایتون

به گزارش پایگاه خبری دانا آکادمی زانیس برگزار میکند:

دوره دیتا آنالیز با پایتون
آموزش دیتا آنالیز با پایتون اهمیت زیادی دارد و دلایل متعددی برای این موضوع وجود دارد:

رشد داده‌ها: با افزایش روزافزون حجم داده‌ها در دنیای امروز، توانایی تحلیل داده‌ها به یک مهارت ضروری تبدیل شده است. پایتون به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب در این زمینه، ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد.

 کتابخانه‌های قوی: پایتون دارای کتابخانه‌های متعددی مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Seaborn است که به تحلیل، پردازش و تجسم داده‌ها کمک می‌کنند. این کتابخانه‌ها کار با داده‌ها را ساده و سریع می‌کنند.

 سادگی و خوانایی: پایتون به دلیل سینتکس ساده و خوانا، یادگیری و استفاده از آن برای تحلیل‌گران داده آسان‌تر است. این ویژگی به کاربران اجازه می‌دهد تا به سرعت نتایج را تحلیل کنند و به بینش‌های جدید برسند.

 جامعه بزرگ و منابع آموزشی: پایتون دارای یک جامعه بزرگ از توسعه‌دهندگان و تحلیل‌گران داده است که منابع آموزشی، مستندات و پروژه‌های متن‌باز زیادی را ارائه می‌دهند. این موضوع یادگیری را تسهیل می‌کند و امکان حل مشکلات را افزایش می‌دهد.

 کاربردهای گسترده: مهارت‌های دیتا آنالیز با پایتون در صنایع مختلفی از جمله مالی، بهداشت، بازاریابی و علم داده کاربرد دارد. این امر می‌تواند فرصت‌های شغلی بیشتری را برای افراد فراهم کند.

 تجزیه و تحلیل پیشرفته: با استفاده از پایتون، می‌توان به تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته‌تری مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیز پرداخت که در دنیای امروز بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند.

در نتیجه، آموزش دیتا آنالیز با پایتون نه تنها مهارت‌های ارزشمندی را فراهم می‌کند، بلکه به افراد کمک می‌کند تا در دنیای داده‌محور امروز رقابتی باقی بمانند.

(پیش نیاز دوره ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی)
شرکت در جلسه اول رایگان می باشد
با ارائه مدرک معتبر

همراه با ارائه نکات ویژه:
ترفند های کسب درآمد و گرفتن پروژه به صورت فریلنسر
آشنایی با مفهوم پردازش داده و ماشین لرنینگ
بررسی نمونه مقالات منتشر شده در زمینه پیش بینی بیماری ها و…با استفاده از ماشین لرنینگ

سرفصل های دوره دیتاآنالیز: آشنایی و معرفی هوش مصنوعی و بررسی مفاهیم اساسی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن در دنیای واقعی
راهنمای نصب و راه‌اندازی محیط‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری مناسب برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
معرفی اصول جبر خطی، مفاهیمی نظیر ماتریس‌ها، بردارها، اعمال خطی و اهمیت آن‌ها در مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
آموزش و آشنایی با ابزارها و پکیج‌های مختلف برای پیش‌پردازش داده‌ها، مانند پاک‌سازی داده‌ها، نرمال‌سازی، تبدیل داده‌ها و تحلیل اکتشافی داده‌ها 
تحلیل اکتشافی داده(EDA)
فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوها و ویژگی‌های مختلف داده‌ها، شامل استفاده از ابزارهای آماری و مصور سازی برای کشف اطلاعات مخفی در داده‌ها
آموزش و کار با پکیج‌های مختلف مصورسازی داده‌ها مثل Matplotlib و Seaborn
راهنمای نصب و استفاده از Anaconda، یک محیط مدیریتی محبوب برای نصب و مدیریت پکیج‌ها و ابزارهای علم داده و هوش مصنوعی
بیان مفهوم Virtual Env در پایتون و چگونگی استفاده از آن‌ها برای مدیریت پکیج‌ها و کتابخانه‌ها در پروژه‌های مختلف به‌صورت ایزوله و مستقل
آموزش نحوه استفاده از ابزار pip برای نصب پکیج‌ها و کتابخانه‌های پایتون از مخزن PyPI (Python Package Index).
آموزش نحوه استفاده از conda برای نصب و مدیریت پکیج‌ها و محیط‌ها در پایتون، به‌ویژه برای پروژه‌های مربوط به علم داده و یادگیری ماشین
 نصب کلیه پکیج‌های مورد نیاز در طول دوره معرفی محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) مختلف برای کدنویسی و توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی، مانند Jupyter Notebook، PyCharm و VS Code.
معرفی پکیج Matplotlib و ابزارهای آن جهت مصورسازی داده ها
آموزش نحوه ساخت و سفارشی‌سازی انواع نمودارهای مختلف در Matplotlib
معرفی ماتریس‌ها و نحوه تبدیل داده‌ها به آن
بررسی ابعاد مختلف داده‌ها و نحوه استفاده از داده‌های تک‌بعدی، دوبعدی و چندبعدی در تحلیل‌های مختلف
مروری بر عملیات جبر خطی شامل جمع و ضرب ماتریس‌ها و بردارها، معکوس‌گیری از ماتریس‌ها و کاربرد آن‌ها
معرفی فضای برداری و نمایش نمونه‌های یک ماتریس در آن
بررسی روش‌های مختلف تحلیل داده‌ها و ضرورت انتخاب رویکرد مناسب برای رسیدن به درک صحیح و استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها آشنایی با علم آمار و تقسیم‌بندی آن
بررسی مفاهیم آمار توصیفی مانند میانگین، میانه، واریانس، چولگی و کشیدگی به‌منظور تحلیل و خلاصه‌سازی داده‌ها
معرفی گشتاورهای آماری و کاربرد آن‌ها در شبیه‌سازی و تحلیل ویژگی‌های توزیع داده‌ها
مقایسه میانگین و میانه به‌عنوان دو معیار مهم مرکزی در تحلیل داده‌ها
تعریف واریانس و نحوه استفاده از آن برای اندازه‌گیری پراکندگی داده‌ها
توضیح چولگی و نحوه تأثیر آن بر شکل توزیع داده‌ها
معرفی مفهوم کشیدگی و تأثیر آن بر توزیع‌های آماری همبستگی داده‌ها
معرفی توزیع‌های آماری مختلف مانند نرمال، یونیفرم، برنولی، باینومیال و پوآسون و استفاده از پکیج SciPy برای شبیه‌سازی و تحلیل این توزیع‌ها
بررسی آزمون‌های آماری مختلف برای شناسایی توزیع‌های مناسب برای داده‌ها و تأثیر آن‌ها در تحلیل‌های استنباطی
بررسی آزمون جنسون-شنون و کاربرد آن برای اندازه‌گیری فاصله بین توزیع‌های مختلف

طول دوره: ۳۰ ساعت آموزشی
به همراه حل پروژه های مرتبط با سرفصل
جلسه آزمون ورفع اشکال

مدرس: جناب آقای احمد توکلی
کارشناس ارشد هوش مصنوعی 
مدرس دوره‌های برنامه نویسی در موسسات معتبر آموزشی ازجمله مجتمع فنی تهران

روزهای دوشنبه وچهارشنبه
ساعت ۲۰ الی ۲۱.۳۰

ثبت نام و اطلاعات بیشتر:
@zanissupport