آموزش ابزارهایی برای علم داده

poster
پیش‌نمایش دوره

علم داده، رشته‌ای پویا و رو به رشد است که به سرعت در حال تغییر و تحول است. دانشمندان داده با استفاده از ابزارهای مختلف، به حل مسائل پیچیده در دنیای واقعی می‌پردازند. این دوره ... ادامه

برگزارکننده:  Coursera  Coursera

برگزارکننده:

Coursera
سطح: مقدماتی
 پلاس

آنچه در این دوره می‌آموزیم:

 شرح کامل ابزارهای یک دیتا ساینتیست شامل: کتابخانه‌ها و پکیج‌ها، دیتا ست‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین و ابزارهای کلان داده

 آشنایی با زبان‌هایی که معمولاً توسط دانشمندان داده یا دیتا ساینتیست استفاده می شود مانند Python، R و SQL

 یادگیری نحوه کار با نوت بوک‌های Jupyter و RStudio و چگونگی استفاده از ویژگی‌های آن‌ها

 ایجاد و مدیریت کد منبع برای علم داده با استفاده از مخازن Git و GitHub

پیش‌نیاز‌ها

این دوره به نحوی تهیه و تدوین شده است که مباحث آن به ساده‌ترین شکل ممکن بیان شوند و مخاطبان دوره بتوانند به‌سادگی متوجه موضوعات مطرح شده شوند. به همین جهت برای شرکت در این دوره هیچ پیش‌نیاز به خصوصی وجود ندارد و افراد با هر سطحی از آگاهی و تحصیلات می‌توانند از مباحث این دوره نهایت استفاده را داشته باشند.

ویژگی‌های دوره

زیرنویس فارسی
زیرنویس فارسی

این دوره دارای زیرنویس اختصاصی است.

درباره دوره

علم داده، رشته‌ای پویا و رو به رشد است که به سرعت در حال تغییر و تحول است. دانشمندان داده با استفاده از ابزارهای مختلف، به حل مسائل پیچیده در دنیای واقعی می‌پردازند.

این دوره جامع، به شما در یادگیری ابزارهای ضروری برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده ماهر کمک می‌کند.

با پایتون، Github، RStudio و Jupyter Notebooks آشنا خواهید شد که سنگ بناهای مورد استفاده توسط دانشمندان داده در سراسر جهان هستند.

در این دوره چه چیزهایی خواهید آموخت؟

  • برنامه نویسی پایتون: دستکاری داده‌ها، تجزیه و تحلیل آماری و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین
  • Github: اشتراک‌گذاری کد، همکاری با دیگران و مدیریت پروژه‌های علم داده
  • RStudio: مدل‌سازی و تجسم آماری پیشرفته
  • Jupyter Notebooks: کاوش و ارائه داده‌های تعاملی

با گذراندن این دوره، درک جامعی از این ابزارهای کلیدی و کاربردهای آنها در پروژه‌های علم داده در دنیای واقعی خواهید داشت.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

چه یک مبتدی مشتاق ورود به این رشته باشید یا یک حرفه‌ای با تجربه که به دنبال گسترش مهارت‌های خود هستید، این دوره پایه و اساس لازم را برای برتری در دنیای پویا علم داده فراهم می‌کند.

درباره استاد

maktabkhooneh-teacher Aije Egwaikhide

Aije Egwaikhide، دیتا ساینتیست در IBM است. او دارای مدرک کارشناسی در اقتصاد و آمار از دانشگاه منیتوبا و مدرک کارشناسی ارشد در تجزیه و تحلیل کسب‌وکار از کالج سنت لارنس، کینگستون است. او در حال حاضر مدرک کارشناسی ارشد در تجزیه و تحلیل مدیریت از دانشگاه کوئینز را دنبال می‌کند. ایجی در حال حاضر کارمند IBM است، جایی که در سال 2018 به عنوان یک دانشمند داده‌ی جوان در بخش خدمات بازرگانی جهانی (GBS) شروع به کار کرد. نقش اصلی او معنا بخشیدن به داده‌ها برای مشتریان نفت و گاز آن‌ها از طریق آمار پایه و الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین بود. برجسته‌ترین فعالیت او در GBS ایجاد یک راه‌حل سفارشی یادگیری ماشین و آمار برای بهینه‌سازی عملیات در چاه‌های نفت و گاز بود. او بخشی از گروه شبکه مهارت‌های توسعه‌دهندگان IBM است، جایی که تجربیات دنیای واقعی خود را به دوره‌هایی که ایجاد می‌کند، می‌آورد.

مشاهده پروفایل و دوره‌‌های استاد
maktabkhooneh-teacher Romeo Kienzler

Romeo Kienzler، دارای مدرک کارشناسی ارشد (ETH) در رشته سیستم‌های اطلاعاتی، بیوانفورماتیک و آمار کاربردی (موسسه فناوری فدرال سوئیس) است. او نزدیک به دو دهه تجربه در زمینه مهندسی نرم‌افزار، مدیریت پایگاه داده و ادغام اطلاعات دارد. از سال 2012 او به عنوان یک دانشمند داده در IBM مشغول به کار شده است. او چندین اثر در این زمینه با ناشران بین‌المللی و در کنفرانس‌ها منتشر کرده است. تمرکز تحقیقاتی فعلی او بر روی معماری‌های پردازش داده‌های موازی عظیم است. رومئو همچنین به پروژه‌های متن‌باز مختلفی کمک می‌کند.

مشاهده پروفایل و دوره‌‌های استاد
maktabkhooneh-teacher Svetlana Levitan

دکتر Svetlana Levitan، حامی ارشد توسعه‌دهندگان در مرکز داده‌های باز و فناوری‌های هوش مصنوعی IBM، مدت زیادی طراح فنی و مهندس نرم‌افزار برای SPSS بوده است.او بر روی استانداردهای باز برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین PMML و ONNX کار می‌کند. سوتلانا دارای مدرک دکتری در ریاضیات کاربردی و کارشناسی ارشد در علوم کامپیوتر از دانشگاه مریلند، کالج پارک است. او عاشق یادگیری فناوری‌های جدید، به اشتراک گذاشتن تخصص خود و تشویق زنان در رشته‌های STEM است.

مشاهده پروفایل و دوره‌‌های استاد

نظرات کاربران

تا کنون نظری برای این دوره ثبت نشده است. برای ثبت نظر باید ابتدا در دوره ثبت نام کرده و دانشجوی دوره باشید.

دوره‌های پیشنهادی

سوالات پرتکرار

پس از سپری شدن زمان دوره، به محتوای دوره دسترسی خواهم داشت؟
بله؛ پس از سپری شدن مدت زمان دوره شما به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت و می توانید از ویدئوها، تمارین، پروژه و دیگر محتوای دوره در صورت وجود استفاده کنید ولی امکان تصحیح تمارین توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه برای شما وجود نخواهد داشت.

دوره آموزش ابزارهای علم داده

علم داده یا همان دیتا ساینس، زمینه علمی جذابی برای کشف دانش پنهان در انبوهی از اطلاعات است؛ اما برای ورود به این دنیا و تبدیل شدن به یک کاوشگر ماهر، نیاز به ابزارهایی قدرتمند دارید. در توضیحات زیر به عنوان مکمل دوره آموزش دیتاساینس، به معرفی آموزش ابزارهای علم داده می‌پردازیم که هر تازه‌کاری باید آن‌ها را بشناسد و به کار بگیرد. با یادگیری این ابزارها، آماده می‌شوید تا داده‌ها را کاوش کنید و تحلیل‌های ارزشمند انجام دهید.

چرا آموزش ابزارهای دیتاساینس ضروری است؟

تصور کنید با انبوهی از کتاب‌های قدیمی و خواندنشده روبرو هستید. بدون هیچ ابزار کمکی، یافتن اطلاعات خاص در این کتابخانه‌ی عظیم کار دشواری است. ابزارهای علم داده، نقش همان ابزارهای کمکی را برای دنیای داده ایفا می‌کنند. آن‌ها به شما امکان می‌دهند داده‌ها را سازماندهی کنید، الگوهای پنهان را بیابید و نتایج حاصل از تحلیل‌های خود را به شکلی زیبا و قابل فهم ارائه دهید.

جعبه ابزار ضروری یک دانشمند داده

حالا که اهمیت یادگیری ابزارهای علم داده را درک کردید، بیایید با مهم‌ترین آن‌ها آشنا شویم:

1. زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python):

پایتون، یک زبان برنامه‌نویسی polyglott و polyvalent است؛ یعنی همه‌کاره و همه‌زبانه! یادگیری آن برای ورود به دنیای علم داده ضروری است.  پایتون، خوانایی بالایی دارد و یادگیری آن نسبت به سایر زبان‌ها آسان‌تر است.

کتابخانه‌های قدرتمندی مانند NumPy برای محاسبات عددی، Pandas برای تحلیل داده‌های ساختاریافته و Matplotlib برای ایجاد visualization های زیبا، پایتون را به گزینه‌ای ایده‌آل برای دانشمندان داده تبدیل می‌کنند. در مکتب خونه انوع دوره آموزش پایتون برای این هدف موجود است. همچنین می‌توانید از دوره‌های آموزش زبان R نیز استفاده کنید.

2. زبان پرس و جوی SQL در آموزش ابزارهای علم داده

فرض کنید می‌خواهید کتاب خاصی را از همان کتابخانه‌ی عظیم پیدا کنید. SQL، زبان پرس و جویی است که به شما کمک می‌کند تا به راحتی در میان انبوه داده‌ها جستجو کنید و اطلاعات مورد نیاز خود را استخراج نمایید. با SQL می‌توانید داده‌ها را از پایگاه‌های داده رابطه‌ای (relational databases) استخراج، دستکاری و تحلیل کنید. مکتب خونه همچنین مرجع کاملی برای آموزش پایگاه داده و آموزش SQL است.

3. نرم‌افزارهای‌ Spreadsheet

احتمالا با نرم‌افزارهای صفحه گسترده مانند اکسل (Excel) آشنایی دارید. این نرم‌افزارها، ابزاری عالی برای سازماندهی و تحلیل داده‌های ساده هستند. در علم داده نیز از آن‌ها برای انجام برخی محاسبات اولیه، مدیریت داده‌های کوچک و ایجاد visualization یا مصورسازی‌های ابتدایی استفاده می‌شود. مکتب خونه انواع دوره آموزش اکسل را برگزار کرده است.

4. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDEs)

محیط‌های توسعه یکپارچه، نرم‌افزارهایی هستند که کار نوشتن، اجرا و اشکال‌زدایی کد را برای شما آسان می‌کنند. برخی از IDE‌های محبوب برای علم داده شامل Jupyter Notebook، PyCharm و Visual Studio Code می‌شوند. این نرم‌افزارها امکان تکمیل خودکار کد (code completion)، اشکال‌زدایی آسان و اجرای سلول به سلول کد را فراهم می‌کنند.

5. کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)

در دنیای علم داده، اغلب با داده‌هایی سروکار داریم که می‌خواهیم از آن‌ها برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده کنیم. کتابخانه‌های یادگیری ماشین، مجموعه‌ای از الگوریتم‌های قدرتمند هستند که به ما در ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده کمک می‌کنند. برخی از کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین در پایتون عبارتند از Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch. مکتب خونه همچنین انواع دوره آموزش هوش مصنوعی و آموزش یادگیری ماشین را برگزار می‌کند.

6. ابزارهای Big Data در آموزش ابزارهای علم داده

با افزایش حجم داده‌ها، مدیریت و تحلیل آن‌ها با ابزارهای سنتی دشوار می‌شود. ابزارهای Big Data برای کار با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ (داده‌های حجیم) طراحی شده‌اند. برخی از این ابزارها شامل Hadoop، Spark و Flink می‌شوند. در مکتب خونه می‌توانید دوره‌های آموزش بیگ دیتا را نیز دنبال کنید.

7. ابزارهای Visualization یا مصورسازی

داده‌ها به تنهایی گویای بسیاری از حقایق نیستند. برای اینکه اطلاعات استخراج‌شده از داده‌ها را به دیگران منتقل کنیم، نیاز به ابزارهای visualization داریم. این ابزارها به ما کمک می‌کنند تا داده‌ها را به صورت نمودارها، جداول و گزارش‌های بصری جذاب نمایش دهیم. کتابخانه‌های matplotlib و seaborn در پایتون و نرم‌افزارهایی مانند Tableau در این رابطه بسیار اهمیت دارند.

8. ابزارهای کنترل نسخه یا Version Control

در علم داده، مانند هر پروژه‌ی دیگری، اشتباه و به‌روزرسانی اجتناب‌ناپذیر است. ابزارهای Version Control به شما کمک می‌کنند تا تغییرات ایجادشده در کد و داده‌های خود را ردیابی کنید، به نسخه‌های قبلی بازگردید و با دیگران به صورت اشتراکی روی پروژه‌ها کار کنید. Git، محبوب‌ترین ابزار Version Control در میان دانشمندان داده است. در مکتب خونه می‌توانید آموزش گیت را دنبال کنید.

9. پلتفرم‌های Cloud Computing

انجام برخی از تحلیل‌های پیچیده علم داده به منابع محاسباتی قدرتمندی نیاز دارد که همیشه در دسترس نیست. پلتفرم‌های محاسبات ابری مانند Google Cloud Platform، Amazon Web Services و Microsoft Azure به شما امکان می‌دهند تا به منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی ابری به‌صورت on-demand دسترسی داشته باشید و پروژه‌های علم داده خود را در مقیاس بزرگ اجرا کنید.

10. ابزارهای Communication یا اراتباط تیمی

علم داده، یک کار تیمی است. برای به اشتراک گذاشتن یافته‌های خود با دیگران، نیاز به ابزارهای Communication دارید. ابزارهایی مانند Slack، Zoom و Google Meet به شما کمک می‌کنند تا با همکاران خود به‌طور موثر ارتباط برقرار کنید، ایده‌ها را به اشتراک بگذارید و بر روی پروژه‌ها به صورت مشترک کار کنید.

11. ابزارهای یادگیری آنلاین

دنیای علم داده دائما در حال تحول است. برای به‌روز ماندن با آخرین تکنولوژی‌ها و روش‌ها، نیاز به یادگیری مداوم دارید. پلتفرم‌های یادگیری آنلاین مانند مکتب خونه، Coursera، edX و Udemy دوره‌های آنلاین متعددی در زمینه علم داده ارائه می‌دهند که می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید.

12. منابع آنلاین

علاوه بر پلتفرم‌های یادگیری آنلاین، منابع آنلاین بسیاری دیگری نیز برای یادگیری علم داده در دسترس هستند. وب‌سایت‌ها و بلاگ‌های متعددی مانند Analytics Vidhya، Towards Data Science و KD Nuggets مقالات، آموزش‌ها و نمونه کدهای ارزشمندی را به صورت رایگان ارائه می‌دهند.

13. شرکت در رویدادها

شرکت در رویدادهای مرتبط با علم داده، فرصتی عالی برای برقراری ارتباط با سایر دانشمندان داده، یادگیری از تجربیات آنها و یافتن فرصت‌های شغلی جدید است.

14. تمرین و به‌کارگیری

هیچ چیز به اندازه‌ی تمرین و به‌کارگیری آموخته‌ها، به شما در یادگیری علم داده کمک نمی‌کند. سعی کنید تا حد امکان پروژه‌های علم داده واقعی را انجام دهید، نمونه کدهای دیگران را بررسی کنید و از اشتباهات خود درس بگیرید.

15. صبور باشید و تسلیم نشوید

یادگیری علم داده، فرآیندی زمان‌بر و چالش‌برانگیز است؛ اما با صبر، پشتکار و تلاش مداوم، می‌توانید به یک دانشمند داده ماهر تبدیل شوید و از قدرت شگفت‌انگیز داده‌ها برای حل مشکلات واقعی دنیا استفاده کنید.

برای شروع یادگیری علم داده، از کجا باید شروع کنم؟

بهترین نقطه شروع، یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم اولیه علم داده است. منابع آنلاین متعددی برای این منظور در دسترس هستند.

چه کتابخانه‌هایی برای یادگیری ماشین در پایتون باید یاد بگیرم؟

Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch از جمله کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین در پایتون هستند.

 چه ابزاری برای Visualization داده‌ها باید استفاده کنم؟

کتابخانه‌های matplotlib و seaborn در پایتون و نرم‌افزارهایی مانند Tableau و Power BI از جمله ابزارهای محبوب Visualization داده‌ها هستند.

 چگونه می‌توانم با سایر دانشمندان داده ارتباط برقرار کنم؟

می‌توانید در رویدادهای مرتبط با علم داده شرکت کنید، به انجمن‌های آنلاین بپیوندید و از طریق شبکه‌های اجتماعی با سایر دانشمندان داده ارتباط برقرار کنید.

 منابع آنلاین برای یادگیری علم داده کدامند؟

وب‌سایت‌ها و بلاگ‌های متعددی مانند مکتب خونه، Analytics Vidhya، Towards Data Science و KD Nuggets، منابع آنلاین ارزشمندی برای یادگیری علم داده ارائه می‌دهند.

دوره آموزش ابزارهای دیتا ساینس

در راستای اهمیت علم داده مکتب خونه افتخار این را دارد که دوره آموزش ابزارهای علم داده را ارائه کند. با گذراندن این دوره، مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار علم داده را کسب خواهید کرد. دانشمندان داده در حال حاضر از جمله مشاغل مورد تقاضا در سراسر جهان هستند. آنها در صنایع مختلفی از جمله فناوری اطلاعات، امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی، خرده فروشی و تولید فعالیت می‌کنند. در این دوره آموزش ابزارهای دیتا ساینس جامع، با ابزارهای ضروری برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده ماهر آشنا خواهید شد.

دوره آموزش ابزارهای علم داده برای چه کسانی مناسب است؟

دوره آموزش ابزارهای دیتا ساینس برای افراد زیر مناسب است:

  • علاقه‌مندان به علم داده: اگر به دنیای داده‌ها و کشف اطلاعات‌های پنهان در آنها مشتاق هستید، این دوره برای شما ایده‌آل است.
  • دانشجویان: دانشجویانی که در رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات یا مهندسی تحصیل می‌کنند، می‌توانند از این دوره برای تقویت مهارت‌های خود در علم داده استفاده کنند.
  • متخصصان: متخصصانی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در زمینه علم داده و تحلیل داده‌ها هستند، می‌توانند از این دوره بهره‌مند شوند.

با گذراندن دوره آموزش ابزارهای دیتاساینس چه چیزهایی یاد خواهید گرفت؟

در این دوره، با طیف وسیعی از ابزارهای پرکاربرد در علم داده آشنا خواهید شد و نحوه استفاده از آنها را به صورت عملی فرا خواهید گرفت.

سرفصل‌های دوره:

مروری بر ابزارهای علم داده: در این بخش، با انواع مختلف ابزارهای علم داده و کاربردهای هر کدام آشنا خواهید شد.

  • زبان‌های علم داده: در این بخش، دو زبان برنامه‌نویسی پرکاربرد در علم داده، یعنی پایتون و R را به طور کامل فرا خواهید گرفت.
  • پکیج‌ها، API ها، دیتاست‌ها و مدل‌ها: در این بخش، با پکیج‌ها، API ها، دیتاست‌ها و مدل‌های مختلفی که در علم داده استفاده می‌شوند، آشنا خواهید شد و نحوه کار با آنها را یاد خواهید گرفت.
  • Jupyter notebooks و Jupyterlab: در این بخش، با Jupyter notebooks و Jupyterlab، دو محیط محبوب برای انجام تحلیل‌های علم داده، آشنا خواهید شد و نحوه کار با آنها را یاد خواهید گرفت.
  • RStudio و GitHub: در این بخش، با RStudio، یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) محبوب برای زبان R و GitHub، یک پلتفرم اشتراک‌گذاری کد، آشنا خواهید شد و نحوه کار با آنها را یاد خواهید گرفت.
  • (اختیاری) استودیو IBM Watson: در این بخش (اختیاری)، با استودیو IBM Watson، یک پلتفرم ابری برای علم داده، آشنا خواهید شد و نحوه کار با آن را یاد خواهید گرفت.

مزایای شرکت در دوره آموزش ابزارهای علم داده

مزایای شرکت در این دوره به صورت موارد زیر هستند:

  • یادگیری از اساتید مجرب: این دوره توسط اساتید مجرب و متخصص در علم داده تدریس می‌شود.
  • تمرکز بر روی آموزش عملی: در این دوره، علاوه بر مباحث تئوری، به آموزش عملی و انجام پروژه‌های واقعی نیز می‌پردازیم.
  • دسترسی به منابع آموزشی: پس از گذراندن دوره، به تمام منابع آموزشی، از جمله فیلم‌های آموزشی، اسلایدها و کدها، دسترسی خواهید داشت.
  • پشتیبانی آنلاین: در طول دوره و پس از آن، می‌توانید از پشتیبانی آنلاین اساتید و تیم آموزشی بهره‌مند شوید.

همین امروز در این دوره ثبت نام کرده و سفر خود را به دنیای ابزارهای علم داده آغاز کنید. با گذراندن این دوره، گامی بزرگ در جهت تبدیل شدن به یک دانشمند داده ماهر برداشته و مسیر شغلی خود را در این حوزه پویا و آینده‌دار روشن خواهید کرد.

آموزش علم داده با مکتب خونه

دنیای علم داده، دنیایی جذاب و پویاست که با یادگیری ابزارهای مناسب، می‌توانید در آن به یک کاشف ماهر تبدیل شوید و گنجینه‌های ارزشمندی از اطلاعات را در میان انبوه داده‌ها کشف کنید. در این مسیر مکتب خونه با ارائه دوره‌های آموزش علم داده و آموزش برنامه‌ نویسی همواره کنار شما خواهد بود.