علم داده از صفر تا صد: با تمرین‌های عملی

کاملاً عملی... فوق‌العاده کاربردی... و نزدیک به دنیای واقعی!

این دوره از آن دسته آموزش‌هایی نیست که همه‌چیز در آن طبق برنامه پیش برود و بدون هیچ چالشی مسیر یادگیری را طی کنید. در اینجا از همان ابتدا با مسائل واقعی و چالش‌های دنیای علم داده روبه‌رو خواهید شد.

در این دوره، از نزدیک با بسیاری از مشکلاتی که یک متخصص علم داده به‌صورت روزانه با آن‌ها سروکار دارد آشنا می‌شوید؛ از داده‌های ناقص و خراب گرفته تا ناهنجاری‌ها، بی‌نظمی‌ها و انواع چالش‌های واقعی تحلیل داده.

با گذراندن این دوره، دیدی جامع نسبت به مسیر انجام یک پروژه‌ی علم داده به دست خواهید آورد و خواهید آموخت:

• چگونه داده‌ها را پاک‌سازی و برای تحلیل آماده کنید.
• چگونه داده‌ها را به‌صورت بصری نمایش دهید.
• چگونه مدل‌های مناسب برای داده‌ها ایجاد کنید.
• چگونه برازش منحنی (Curve Fitting) را روی داده‌ها انجام دهید.
• چگونه نتایج تحلیل خود را به شکلی حرفه‌ای ارائه کنید و مخاطبان را تحت تأثیر قرار دهید.

این دوره سرشار از تمرین‌های عملی است؛ به‌گونه‌ای که پس از پایان آن، مواجهه با پروژه‌های واقعی برایتان بسیار آسان‌تر خواهد بود.

تمرین‌ها و تکالیف این دوره به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که شما را به تفکر عمیق و حل مسائل واقعی وادار می‌کنند. ممکن است در طول مسیر با چالش‌های دشواری روبه‌رو شوید، اما با پشتکار از آن‌ها عبور خواهید کرد و مهارت‌های ارزشمندی به دست خواهید آورد.

در طول این دوره با ابزارهای زیر کار خواهید کرد:

• SQL
• SSIS
• Tableau
• Gretl

این دوره دارای مسیرهای یادگیری از پیش طراحی‌شده است. با استفاده از این مسیرها می‌توانید بخش‌های مختلف دوره را متناسب با نیازهای خود انتخاب و ترکیب کنید و مسیر یادگیری اختصاصی خود را بسازید.

البته اگر ترجیح می‌دهید، می‌توانید کل دوره را به‌صورت کامل بگذرانید و پایه‌ای مستحکم برای ورود یا پیشرفت در مسیر حرفه‌ای علم داده ایجاد کنید.

انتخاب با شماست. همین امروز یادگیری را آغاز کنید.

به امید دیدار شما در دوره، کریل ارمنکو

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• افرادی که به حوزه‌ی علم داده علاقه‌مند هستند.
• افرادی که می‌خواهند مهارت‌های داده‌کاوی (Data Mining) خود را ارتقا دهند.
• افرادی که قصد دارند مهارت‌های مدل‌سازی آماری خود را تقویت کنند.
• افرادی که می‌خواهند در آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها مهارت بیشتری کسب کنند.
• افرادی که می‌خواهند توانایی ارائه و انتقال نتایج پروژه‌های علم داده را بهبود دهند.