در آموزش علم داده چگونگی حل مسئله با استفاده از علوم داده (Data Science) به شما آموزش داده میشود. در این دوره به آموزش جامع مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)، علوم داده، آمار، جبر خطی، ... ادامه
بهنام ثابتی
+ 3 مدرس دیگر
برای داشتن هنر حل مسئله با داده اول از هر چیز، باید بتوانید مشکلی که کسبوکار شما با آن روبهرو است را به خوبی درک کنید. آشنایی با چگونگی جمعآوری داده هم مهم است. چرا که با تحلیل دادههای مناسب میتوانید اطلاعات موردنیازتان را کسب کنید.
از طرفی هنر حل مسئله نیاز به آشنایی با اصول یادگیری ماشین دارد. درواقع شما باید بتوانید الگوریتمها را به خوبی درک و آنها را پیادهسازی کنید. سفر از یک مشکل واقعی در کسبوکار به یک مسئله در حوزه علوم داده کار چندان آسانی نیست. بنابراین باید به طور دقیق بدانید که در هر مرحله از فرایند حل مسئله، میخواهید چه کاری انجام دهید.
در آموزش علم داده چگونگی حل مسئله با استفاده از علوم داده (Data Science) به شما آموزش داده میشود. در این دوره به آموزش جامع مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)، علوم داده، آمار، جبر خطی، برنامه نویسی و غیره نمیپردازیم؛ بلکه قصد داریم با به اشتراک گذاشتن تجربههای خود در حل مسائل مبتنی بر داده، روشهای اصولی آن را آموزش دهیم و مسیر این مهارت مهم را برای علاقهمندان به این حوزه روشنتر کنیم.
در دوره علم داده سعی بر آن شده است که تا حد امکان از بیان نکات متداول در منابع موجود خودداری کنیم و با استفاده از مطالب علمی بهروز، مثالها و چالشهای واقعی، هنر حل مسئله با داده را به شما آموزش دهیم. بهطور خلاصه، در طی این دوره با تمرکز بر بررسی یک مسئله واقعی مراحل زیر را طی خواهیم کرد:
یادگیری ماشین و تحلیل داده امروزه به صورت گسترده در بازارهای مالی مورد استفاده قرار میگیرند. به طوری که این موضوع منجر به ایجاد حوزه جدیدی به نام فینتک شده است. یکی از مهمترین چالشها در این حوزه تعریف درست مسئله و مدیریت انتظارات است. برای مثال پیشبینی قیمت در مارکت با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، سادهترین نوع نگاه به مسئله بوده و توقع حل آن به صورت کلی واقع بینانه نیست.
بنابراین، نحوه تعریف مسئله و استفاده درست از ابزارهای مدلسازی و تحلیل داده نقطه عطف صنعت فینتک محسوب میشود. یکی از مسائل موجود در بازارهای مالی، تحلیل و تخمین نوسان مارکت است که میتواند به عنوان تخمینی از میزان ثبات بازار مورد استفاده قرار گیرد.
در این پروژه ابتدا با مفهوم volatility و نحوه استفاده از آن آشنا شده و نوع مدلسازی و حل مسئله را بررسی میکنیم. سپس راهکارهای آماده سازی داده، ساخت مدل و همینطور نحوه استفاده از مدل را فرا میگیریم. در انتها نیز به بررسی ابزارهای تصویرسازی (Visualization) برای تحلیل نتایج و بهبود مدل میپردازیم.
جمعآوری داده و تجزیه و تحلیل آنها به سازمان کمک میکند تا درآمد و جایگاه خود را در بین رقبا ارتقا دهد. بنابراین اگر با مفاهیم اولیه تحلیل داده و یادگیری ماشین آشنا هستید و قصد ورود به بازار کار در این حوزه را دارید، دوره آموزشی علم داده برای شما تهیه شده است. همچنین اگر تمایل دارید با مفاهیم علوم داده به صورت حرفهای آشنا شوید و آنها را در حل مسئلههای واقعی بهکار بگیرید، این دوره کمک شایانی به شما خواهد کرد.
برای انجام پروژههای علم داده اول از هر چیز، باید بتوانید مشکلی که کسبوکار شما با آن روبهرو است را به خوبی درک کنید. آشنایی با چگونگی جمعآوری داده هم مهم است. چرا که با تحلیل دادههای مناسب میتوانید اطلاعات موردنیازتان را کسب کنید.
از طرفی علوم داده نیاز به آشنایی با اصول یادگیری ماشین دارد. در واقع، شما باید بتوانید الگوریتمها را به خوبی درک و آنها را پیادهسازی کنید.
سفر از یک مشکل واقعی در کسبوکار به یک مسئله در حوزه علوم داده کار چندان آسانی نیست. بنابراین باید به طور دقیق بدانید که در هر مرحله از فرایند حل مسئله، میخواهید چه کاری انجام دهید.
دوره علوم داده مکتبپلاس مانند دوبارههای مشابه به آموزش یادگیری ماشین و الگوریتمهای آن نمیپردازد؛ بلکه به شما آموزش ميدهد که برای حل مسائل پیچیده چه ذهنیتی باید داشته باشید. در این دوره شما میآموزید که با توجه به موضوع موردنظرتان چگونه دادههای لازم را آمادهسازی کنید، با استفاده از چه تکنیکی و چگونه آنها را تحلیل کند و در نهایت چگونه جواب مسئله را نمایش دهید.
مهمترین مزیت این دوره برای شرکتکنندگان آن است که آنها میتوانند بعد از فارغالتحصیلی در این دوره و انجام مصاحبه و طی شدن پروسه، وارد دوره کارآموزی data science مجموعه particle B شوند. این امکان توسط همین مجموعه که ارائهدهنده دوره هنر حل مسئله با داده است، برای شما عزیزان فراهم شده است.
در انتهای این دوره یک پروژه نهایی به شما داده میشود که بتوانید در آن آموختههای خود را امتحان کنید. در این پروژه باید بتوانید دادههای بازارهای مالی را تحلیل کنید. به عنوان مثال میتوانید به تحلیل وضعیت بورس در کشور بپردازید و آینده آن را پیشبینی کنید.
همچنین، دوره دیتا ساینس توسط Data Scientist هایی ارائه شده است که علاوه بر دانش آکادمیک، نتیجه چندین سال تجربه خود در حل چالشهای شرکتهای بزرگ و کوچک را در این دوره با بیانی ساده به شما منتقل کرده اند.
آموزش هنر حل مسئله با داده یکی از مباحث مهمی است که در زمینهی تحلیل داده و مدیریت مطرح میشود. این آموزشها بیشتر در بازارهای مالی مورد استفاده قرار میگیرد. آموزش حل مسأله با داده کمک میکند تا مسأله را بهدرستی تعریف کرده و انتظارات را برآورده نماییم.
علم داده (Data Science) شاخهای از علم است که با تحلیل دادهها، اطلاعات مفیدی را از آن استخراج میکند. این اطلاعات (بسته به هدف و نوع مسأله) کاربردهای زیادی در خصوص تصمیمگیری شرکتها، افزایش سودآوری و غیره خواهد داشت.
هنر حل مسأله از جمله مهارتهای الزامی برای ورود به هر کسب و کاری است. هر حرفهای مسائل و چالشهای خاص خودش را دارد. هنر حل مسئله به شما کمک میکند تا مشکل را درک کرده و بتوانید راهحل مناسب آن را بیابید.
شاید برایتان جالب باشد که دادههای مختلفی که در یک سازمان وجود دارد، اطلاعات بسیار زیادی را در خود نهفته است. اطلاعاتی که میتوان از آنها الگوها و روابط حاکم بر آن سازمان را استخراج کرد. این کار به عهدهی متخصص علم داده است. این تخصص، میتواند مهارت حل مسئله با داده را در اختیار فرد بگذراد.
پس میتوان اینطور نتیجه گیری کرد که علم داده، کمک میکند تا با استفاده از الگوریتمهای مختلف، دادهها را تحت ارزیابی و تحلیل قرار دهیم. این ارزیابی، سبب کشف و شناخت الگوها در بین دادهها میشود و در نهایت اجازه میدهد تا راهحل مناسب برای مشکل بهوجود آمده را شناسایی و اجرا کنیم.
عصر حاضر، عصر انفجار اطلاعات نامگذاری شده است. این نامگذاری، بیجهت نبوده و حاکی از ارزش و قدرتمندی اطلاعات است. همانطور که میدانید، اطلاعات از پردازش روی دادههای خام بهدست میآیند. پس میتوان اینگونه تصور کرد که دادهها، حرف اول را میزنند.
اهمیت داده، سبب شده است تا شاخهای از علوم بهطور مجزا به داده بپردازد. متخصصین این حوزه، تواناییهای فوقالعادهای در زمینهی کار با دیتاها دارند. مصورسازی دادهها، خوشهبندی آن، یادگیری عمیق و غیره برخی از مهارتهای این افراد است. این توانمندیها در بیشتر شرکتها، ادارات و سازمانها مورد نیاز است. بنابراین بازار کار خوبی برای متخصصین این رشته فراهم شده است.
دوره مدیریت داده و تخصص علم داده، از انواع علوم پرطرفدار در این حوزه بهشمار میآیند. این علم، ترکیبی از علوم ریاضیات، آمار و یادگیری ماشین را شامل میشود. هدف از متخصص شدن در علم داده، این است تا بتوانیم تحلیل صحیحی از دادهها ارائه دهیم و مسائل مختلف را با آن حل کنیم.
یادگیری علم داده به شما کمک میکند تا شانس خود را برای ورود به حوزههای حرفهای زیادی ارتقا دهید. برخی از کاربردهای این علم، در فهرست زیر عنوان شده است.
• تشخیص گفتار
• تشخیص تصویر
• دنیای بازیهای کامپیوتری
• جستوجو در اینترنت
• حمل و نقل و خودروهای خودران
• مراقبتهای بهداشتی و پزشکی
• سیستمهای توصیهگر
• تشخیص ریسک در حوزهی مالی
کاربرد علم داده، در هر سازمان و مجموعهای که حجم اطلاعات کثیری داشته باشد؛ قابل ملاحظه خواهد بود. این کاربرد نشان میدهد که زمینه و هدف آموزش هنر حل مسأله با داده، آشنایی با تکنیکهای مختلف برای استخراج اطلاعات از دادههای خام برای تحلیل آن است. این تحلیلها بهگونهای انجام میشوند که الگوی پنهان شده در دادهها، استخراج شوند. بنابراین براساس این الگوها میتوان تصمیمات بهتری را در حوزهی مدیریت اتخاذ کرده و یا مسائل موجود را برطرف نمود.
با گذراندن دورهی آموزش حل مسأله با داده، شما به یک متخصص داده تبدیل میشوید. آموزشها دادهکاوی مزایای زیادی را بههمراه دارد. این به شما بستگی دارد که در کدام حوزه و چطور بخواهید از این دانش بهره بگیرید.
برای اینکه مفاهیم این دورهی آموزشی را بهخوبی متوجه شوید، میبایست در علوم زیر، مهارت و تسلط خوبی کسب کرده باشید.
• یادگیری ماشین
• مدلسازی ریاضی
• آمار
• برنامه نویسی کامپیوتر
• پایگاههای داده
در صورتی که فکر میکنید، این علوم برایتان ناآشنا است و یا تسلط کافی برای دنبال کردن مباحث پیشرفته را ندارید، بهتر است تا در ابتدا آموزشهای زیر را دنبال کنید.
• آموزش پایتون برای علم داده
• آموزش آمار کاربردی برای تحلیل داده
• آموزش هوش مصنوعی با پایتون رایگان
• آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون
این دورهی آموزشی، به شما یاد میدهد که چطور با استفاده از علم داده، مسائل مختلف را حل کنید. بنابراین چالشهای واقعی حل مسائل در این آموزش، با شفافیت تمام بیان شدهاند. آنچه در مباحث این آموزش مطرح میشود، چهار حوزهی کلی دارد که عبارتند از:
• تعریف مسئله و مدلسازی آن
• آمادهسازی دادهها و پیشپردازش آن
• انتخاب تکنیک مناسب
• تحلیل دادهها، بهینهسازی مدلهای بصری و نتیجهگیری
در این آموزش، یاد میگیرید که چطور با استفاده از حوزههای ذکر شده، مسائل را بررسی و تحلیل کنید. خلاصه اینکه در پایان این دوره، توانایی لازم برای حل مسائل با استفاده از دادهها را بهدست میآورید. برای این منظور، ابتدا شما را با مفهوم volatility آشنا میکنیم و نشان میدهیم که چطور میتوانید از آن استفاده کنید.
سپس انواع مدلسازی و حل مسأله را مورد مطالعه قرار میدهیم. شما یاد میگیرید که چطور میتوانیم دادهها را آماده کنیم، مدل مورد نظر را بسازیم و نهایتاً برای حل مسأله اقدام کنیم. در انتهای آموزش نیز ابزارهای تصویرسازی visualization برای تحلیل نتایج و بهبود ارائه خواهد شد.
سرفصلهای یک دوره، عبارتند از مباحث و موضوعاتی که در آن آموزش، پوششدهی میشوند. زمانی که شما قصد انتخاب یک دورهی آموزشی را دارید، میبایست به سرفصلهای آن توجه کنید. روشن است که دورههایی که سرفصلهای کامل را در خود گنجاندهاند، دورههای برتر و جامعتر شناخته میشوند. در ادامه، سرفصلهای دورهی آموزشی هنر حل مسئله با داده، عنوان شده است.
• Problem statement
• Before fit
• After predict
• Model improvement
• Data storytelling
• پروژه عملی
دورهی آموزشی هنر حل مسئله که در مکتب خونه تهیه شده است، شامل ۱۲ ساعت ویدیوی آموزشی ۲۷ ساعت تمرین و پروژه است. مجموعاً در کمتر از ۴۰ ساعت، شما میتوانید دورهی مذکور را به اتمام برسانید. البته در نظر داشته باشید که این مدت زمان، با در نظر گرفتن تسلط کامل شما روی مباحث پیش نیاز محاسبه شده است.
علم داده، جزو علوم پیشرفته و سطح بالا است. پس در ابتدای ورود به این حوزه، شما باید با دانش پیش نیاز آن آشنا باشید. ریاضیات، آمار، علوم یادگیری ماشین، برنامه نویسی و پایگاههای دادهای از جملهی این پیش نیازها بهحساب میآیند. شما میتوانید این مهارتها را از طریق آموزش های رایگان (بهصورت ویدیویی و کتاب) یاد بگیرید. در برخی زمینهها، امکان دانلود رایگان دوره های مکتب خونه نیز وجود دارد.
بعد از یادگیری گزینههای پیش نیاز، میتوانید از دورههای آموزش هنر حل مسأله با داده استفاده کنید. سعی کنید منابع بهروز، معتبر و کاملی را انتخاب کنید تا آموزشها را بهطور کاربردی و عملی یاد بگیرید. بعد از اتمام آموزشها، شما توانایی لازم برای حل مسأله با داده را کسب میکنید.
اگر قصد دارید تا مهارت حل مسئله با داده را یاد بگیرید، میتوانید از دورهی آموزشی مکتب خونه استفاده کنید. تمرکز این دوره، روی تقویت مهارت حل مسئله است و شما لام تا کام حل مسأله با تکنیکهای علم داده را یاد میگیرید. شرکت در این دوره، به تقویت رزومهی شما کمک شایانی میکند. در مکتب خونه همچنین انواع دوره آموزش علم داده، آموزش هوش مصنوعی و آموزش برنامه نویسی به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.
اطلاعات بیشتر
از مجموع 47 امتیاز
17 نظرنظرات بیشتر
در صورتی که حد نصاب قبولی در دوره را کسب و تمرینها و پروژههای الزامی را ارسال کنید، گواهینامه رسمی پایان دوره توسط مکتبخونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار میگیرد.
قابل به اشتراک گذاشتن در
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: سجاد شکوهیار
مدرس: محمد قاهری
مدرس: حمیدرضا صادقیان
بهنام ثابتی دانشجوی دکترای هوش مصنوعی دانشگاه صنعتی شریف است. بهنام از حدود 8 سال قبل فعالیت خود را در زمینه هوش مصنوعی آغاز کرد. تخصص اصلی بهنام پردازش زبانهای طبیعی (NLP) به خصوص در زبان فارسی است که نتیجه آن را میتوان در مقالات منتشر شده توسط او و همچنین محصولاتی از قبیل زال و مینیاتور مشاهده کرد. بهنام همچنین سعی داشته تا با جمعآوری دادههای با کیفیت و منتشر کردن آن مشارکت محسوسی به جامعه علمی و فنی حوزه پردازش زبانهای طبیعی زبان فارسی داشته باشد. بهنام از سال 95 فعالیت خود را در شرکت میراث به عنوان کارشناس علم داده آغاز کرد. ایشان به عنوان مدیر ارشد علوم داده همراه با تیم داده خود در شرکت پارتیکل بی سعی بر حل مسائل پیچیده دنیای علوم داده دارد.
اطلاعات بیشتر
رضا فهمی فارغالتحصیل کارشناسی ارشد هوش مصنوعی از دانشگاه صنعتی شریف است. رضا از سال 92 در زمینه هوش مصنوعی مشغول به فعالیت است که از سال 95 به صورت تخصصی به عنوان کارشناس علوم داده در شرکت میراث شروع به کار کرد. علاقه و تخصص اصلی رضا طراحی راهکارهای مبتنی بر داده و مدل کردن مسائل پیچیده با بهره بردن از فناوریهای مربوط به هوش مصنوعی و علوم داده است. ایشان به عنوان مدیر ارشد محصول در شرکت پارتیکل بی مشغول به کار است.
اطلاعات بیشتر
سید علیرضا بختیاری فارغالتحصیل رشته مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر که از سال 99 دانشجوی ارشد رشته هوش مصنوعی در دانشگاه آلبرتا کانادا است. علیرضا از سال 97 به عنوان کارشناس توسعه نرم افزار فعالیت حرفهای خود را آغاز کرد. علاقه و استعداد علیرضا در هوش مصنوعی و مسائل مربوط به داده باعث شد تا او زمینه کاری و تحقیقاتی خود را در هوش مصنوعی و به خصوص یادگیری تقویتی (RL) تغییر دهد.
علیرضا از سال 98 به عنوان کارآموز و پس از آن به عنوان کارشناس علوم داده در شرکت پارتیکل بی سعی بر حل مسائل بازارهای مالی با استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی و علوم داده دارد.
اطلاعات بیشتر
فرهاد آزادجو طبری دانشجوی دکترای مهندسی کامپیوتر در دانشگاه تهران است. فرهاد در دوره کارشناسی ارشد در زمینه پردازش دادههای بزرگ (big data) و استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی در آزمایشگاه دادههای بزرگ دانشگاه صنعتی شریف به تحقیق و توسعه میپرداخت. حوزه تخصصی او در دوره دکترا استفاده از الگوریتمهای علوم داده در سامانههای معاملاتی با بسامد بالا است. فرهاد از سال 95 به عنوان کارشناس علم داده در شرکت میراث مشغول به فعالیت شد. او به عنوان یکی از متخصصین علوم داده در شرکت پارتیکل بی سعی بر حل مسائل پر چالش بازارهای مالی دارد.
فرهاد همچنین متخصص بصری سازی داده (data visualization) برای سناریوهای تحلیلی مسائل است.
اطلاعات بیشتر