دوره علم داده فول‌استک با برنامه‌نویسی Python ،Numpy و R

آنچه یاد خواهید گرفت: یادگیری برنامه‌نویسی R بدون هیچ تجربه قبلی در برنامه‌نویسی یا علم داده. برنامه‌نویسی R، علم داده Full Stack با Python Numpy و R اگر پیش‌زمینه علوم کامپیوتر یا توسعه نرم‌افزار دارید، ممکن است استفاده از Python برای علم داده برایتان راحت‌تر باشد. برنامه‌نویسی R ،Full Stack در این دوره، برنامه‌نویسی R ،Python و Numpy را از پایه خواهید آموخت. برنامه‌نویسی R، علم داده Full Stack با Python یادگیری اصول Python برای استفاده موثر در علم داده اصول کتابخانه Numpy و کمی بیشتر. برنامه‌نویسی R، علم داده Full Stack با Python ،Numpy و برنامه‌نویسی R دستکاری داده‌ با Python، علم داده با Python، یادگیری ماشین Python، Pandas، تحلیل داده، یادگیری ماشین صفر تا صد یادگیری چگونگی کار با کلان‌داده، یادگیری ماشین Python، علم داده Python، برنامه‌نویسی R و Python یادگیری چگونگی دستکاری داده‌، علم داده، یادگیری ماشین Python ،Numpy Python ،Numpy یادگیری چگونگی تولید نتایج معنادار، برنامه‌نویسی R، علم داده، Python R، برنامه‌نویسی Python و R یادگیری اصول Python برای استفاده موثر در علم داده یادگیری اصول Python برای استفاده موثر از کتابخانه Numpy آرایه‌های Numpy با Python توابع Numpy جبر خطی ترکیب Dataframeها، اصلاح داده‌ و چگونگی برخورد با داده گمشده چگونگی استفاده از کتابخانه Matplotlib و شروع مسیر در مصورسازی داده همچنین، چرا باید Python و کتابخانه Pandas را یاد بگیرید یادگیری علم داده با Python بررسی و مدیریت ساختارهای داده مدیریت طیف گسترده‌ای از چالش‌های علم داده ایجاد، زیرمجموعه‌گیری، تبدیل یا تغییر هر عنصری در یک بردار یا Data Frame مهم‌تر از همه، شما ریاضیات پشت شبکه عصبی را خواهید آموخت. مهم‌ترین جنبه آرایه‌های Numpy این است که برای سرعت بهینه شده‌اند. ما یک دمو انجام خواهیم داد که در آن مدرس به شما ثابت می‌کند که استفاده از Numpy... شما یاد خواهید گرفت که چگونه از Python در جبر خطی و مفهوم شبکه عصبی استفاده کنید و از الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین بهره ببرید. استفاده از پکیج "tidyverse" که شامل "dplyr" و سایر پکیج‌های ضروری تحلیل داده است. OAK دوره‌های علم داده با امتیاز بالا ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند یاد بگیرید چگونه داده جدید را مصورسازی کرده و به آن‌ها پاسخ دهید، و همچنین فناوری‌های نوآورانه جدیدی توسعه دهید. چه به یادگیری ماشین، داده‌کاوی یا تحلیل داده علاقه‌مند باشید، Udemy دوره‌ای برای شما دارد. علم داده همه جا هست. روش‌های بهتر علم داده به شرکت‌ها اجازه می‌دهد هزینه‌های غیرضروری را کاهش دهند، محاسبات را خودکار کنند و بازارها را تحلیل نمایند. علم داده کلید پیشی گرفتن در فضای رقابتی جهانی است. علم داده از الگوریتم‌ها برای درک داده خام استفاده می‌کند. تفاوت اصلی بین علم داده و تحلیل داده سنتی، تمرکز آن بر پیش‌بینی است. دانشمندان داده از یادگیری ماشین برای کشف الگوهای پنهان در حجم عظیمی از داده خام استفاده می‌کنند تا مشکلات واقعی را روشن سازند. Python محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای علم داده است. این یک زبان جهانی است که کتابخانه‌های بسیاری در دسترس دارد. علم داده نیاز به یادگیری مادام‌العمر دارد، بنابراین یادگیری شما هرگز واقعاً تمام نمی‌شود. یادگیری علم داده به‌صورت خودآموز امکان‌پذیر است، تا زمانی که متمرکز و باانگیزه بمانید. خوشبختانه، دوره‌های آنلاین و بوت‌کمپ‌های زیادی در دسترس هستند. برخی معتقدند که می‌توان بدون دانستن کدنویسی دانشمند داده شد، اما دیگران مخالفند. یک دانشمند داده به مهارت‌های زیادی نیاز دارد. آن‌ها نیاز به درک قوی از تحلیل آماری و ریاضیات دارند که ستون‌های اساسی علم داده هستند. تقاضا برای دانشمندان داده در حال رشد است. ما فقط دانشمند داده نداریم؛ مهندسان داده، مدیران داده و مدیران تحلیل هم داریم. زبان برنامه‌نویسی R به‌طور خاص برای برنامه‌نویسی آماری ایجاد شده است. بسیاری آن را برای مدیریت، تمیزکاری، تحلیل و نمایش داده مفید می‌دانند. R یک زبان برنامه‌نویسی محبوب برای علم داده، هوش کسب و کار و تحلیل مالی است. محققان دانشگاهی، علمی و غیرانتفاعی از R استفاده می‌کنند اینکه یادگیری R سخت است یا نه به تجربه شما بستگی دارد. در نهایت، R یک زبان برنامه‌نویسی طراحی‌شده برای ریاضیدانان، آماردانان و تحلیلگران کسب‌وکار است Python چیست؟ Python یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره، شی‌گرا و سطح بالا است. تفاوت Python و R چیست؟ Python و R دو مورد از محبوب‌ترین ابزارهای برنامه‌نویسی امروز هستند. شی‌گرا بودن Python به چه معناست؟ Python یک زبان چند-پارادایمی است، به این معنی که از رویکردهای برنامه‌نویسی بسیاری پشتیبانی می‌کند. محدودیت‌های Python چیست؟ Python یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره و پرکاربرد است، اما محدودیت‌هایی هم دارد. Python چگونه استفاده می‌شود؟ Python یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است که به‌طور گسترده در صنایع و پلتفرم‌های مختلف استفاده می‌شود. چه مشاغلی از Python استفاده می‌کنند؟ Python زبان محبوبی است که در بسیاری از صنایع و رشته‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. چگونه Python را به‌صورت خودآموز یاد بگیرید؟ Python سینتکس ساده‌ای دارد که آن را به یک زبان عالی برای یادگیری مبتدیان تبدیل می‌کند. یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشین سیستم‌هایی را توصیف می‌کند که با استفاده از مدلی که روی داده دنیای واقعی آموزش دیده است، پیش‌بینی می‌کنند. پیش نیازهای دوره هیچ دانش قبلی از Python و R لازم نیست. نرم‌افزارها و ابزارهای رایگان در طول دوره استفاده می‌شوند. دانش اولیه کامپیوتر اشتیاق به یادگیری علم داده هیچ چیز دیگر! فقط شما، کامپیوترتان و انگیزه شما برای شروع همین امروز کنجکاوی برای برنامه‌نویسی R اشتیاق به یادگیری Python اشتیاق به کار با R و Python اشتیاق به یادگیری یادگیری ماشین صفر تا صد، Numpy Python، تحلیل داده، Python Pandas ،Pandas توضیحات دوره به دوره علم داده فول‌استک با برنامه‌نویسی Python ،Numpy و R خوش آمدید. برنامه‌نویسی R، اتوماسیون فرآیند R، زبان برنامه‌نویسی R، Python، یادگیری ماشین Python، برنامه‌نویسی Python، Python Django، یادگیری ماشین صفر تا صد یادگیری علم داده با برنامه‌نویسی R و Python. استفاده از NumPy و Pandas برای دستکاری داده و نتیجه‌گیری | R آکادمی OAK دوره‌های علم داده با امتیاز بالا ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند یاد بگیرید چگونه داده جدید را مصورسازی کرده و به آن‌ها پاسخ دهید، و همچنین فناوری‌های نوآورانه جدیدی توسعه دهید. چه به یادگیری ماشین، داده‌کاوی یا تحلیل داده علاقه‌مند باشید، Udemy دوره‌ای برای شما دارد. تصور زندگی بدون یادگیری ماشین دشوار است. تایپ پیش‌گویانه، فیلترینگ ایمیل و دستیاران شخصی مجازی مانند Alexa آمازون و Siri آیفون، همه فناوری‌هایی هستند که بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های ریاضی عمل می‌کنند. علم داده همه جا هست. روش‌های بهتر علم داده به شرکت‌ها اجازه می‌دهد هزینه‌های غیرضروری را کاهش دهند، محاسبات را خودکار کنند و بازارها را تحلیل نمایند. اساساً، علم داده کلید پیشی گرفتن در فضای رقابتی جهانی است. مدرسین Python در آکادمی OAK در همه چیز از توسعه نرم‌افزار تا تحلیل داده تخصص دارند و به خاطر آموزش موثر و صمیمانه برای دانشجویان در تمام سطوح شناخته شده‌اند. چه در زمینه یادگیری ماشین یا امور مالی کار کنید و چه در حال دنبال کردن حرفه‌ای در توسعه وب یا علم داده باشید، Python یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی است که می‌توانید بیاموزید. سینتکس ساده Python به‌ویژه برای اپلیکیشن های دسکتاپ، وب و کسب و کار مناسب است. فلسفه طراحی Python بر خوانایی و قابلیت استفاده تأکید دارد. Python بر این فرض توسعه یافته است که باید تنها یک راه (و ترجیحاً یک راه آشکار) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه‌ای که منجر به سطح سخت‌گیرانه‌ای از استانداردسازی کد شده است. هسته زبان برنامه‌نویسی نسبتاً کوچک است و کتابخانه استاندارد آن نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ Python یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای متنوعی را برای برنامه‌نویسان جهت انجام تسک های مختلف فراهم می‌کند. یادگیری ماشین و تحلیل داده کسب‌وکارهای بزرگی هستند. اولی در فناوری‌های تعاملی و پیش‌گویانه جدید گوشی‌های هوشمند ظاهر می‌شود، در حالی که دومی در حال تغییر روش دسترسی کسب‌وکارها به مشتریان است. یادگیری R از یک مدرس برتر آکادمی Oak به شما در هر دو صنعت برتری خواهد داد. R زبان برنامه‌نویسی انتخابی برای محاسبات آماری است. پروژه‌های یادگیری ماشین، مصورسازی داده و تحلیل داده به‌طور فزاینده‌ای برای عملکردها و ابزارهای داخلی خود به R متکی هستند. و با وجود منحنی یادگیری تند آن، دانستن R ارزشش را دارد. آیا می‌خواهید Python را از ابتدا یاد بگیرید؟ آیا به انتقال از سایر زبان‌های محبوب مانند Java یا ++C به Python برای علم داده فکر می‌کنید؟ آیا می‌خواهید بدون تجربه برنامه‌نویسی یا علم داده قادر به تحلیل داده باشید؟ چرا خودتان نبینید که چه چیزی را ترجیح می‌دهید؟ ممکن است دانستن اینکه از Python استفاده کنید یا R برای تحلیل داده دشوار باشد، هر دو گزینه‌های عالی هستند. یک زبان از دیگری بهتر نیست، همه چیز به مورد استفاده شما و سوالاتی که سعی دارید پاسخ دهید بستگی دارد. در این دوره، ما برنامه‌نویسی R ،Python و Numpy را ارائه می‌دهیم! بنابراین شما تصمیم خواهید گرفت که کدام یک را یاد بگیرید. در طول بخش اول دوره، شما مهم‌ترین ابزارهای R را خواهید آموخت که به شما امکان انجام علم داده را می‌دهد. با استفاده از این ابزارها، شما به راحتی کلان‌داده را مدیریت، دستکاری و نتایج معنادار تولید خواهید کرد. در بخش دوم، مدرس به شما آموزش می‌دهد که چگونه از Python برای تحلیل داده، ایجاد مصورسازی‌های زیبا و استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین استفاده کنید و همچنین تمرین‌های متنوعی برای تثبیت آنچه در این دوره آموخته‌اید انجام خواهیم داد. در این دوره، شما همچنین Numpy را یاد خواهید گرفت که یکی از مفیدترین کتابخانه‌های علمی در برنامه‌نویسی Python است. در طول دوره، مدرس به شما آموزش می‌دهد که چگونه از Python در جبر خطی و مفهوم شبکه عصبی استفاده کنید و از الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین بهره ببرید و همچنین تمرین‌های متنوعی برای تثبیت آنچه در این دوره علم داده فول‌استک با برنامه‌نویسی Python ،Numpy و R آموخته‌اید انجام خواهیم داد. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود ستون‌ها را انتخاب کنید، ردیف‌ها را فیلتر کنید، ترتیب را مرتب کنید، متغیرهای جدید ایجاد کنید، گروه‌بندی انجام دهید و داده خود را به‌طور همزمان خلاصه کنید. در این دوره شما خواهید آموخت؛ چگونگی استفاده از Anaconda و Jupyter notebook، اصول Python مانند انواع داده در Python، بسیاری از عملگرهای انواع داده، متدها و چگونگی استفاده از آن‌ها، مفهوم شرطی، دستورات if منطق حلقه‌ها و دستورات کنترلی توابع و چگونگی استفاده از آن‌ها چگونگی استفاده از ماژول‌ها و ایجاد ماژول‌های خودتان مفاهیم علم داده و سواد داده اصول Numpy برای دستکاری داده مانند آرایه‌های Numpy و ویژگی‌های آن‌ها توابع Numpy ماژول Numexpr چگونگی انجام ایندکس‌گذاری و اسلایس کردن روی آرایه‌ها جبر خطی استفاده از NumPy در شبکه عصبی چگونگی انجام ایندکس‌گذاری و اسلایس کردن روی آرایه‌ها مطالب زیادی درباره Pandas برای دستکاری داده مانند Series در Pandas و ویژگی‌های آن‌ها Dataframeها و ویژگی‌های آن‌ها مفهوم و تئوری ایندکس‌گذاری سلسله‌مراتبی عملیات Groupby منطق اصلاح داده چگونگی برخورد موثر با داده گمشده ترکیب Data Frameها چگونگی کار با فایل‌های Dataset و همچنین شما چیزهای اساسی درباره کتابخانه Matplotlib خواهید آموخت مانند مفاهیم Pyplot ،Pylab و Matplotlib Figure ،Subplot و Axes چه هستند؟ چگونگی انجام سفارشی‌سازی شکل و نمودار بررسی و مدیریت ساختارهای داده در R بردارهای اتمی لیست‌ها آرایه‌ها ماتریس‌ها دیتا فریم‌ها Tibbleها فاکتورها تبدیل داده در R تبدیل و دستکاری داده Tidyverse و بیشتر یادگیری ماشین، یادگیری ماشین Python، Python، علم داده، بوت‌کمپ Python برای علم داده و یادگیری ماشین، R، یادگیری ماشین صفر تا صد، علم داده Python، یادگیری عمیق و تمریناتی انجام خواهیم داد. در نهایت، ما همچنین پروژه‌های عملی خواهیم داشت که تمام موضوعات Python را پوشش می‌دهند. یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشین سیستم‌هایی را توصیف می‌کند که با استفاده از مدلی که روی داده دنیای واقعی آموزش دیده است، پیش‌بینی می‌کنند. برای مثال، فرض کنید می‌خواهیم سیستمی بسازیم که بتواند تشخیص دهد آیا گربه‌ای در تصویر وجود دارد یا خیر. ابتدا تصاویر زیادی را برای آموزش مدل یادگیری ماشین خود جمع‌آوری می‌کنیم. در طول این فاز آموزش، تصاویر را به همراه اطلاعاتی در مورد اینکه آیا حاوی گربه هستند یا خیر، به مدل می‌دهیم. هنگام آموزش، مدل الگوهایی را در تصاویر یاد می‌گیرد که بیشترین ارتباط را با گربه‌ها دارند. این مدل سپس می‌تواند از الگوهای آموخته شده در طول آموزش برای پیش‌بینی اینکه آیا تصاویر جدیدی که به آن داده می‌شود حاوی گربه هستند یا خیر، استفاده کند. در این مثال خاص، ممکن است از یک شبکه عصبی برای یادگیری این الگوها استفاده کنیم، اما یادگیری ماشین می‌تواند بسیار ساده‌تر از آن باشد. حتی برازش یک خط به مجموعه‌ای از نقاط داده مشاهده شده و استفاده از آن خط برای انجام پیش‌بینی‌های جدید، به عنوان یک مدل یادگیری ماشین محسوب می‌شود. یادگیری ماشین برای چه استفاده می‌شود؟ یادگیری ماشین امروزه تقریباً در هر زمینه‌ای به کار گرفته می‌شود. این شامل تشخیص‌های پزشکی، تشخیص چهره، پیش‌بینی آب و هوا، پردازش تصویر و موارد دیگر است. در هر موقعیتی که تشخیص الگو، پیش‌بینی و تحلیل حیاتی باشد، یادگیری ماشین می‌تواند مفید باشد. یادگیری ماشین اغلب یک فناوری تحول‌آفرین است وقتی که در صنایع و حوزه‌های جدید به کار گرفته می‌شود. مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند راه‌های جدیدی برای به کارگیری فناوری یادگیری ماشین جهت بهینه‌سازی و خودکارسازی فرآیندهای موجود پیدا کنند. با داده مناسب، می‌توانید از فناوری یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای بسیار پیچیده و ارائه پیش‌بینی‌های بسیار دقیق استفاده کنید. آیا یادگیری ماشین نیاز به کدنویسی دارد؟ استفاده از یادگیری ماشین بدون کدنویسی امکان‌پذیر است، اما ساخت سیستم‌های جدید معمولاً نیاز به کد دارد. برای مثال، سرویس Rekognition آمازون به شما امکان می‌دهد تصویری را از طریق مرورگر وب آپلود کنید که سپس آبجکت های موجود در تصویر را شناسایی می‌کند. این از یک مدل از پیش آموزش‌دیده استفاده می‌کند و نیازی به کدنویسی ندارد. با این حال، توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین شامل نوشتن مقداری کد Python برای آموزش، تنظیم و استقرار مدل‌های شماست. اجتناب از نوشتن کد برای پیش‌پردازش داده که به مدل شما وارد می‌شوند دشوار است. بیشتر کاری که توسط یک متخصص یادگیری ماشین انجام می‌شود شامل پاکسازی داده مورد استفاده برای آموزش ماشین است. آن‌ها همچنین «مهندسی ویژگی» انجام می‌دهند تا بفهمند از چه داده استفاده کنند و چگونه آن را برای استفاده در یک مدل یادگیری ماشین آماده کنند. ابزارهایی مانند AutoML و SageMaker تنظیم مدل‌ها را خودکار می‌کنند. اغلب تنها چند خط کد می‌تواند یک مدل را آموزش دهد و از آن پیش‌بینی بگیرد. یک درک مقدماتی از Python شما را در استفاده از سیستم‌های یادگیری ماشین موثرتر خواهد کرد. علم داده چیست؟ ما بیش از هر زمان دیگری داده داریم. اما داده به تنهایی نمی‌توانند چیز زیادی در مورد دنیای اطراف به ما بگویند. ما نیاز داریم اطلاعات را تفسیر کنیم و الگوهای پنهان را کشف کنیم. اینجاست که علم داده وارد می‌شود. علم داده Python از الگوریتم‌ها برای درک داده خام استفاده می‌کند. تفاوت اصلی بین علم داده و تحلیل داده سنتی، تمرکز آن بر پیش‌بینی است. علم داده Python به دنبال یافتن الگوها در داده و استفاده از آن الگوها برای پیش‌بینی داده آینده است. این علم از یادگیری ماشین برای پردازش حجم زیادی از داده، کشف الگوها و پیش‌بینی روندها بهره می‌برد. علم داده با استفاده از Python شامل آماده‌سازی، تحلیل و پردازش داده است. این علم از بسیاری از حوزه‌های علمی نشأت می‌گیرد و به عنوان Python برای علم داده، با ایجاد الگوریتم‌های جدید برای تحلیل داده و اعتبارسنجی روش‌های فعلی پیشرفت می‌کند. یک دانشمند داده چه می‌کند؟ دانشمندان داده از یادگیری ماشین برای کشف الگوهای پنهان در حجم عظیمی از داده خام استفاده می‌کنند تا مشکلات واقعی را روشن سازند. این کار نیاز به چندین مرحله دارد. ابتدا، آن‌ها باید یک مشکل مناسب را شناسایی کنند. سپس، تعیین می‌کنند چه داده برای حل چنین موقعیتی مورد نیاز است و راهی برای به دست آوردن داده پیدا می‌کنند. هنگامی که داده را به دست آوردند، باید داده را تمیز کنند. داده ممکن است به درستی فرمت نشده باشند، ممکن است داده غیرضروری اضافی داشته باشند، ممکن است ورودی‌های گمشده داشته باشند، یا برخی داده ممکن است نادرست باشند. بنابراین، دانشمندان داده باید قبل از تحلیل داده مطمئن شوند که داده تمیز هستند. برای تحلیل داده، آن‌ها از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌ها استفاده می‌کنند. پس از ایجاد مدل، آن‌ها آن را تست، اصلاح و در نهایت وارد مرحله تولید می‌کنند. محبوب‌ترین زبان‌های کدنویسی برای علم داده کدامند؟ Python برای علم داده محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای علم داده است. این یک زبان جهانی است که کتابخانه‌های بسیاری در دسترس دارد. همچنین یک زبان خوب برای مبتدیان است. R نیز محبوب است؛ با این حال، پیچیده‌تر است و برای تحلیل آماری طراحی شده است. اگر می‌خواهید در تحلیل آماری تخصص پیدا کنید، ممکن است انتخاب خوبی باشد. شما نیاز خواهید داشت که یا Python یا R و SQL را بدانید. SQL یک زبان پرس‌وجو است که برای پایگاه‌های داده رابطه‌ای طراحی شده است. دانشمندان داده با حجم زیادی از داده سروکار دارند و بسیاری از آن داده را در پایگاه‌های داده رابطه‌ای ذخیره می‌کنند. این‌ها سه زبان برنامه‌نویسی پرکاربرد هستند. زبان‌های دیگر مانند Java ،C++ ،JavaScript و Scala نیز استفاده می‌شوند، هرچند کمتر. اگر قبلاً پیش‌زمینه‌ای در آن زبان‌ها دارید، می‌توانید ابزارهای موجود در آن زبان‌ها را بررسی کنید. با این حال، اگر زبان برنامه‌نویسی دیگری را می‌دانید، احتمالاً می‌توانید به سرعت یاد بگیرید. چقدر طول می‌کشد تا یک دانشمند داده شوید؟ این پاسخ، البته، متغیر است. هرچه زمان بیشتری را به یادگیری مهارت‌های جدید اختصاص دهید، سریع‌تر یاد خواهید گرفت. همچنین به نقطه شروع شما بستگی دارد. اگر پایه قوی در ریاضیات و آمار دارید، چیزهای کمتری برای یادگیری خواهید داشت. اگر هیچ پیش‌زمینه‌ای در آمار یا ریاضیات پیشرفته ندارید، هنوز هم می‌توانید دانشمند داده شوید؛ فقط کمی بیشتر طول می‌کشد. علم داده نیاز به یادگیری مادام‌العمر دارد، بنابراین یادگیری شما هرگز واقعاً تمام نمی‌شود. سوال بهتر ممکن است این باشد: «چگونه می‌توانم بسنجم که آیا به اندازه کافی می‌دانم تا دانشمند داده شوم؟» خودتان را به چالش بکشید تا پروژه‌های علم داده را با استفاده از داده باز تکمیل کنید. هرچه بیشتر تمرین کنید، بیشتر یاد می‌گیرید و اعتماد به نفس بیشتری پیدا می‌کنید. هنگامی که چندین پروژه دارید که می‌توانید به عنوان نمونه‌های خوب از مجموعه مهارت‌های خود به عنوان یک دانشمند داده به آن‌ها اشاره کنید، آماده ورود به این حوزه هستید. چگونه می‌توانید علم داده را به‌صورت خودآموز یاد بگیرید؟ امکان یادگیری پروژه‌های علم داده به‌صورت خودآموز وجود دارد، تا زمانی که متمرکز و باانگیزه بمانید. خوشبختانه، دوره‌های آنلاین و بوت‌کمپ‌های زیادی در دسترس هستند. با تعیین آنچه در علم داده برای شما جذاب است شروع کنید. اگر به مصورسازی علاقه دارید، شروع به یادگیری درباره آن‌ها کنید. شروع با چیزی که شما را هیجان‌زده می‌کند، به شما انگیزه می‌دهد تا اولین قدم را بردارید. اگر مطمئن نیستید از کجا می‌خواهید شروع کنید، سعی کنید با یادگیری Python شروع کنید. این یک مقدمه عالی برای زبان‌های برنامه‌نویسی است و به عنوان دانشمند داده مفید خواهد بود. با کار روی آموزش‌ها یا دوره‌های Udemy در موضوع انتخابی خود شروع کنید. هنگامی که پایه‌ای در مهارت‌های مورد علاقه خود ایجاد کردید، صحبت با کسی که در این حوزه است می‌تواند کمک‌کننده باشد. بفهمید کارفرمایان به دنبال چه مهارت‌هایی هستند و به یادگیری آن مهارت‌ها ادامه دهید. هنگام یادگیری به‌صورت خودآموز، تعیین اهداف یادگیری عملی می‌تواند شما را باانگیزه نگه دارد. آیا علم داده نیاز به کدنویسی دارد؟ هنوز نظر قطعی در این مورد وجود ندارد. برخی معتقدند که می‌توان بدون دانستن کدنویسی دانشمند داده شد، اما دیگران مخالفند. بسیاری از الگوریتم‌ها در این حوزه توسعه یافته و بهینه شده‌اند. می‌توان استدلال کرد که درک چگونگی استفاده از الگوریتم‌ها مهم‌تر از چگونگی کدنویسی آن‌ها توسط خودتان است. با رشد این حوزه، پلتفرم‌های بیشتری در دسترس قرار می‌گیرند که بخش زیادی از فرآیند را خودکار می‌کنند. با این حال، در حال حاضر، کارفرمایان عمدتاً به دنبال افرادی هستند که بتوانند کد بنویسند و شما به مهارت‌های اولیه برنامه‌نویسی نیاز دارید. نقش دانشمند داده در حال تکامل است، بنابراین ممکن است در آینده اینطور نباشد. بهترین توصیه این است که مسیری را پیدا کنید که با مجموعه مهارت‌های شما تناسب دارد. یک دانشمند داده چه مهارت‌هایی باید بداند؟ یک دانشمند داده به مهارت‌های زیادی نیاز دارد. آن‌ها نیاز به درک قوی از تحلیل آماری و ریاضیات دارند که ستون‌های اساسی علم داده هستند. درک خوب این مفاهیم به شما کمک می‌کند تا پیش‌فرض‌های اساسی علم داده را درک کنید. آشنایی با یادگیری ماشین نیز مهم است. یادگیری ماشین ابزاری ارزشمند برای یافتن الگوها در مجموعه‌های داده بزرگ است. برای مدیریت مجموعه‌های داده بزرگ، دانشمندان داده باید با پایگاه‌های داده آشنا باشند. زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL) یک مهارت ضروری برای دانشمندان داده است. با این حال، پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای (NoSQL) در حال افزایش محبوبیت هستند، بنابراین درک بیشتر ساختارهای پایگاه داده مفید است. زبان برنامه‌نویسی غالب در علم داده Python است، اگرچه R نیز محبوب است. داشتن پایه در حداقل یکی از این زبان‌ها نقطه شروع خوبی است. در نهایت، برای ارتباط دادن یافته‌ها. آیا علم داده شغل خوبی است؟ تقاضا برای دانشمندان داده در حال رشد است. ما فقط دانشمند داده نداریم؛ مهندسان داده، مدیران داده و مدیران تحلیل هم داریم. این شغل‌ها معمولاً حقوق خوبی هم دارند. این ممکن است باعث شود تعجب کنید که آیا این می‌تواند شغل امیدوارکننده‌ای برای شما باشد. درک بهتر نوع کاری که یک دانشمند داده انجام می‌دهد می‌تواند به شما کمک کند بفهمید آیا این مسیر برای شما مناسب است یا خیر. اول و مهم‌تر از همه، شما باید تحلیلی فکر کنید. علم داده از ابتدا درباره به دست آوردن درک عمیق‌تر از اطلاعات از طریق دادهست. آیا اطلاعات را راستی‌آزمایی می‌کنید و از غواصی در آمار لذت می‌برید؟ اگرچه کار واقعی ممکن است کاملاً فنی باشد، اما یافته‌ها هنوز باید منتقل شوند. آیا می‌توانید یافته‌های پیچیده را برای کسی که پیش‌زمینه فنی ندارد توضیح دهید؟ بسیاری از دانشمندان داده در تیم‌های چند-عملکردی کار می‌کنند و باید نتایج خود را با افرادی با پیش‌زمینه‌های بسیار متفاوت به اشتراک بگذارند. Python چیست؟ یادگیری ماشین Python یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره، شی‌گرا و سطح بالا است. چه در هوش مصنوعی یا امور مالی کار کنید و چه در حال دنبال کردن حرفه‌ای در توسعه وب یا علم داده باشید، بوت‌کمپ Python یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی است که می‌توانید بیاموزید. سینتکس ساده Python به‌ویژه برای اپلیکیشن های دسکتاپ، وب و کسب و کار مناسب است. فلسفه طراحی Python بر خوانایی و قابلیت استفاده تأکید دارد. Python بر این فرض توسعه یافته است که باید تنها یک راه (و ترجیحاً، یک راه آشکار) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه‌ای که منجر به سطح سخت‌گیرانه‌ای از استانداردسازی کد شده است. هسته زبان برنامه‌نویسی نسبتاً کوچک است و کتابخانه استاندارد آن نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ Python یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای مختلفی را برای برنامه‌نویسان جهت انجام تسک های متنوع فراهم می‌کند. تفاوت Python و R چیست؟ Python و R دو مورد از محبوب‌ترین ابزارهای برنامه‌نویسی امروز هستند. هنگام تصمیم‌گیری بین Python و R در علم داده، باید به نیازهای خاص خود فکر کنید. از یک طرف، یادگیری Python برای مبتدیان نسبتاً آسان است، در بسیاری از رشته‌ها قابل اجرا است، سینتکس دقیقی دارد که به شما کمک می‌کند کدنویس بهتری شوید و در پردازش مجموعه‌های داده بزرگ سریع است. از طرف دیگر، R دارای بیش از 10,000 پکیج برای دستکاری داده است، قادر به ایجاد گرافیک‌های با کیفیت انتشار به آسانی است، قابلیت برتری برای مدل‌سازی آماری دارد و به‌طور گسترده‌تری در دانشگاه، مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی استفاده می‌شود. شی‌گرا بودن Python به چه معناست؟ Python یک زبان چند-پارادایمی است، به این معنی که از رویکردهای برنامه‌نویسی تحلیل داده بسیاری پشتیبانی می‌کند. همراه با سبک‌های برنامه‌نویسی رویه‌ای و تابعی، Python از سبک برنامه‌نویسی شی‌گرا نیز پشتیبانی می‌کند. در برنامه‌نویسی شی‌گرا، یک توسعه‌دهنده پروژه برنامه‌نویسی را با ایجاد آبجکت های Python در کد که نشان‌دهنده اشیاء در دنیای واقعی هستند، تکمیل می‌کند. این اشیاء می‌توانند هم داده و هم عملکرد شیء دنیای واقعی را شامل شوند. برای تولید یک شیء در Python به یک کلاس نیاز دارید. می‌توانید به کلاس به عنوان یک الگو فکر کنید. شما الگو را یک بار ایجاد می‌کنید و سپس از الگو برای ایجاد هر تعداد آبجکت که نیاز دارید استفاده می‌کنید. کلاس‌های Python دارای ویژگی‌هایی برای نمایش داده و متدهایی هستند که عملکرد اضافه می‌کنند. کلاسی که یک ماشین را نشان می‌دهد ممکن است ویژگی‌هایی مانند رنگ، سرعت و صندلی‌ها و متدهایی مانند رانندگی، فرمان‌دهی و توقف داشته باشد. محدودیت‌های Python چیست؟ Python یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره و پرکاربرد است، اما محدودیت‌هایی هم دارد. از آنجا که Python در یادگیری ماشین یک زبان مفسری و با نوع‌دهی پویا است، در مقایسه با یک زبان کامپایلری و با نوع‌دهی ایستا مانند C کند است. بنابراین، Python زمانی مفید است که سرعت آنچنان مهم نیست. سیستم نوع‌دهی پویای Python همچنین باعث می‌شود نسبت به برخی زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر حافظه بیشتری مصرف کند، بنابراین برای اپلیکیشن های حافظه-محور مناسب نیست. موتور مجازی Python که کد Python را اجرا می‌کند single-threaded اجرا می‌شود که همزمانی را به محدودیت دیگری برای زبان برنامه‌نویسی تبدیل می‌کند. اگرچه Python برای برخی از انواع توسعه بازی محبوب است، استفاده بالاتر از حافظه و CPU استفاده از آن را برای توسعه بازی‌های سه بعدی با کیفیت بالا محدود می‌کند. با این حال، سخت‌افزار کامپیوتر روز به روز بهتر می‌شود و محدودیت‌های سرعت و حافظه Python کمتر و کمتر مرتبط می‌شوند. Python چگونه استفاده می‌شود؟ Python یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است که به‌طور گسترده در صنایع و پلتفرم‌های مختلف استفاده می‌شود. یک کاربرد رایج Python اسکریپت‌نویسی است، که به معنی خودکارسازی تسک ها در پس‌زمینه است. بسیاری از اسکریپت‌هایی که با سیستم‌عامل‌های لینوکس عرضه می‌شوند اسکریپت‌های Python هستند. Python همچنین یک زبان محبوب برای یادگیری ماشین، تحلیل داده، مصورسازی داده و علم داده است زیرا سینتکس ساده آن ساخت سریع اپلیکیشن های واقعی را آسان می‌کند. شما می‌توانید از Python برای ایجاد اپلیکیشن های دسکتاپ استفاده کنید. بسیاری از توسعه‌دهندگان از آن برای نوشتن اپلیکیشن های دسکتاپ لینوکس استفاده می‌کنند و همچنین انتخابی عالی برای توسعه وب و بازی است. فریم‌ورک‌های وب Python مانند Flask و Django انتخابی محبوب برای توسعه وب اپلیکیشن ها هستند. اخیراً، Python همچنین به عنوان زبانی برای توسعه موبایل از طریق کتابخانه شخص ثالث Kivy استفاده می‌شود. چه مشاغلی از Python استفاده می‌کنند؟ Python زبان محبوبی است که در بسیاری از صنایع و رشته‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. مهندسان DevOps از Python برای اسکریپت‌نویسی استقرار وب‌سایت و سرور استفاده می‌کنند. توسعه‌دهندگان وب از Python برای ساخت وب اپلیکیشن ها، معمولاً با یکی از فریم‌ورک‌های وب محبوب Python مانند Flask یا Django استفاده می‌کنند. دانشمندان داده و تحلیلگران داده از Python برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، تولید مصورسازی داده و تحلیل کلان‌داده استفاده می‌کنند. مشاوران مالی و تحلیلگران کمی از Python برای پیش‌بینی بازار و مدیریت پول استفاده می‌کنند. روزنامه‌نگاران داده از Python برای مرتب‌سازی اطلاعات و ایجاد داستان‌ها استفاده می‌کنند. مهندسان یادگیری ماشین از Python برای توسعه شبکه‌های عصبی و سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. چگونه Python را به‌صورت خودآموز یاد بگیرید؟ Python سینتکس ساده‌ای دارد که آن را به یک زبان عالی برای یادگیری مبتدیان تبدیل می‌کند. برای یادگیری Python به‌صورت خودآموز، ابتدا باید با سینتکس آشنا شوید. اما برای شروع نوشتن کد واقعی فقط باید کمی درباره سینتکس Python بدانید؛ بقیه را در طول مسیر یاد خواهید گرفت. بسته به هدف استفاده از آن، می‌توانید یک آموزش، کتاب یا دوره Python خوب پیدا کنید که زبان برنامه‌نویسی را با ساخت یک اپلیکیشن کامل که با اهداف شما متناسب است به شما آموزش دهد. اگر می‌خواهید بازی توسعه دهید، پس توسعه بازی با Python را یاد بگیرید. اگر می‌خواهید وب اپلیکیشن هایی بسازید، می‌توانید دوره‌های زیادی پیدا کنید که آن را نیز به شما آموزش می‌دهند. دوره‌های آنلاین Udemy مکانی عالی برای شروع هستند اگر می‌خواهید Python را به‌صورت خودآموز یاد بگیرید. R چیست و چرا مفید است؟ زبان برنامه‌نویسی R به‌طور خاص برای برنامه‌نویسی آماری ایجاد شده است. بسیاری آن را برای مدیریت، تمیزکاری، تحلیل و نمایش داده مفید می‌دانند. R همچنین یک زبان محبوب برای پروژه‌های علم داده است. بسیاری از داده مورد استفاده برای علم داده می‌توانند نامرتب و پیچیده باشند. زبان برنامه‌نویسی دارای ویژگی‌ها و کتابخانه‌هایی برای پاکسازی داده سازمان‌نیافته و آسان‌تر کردن مدیریت ساختارهای داده پیچیده است که در زبان‌های دیگر یافت نمی‌شوند. همچنین ابزارهای قدرتمند مصورسازی داده را فراهم می‌کند تا به دانشمندان داده کمک کند الگوها را در مجموعه‌های بزرگ داده پیدا کنند و نتایج را در گزارش‌های گویا ارائه دهند. یادگیری ماشین حوزه دیگری است که زبان R در آن مفید است. R به توسعه‌دهندگان مجموعه‌ای گسترده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین می‌دهد که به آن‌ها کمک می‌کند روندها را در داده پیدا کنند و رویدادهای آینده را پیش‌بینی کنند. چه مشاغلی از R استفاده می‌کنند؟ R یک زبان برنامه‌نویسی محبوب برای علم داده، هوش کسب و کار و تحلیل مالی است. محققان دانشگاهی، علمی و غیرانتفاعی از زبان R برای استخراج پاسخ از داده استفاده می‌کنند. R همچنین به‌طور گسترده در تحقیقات بازار و تبلیغات برای تحلیل نتایج کمپین‌های بازاریابی و داده کاربر استفاده می‌شود. این زبان در تحلیل کمی استفاده می‌شود، جایی که قابلیت‌های تحلیل داده آن به کارشناسان مالی ابزارهای مورد نیاز برای مدیریت پرتفوی سهام، اوراق قرضه و سایر دارایی‌ها را می‌دهد. دانشمندان داده در بسیاری از صنایع از R برای تبدیل داده به بینش و پیش‌بینی روندهای آینده با قابلیت‌های یادگیری ماشین آن استفاده می‌کنند. تحلیلگران داده از R برای استخراج داده، تحلیل آن و تبدیل آن به گزارش‌هایی استفاده می‌کنند که می‌تواند به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری‌های کسب و کار بهتر کمک کند. متخصصان مصورسازی داده از R برای تبدیل داده به نمودارها و چارت‌های جذاب بصری استفاده می‌کنند. آیا یادگیری R دشوار است؟ اینکه R سخت است یا نه به تجربه شما بستگی دارد. در نهایت، R یک زبان برنامه‌نویسی طراحی‌شده برای ریاضیدانان، آماردانان و تحلیلگران کسب‌وکار است که ممکن است هیچ تجربه کدنویسی نداشته باشند. برای برخی از کاربران مبتدی، یادگیری R نسبتاً ساده است. اگر شما یک تحلیلگر کسب‌وکار هستید که فقط با رابط‌های کاربری گرافیکی آشنا هستید، ممکن است منحنی یادگیری داشته باشد زیرا R یک زبان برنامه‌نویسی مبتنی بر متن است. اما در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی، کاربران معمولاً درک R را آسان‌تر می‌یابند. R همچنین ممکن است برای برنامه‌نویسانی که به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی عادت دارند سینتکس ناآشنایی داشته باشد، اما هنگامی که سینتکس را یاد گرفتند، فرآیند یادگیری ساده‌تر می‌شود. مبتدیان همچنین خواهند دریافت که داشتن مقداری دانش ریاضیات، آمار و احتمالات یادگیری R را آسان‌تر می‌کند. چرا باید این دوره را بگذرانید؟ پاسخ ما ساده است: کیفیت آموزش. وقتی در دوره شرکت کنید، تخصص مدرسین با تجربه آکادمی OAK را احساس خواهید کرد. محتوای تازه بر کسی پوشیده نیست که فناوری با سرعت بالایی در حال پیشرفت است و به‌روز ماندن با آخرین دانش حیاتی است. با این دوره، همیشه شانس دنبال کردن آخرین روندها را خواهید داشت. کیفیت تولید ویدیو و صدا تمام محتوای ما با کیفیت بالا (ویدیو/صدا) تولید می‌شود تا بهترین تجربه یادگیری را برای شما فراهم کند. شما خواهید داشت، دیدن واضح شنیدن واضح حرکت در طول دوره بدون حواس‌پرتی همین حالا شروع کنید! علم داده Full Stack با برنامه‌نویسی Python ،Numpy و R این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ هر کسی که به علم داده علاقه‌مند است. هر کسی که برای شغل دانشمند داده برنامه‌ریزی می‌کند، توسعه‌دهنده نرم‌افزار که می‌خواهد Python یاد بگیرد، هر کسی که مشتاق یادگیری Python و R بدون پیش‌زمینه کدنویسی است. آماردانان، محققان دانشگاهی، اقتصاددانان، تحلیلگران و افراد کسب و کار حرفه‌ای‌هایی که در زمینه تحلیل یا حوزه‌های مرتبط کار می‌کنند. هر کسی که به‌ویژه به کلان‌داده، یادگیری ماشین و هوش داده علاقه‌مند است. هر کسی که مشتاق یادگیری Python بدون پیش‌زمینه کدنویسی است. هر کسی که می‌خواهد Pandas را یاد بگیرد. هر کسی که می‌خواهد Numpy را یاد بگیرد. هر کسی که می‌خواهد روی پروژه‌های واقعی R و Python کار کند. هر کسی که می‌خواهد پروژه‌های مصورسازی داده را یاد بگیرد. افرادی که می‌خواهند برنامه‌نویسی R، Numpy، علم داده، R و Python، یادگیری ماشین را یاد بگیرند. افرادی که می‌خواهند برنامه‌نویسی R ،Python ،Numpy، Numpy Python، علم داده Full Stack، علم داده را یاد بگیرند.