درباره علم داده بیشتر بدانید
کاربرد علم داده یک مهارت مورد تقاضا در بسیاری از صنایع در سراسر جهان است - از جمله امور مالی، حمل و نقل، آموزش، تولید، منابع انسانی و بانکداری. دوره های علوم داده را با پایتون، آمار، یادگیری ماشینی و غیره کاوش کنید تا دانش خود را افزایش دهید. اگر اهل تحقیق، آمار و تجزیه و تحلیل هستید، آموزش علوم داده را دریافت کنید.
مرتب سازی بر اساس :
مرتب سازی بر اساس
جدیدترین
پربازدیدترین
زمان دوره
زیرنویس فارسی
فیلترسازی
دوره ها
Udemy
Nikolai Schuler
مستر کلاس SnowflakeSnowflake – The Complete Masterclass (2023 Edition) 13:59:55
زیرنوس انگلیسی
۱۴۰۲/۰۶/۲۰
Udemy
Malvik Vaghadia
Databricks SQL برای تحلیلگران دادهDatabricks SQL for Data Analysts 10:04:38
۱۴۰۲/۰۶/۱۵
زیرنویس فارسی
Udemy
Teach Apex
علم داده: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با پایتونData Science: Machine Learning and Deep Learning with Python 14:19:51
زیرنوس انگلیسی
۱۴۰۲/۰۶/۱۵
Udemy
Elearning Moocs
داده کاوی - یادگیری بدون نظارتData Mining - Unsupervised Learning 10:42:12
۱۴۰۲/۰۶/۱۵
زیرنویس فارسی
Linkedin Learning
Microsoft Press and Markus Reynolds
Microsoft Azure Data Engineer Associate (DP-203) Cert Prep: 3 طراحی و پیاده سازی امنیت داده توسط Microsoft PressMicrosoft Azure Data Engineer Associate (DP-203) Cert Prep: 3 Design and Implement Data Security by Microsoft Press 1:22:23
زیرنوس انگلیسی
۱۴۰۲/۰۶/۱۴
زیرنویس فارسی
Linkedin Learning
Lavanya Vijayan and Madecraft
مقدمه ای بر علم دادهIntroduction to Data Science 2:00:55
زیرنوس انگلیسی
۱۴۰۲/۰۶/۱۴
زیرنویس فارسی
Linkedin Learning
Wuraola Oyewusi
علم داده عملی و هوش مصنوعی برای مراقبت های بهداشتیHands-on Data Science and AI for Healthcare 38:53
زیرنوس انگلیسی
۱۴۰۲/۰۶/۱۴
زیرنویس فارسی
Linkedin Learning
Janani Ravi
مدیریت خط لوله مهندسی داده با Apache AirflowData Engineering Pipeline Management with Apache Airflow 2:08:30
زیرنوس انگلیسی
۱۴۰۲/۰۶/۱۴
کتاب ها
کتاب های صوتی
سوالات متداول در مورد علم داده
ما داده های بیشتری نسبت به قبل داریم. اما داده ها به تنهایی نمی توانند چیزهای زیادی در مورد دنیای اطراف به ما بگویند. ما باید اطلاعات را تفسیر کنیم و الگوهای پنهان را کشف کنیم. این جایی است که علم داده وارد می شود. علم داده از الگوریتم هایی برای درک داده های خام استفاده می کند. تفاوت اصلی بین علم داده و تحلیل داده های سنتی تمرکز آن بر پیش بینی است. علم داده به دنبال یافتن الگوهایی در داده ها و استفاده از آن الگوها برای پیش بینی داده های آینده است. برای پردازش مقادیر زیادی داده، کشف الگوها و پیش‌بینی روندها از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند. علم داده شامل تهیه، تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها می شود. این علم از بسیاری از زمینه های علمی استخراج می شود و به عنوان یک علم، با ایجاد الگوریتم های جدید برای تجزیه و تحلیل داده ها و اعتبارسنجی روش های فعلی پیشرفت می کند.
دانشمندان داده از یادگیری ماشینی برای کشف الگوهای پنهان در مقادیر زیادی از داده های خام استفاده می کنند تا مشکلات واقعی را روشن کنند. این به چندین مرحله نیاز دارد. ابتدا باید یک مشکل مناسب را شناسایی کنند. در مرحله بعد، آنها تعیین می کنند که برای حل چنین وضعیتی به چه داده هایی نیاز است و نحوه بدست آوردن داده ها را مشخص می کنند. پس از به دست آوردن داده ها، آنها باید داده ها را تمیز کنند. ممکن است داده ها به درستی قالب بندی نشده باشند، ممکن است داده های غیرضروری اضافی داشته باشند، ممکن است ورودی هایی نداشته باشند یا برخی از داده ها نادرست باشند. بنابراین دانشمندان داده باید قبل از تجزیه و تحلیل داده ها از تمیز بودن داده ها اطمینان حاصل کنند. برای تجزیه و تحلیل داده ها، آنها از تکنیک های یادگیری ماشین برای ساخت مدل ها استفاده می کنند. پس از ایجاد یک مدل، آنها را آزمایش، اصلاح و در نهایت به تولید می‌رسانند.
پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. این یک زبان جهانی است که کتابخانه های زیادی در دسترس دارد. همچنین یک زبان مبتدی خوب است. R نیز محبوب است. با این حال، پیچیده تر است و برای تجزیه و تحلیل آماری طراحی شده است. اگر می خواهید در تجزیه و تحلیل آماری تخصص داشته باشید، ممکن است انتخاب خوبی باشد. شما می خواهید پایتون یا R و SQL را بدانید. SQL یک زبان پرس و جو است که برای پایگاه داده های رابطه ای طراحی شده است. دانشمندان داده با حجم زیادی از داده ها سر و کار دارند و بسیاری از این داده ها را در پایگاه های داده رابطه ای ذخیره می کنند. این سه زبان برنامه نویسی پرکاربرد هستند. زبان های دیگری مانند جاوا، سی پلاس پلاس، جاوا اسکریپت و اسکالا نیز استفاده می شوند، البته کمتر. اگر قبلاً سابقه ای در آن زبان ها دارید، می توانید ابزارهای موجود در آن زبان ها را بررسی کنید. با این حال، اگر از قبل زبان برنامه نویسی دیگری می دانید،
این پاسخ البته متفاوت است. هر چه زمان بیشتری را به یادگیری مهارت های جدید اختصاص دهید، سریع تر یاد خواهید گرفت. همچنین به محل شروع شما بستگی دارد. اگر در حال حاضر پایه قوی در ریاضیات و آمار دارید، کمتر برای یادگیری خواهید داشت. اگر هیچ پیش زمینه ای در آمار یا ریاضیات پیشرفته ندارید، همچنان می توانید دانشمند داده شوید. فقط کمی بیشتر طول می کشد. علم داده به یادگیری مادام العمر نیاز دارد، بنابراین شما هرگز واقعاً یادگیری را به پایان نخواهید رساند. یک سوال بهتر ممکن است این باشد، "چگونه می توانم اندازه گیری کنم که آیا دانش کافی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده دارم یا خیر؟" خود را برای تکمیل پروژه های علم داده با استفاده از داده های باز به چالش بکشید. هر چه بیشتر تمرین کنید، بیشتر یاد خواهید گرفت و اعتماد به نفس بیشتری خواهید داشت. هنگامی که چندین پروژه دارید که می توانید به عنوان یک دانشمند داده به نمونه های خوبی از مجموعه مهارت های خود اشاره کنید،
این امکان وجود دارد که علم داده را به تنهایی یاد بگیرید، به شرطی که تمرکز و انگیزه داشته باشید. خوشبختانه تعداد زیادی دوره آنلاین و بوت کمپ در دسترس است. با تعیین آنچه در علم داده به شما علاقه مند است شروع کنید. اگر به تجسم ها گرایش دارید، شروع به یادگیری در مورد آنها کنید. شروع با چیزی که شما را هیجان زده می کند، شما را برای برداشتن اولین قدم تشویق می کند. اگر مطمئن نیستید که از کجا می خواهید شروع کنید، سعی کنید با یادگیری پایتون شروع کنید. این یک مقدمه عالی برای زبان های برنامه نویسی است و به عنوان یک دانشمند داده مفید خواهد بود. با کار کردن از طریق آموزش یا دوره های Udemy در مورد موضوع انتخابی خود شروع کنید. هنگامی که پایه ای در مهارت های مورد علاقه خود ایجاد کردید، صحبت با فردی در این زمینه می تواند کمک کند. دریابید که کارفرمایان به دنبال چه مهارت هایی هستند و به یادگیری آن مهارت ها ادامه دهید. وقتی به تنهایی یاد می گیرید،
هیئت منصفه هنوز در این مورد حاضر نیست. برخی از مردم بر این باورند که بدون دانستن نحوه کدنویسی می‌توان دانشمند داده شد، اما برخی دیگر مخالف هستند. الگوریتم های زیادی در این زمینه توسعه و بهینه سازی شده است. می‌توانید استدلال کنید که درک نحوه استفاده از الگوریتم‌ها مهم‌تر از نحوه کدنویسی آنهاست. با رشد این زمینه، پلتفرم های بیشتری در دسترس هستند که بسیاری از فرآیندها را خودکار می کنند. با این حال، همانطور که اکنون مطرح است، کارفرمایان در درجه اول به دنبال افرادی هستند که بتوانند کدنویسی کنند و شما به مهارت های برنامه نویسی اولیه نیاز دارید. نقش دانشمند داده در حال تکامل است، به طوری که ممکن است در آینده درست نباشد. بهترین توصیه این است که مسیری را پیدا کنید که متناسب با مهارت شما باشد.
یک دانشمند داده به مهارت های زیادی نیاز دارد. آنها به درک قوی از تجزیه و تحلیل آماری و ریاضیات نیاز دارند که از ارکان اساسی علم داده هستند. درک خوب این مفاهیم به شما در درک مقدمات اساسی علم داده کمک می کند. آشنایی با یادگیری ماشین نیز مهم است. یادگیری ماشین ابزار ارزشمندی برای یافتن الگوها در مجموعه داده های بزرگ است. برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ، دانشمندان داده باید با پایگاه های داده آشنا باشند. زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) یک مهارت ضروری برای دانشمندان داده است. با این حال، پایگاه داده های غیر رابطه ای (NoSQL) در حال افزایش محبوبیت هستند، بنابراین درک بیشتر ساختار پایگاه داده مفید است. زبان برنامه نویسی غالب در علم داده پایتون است – اگرچه R نیز محبوب است. پایه حداقل یکی از این زبان ها نقطه شروع خوبی است. در نهایت، برای ارتباط یافته ها، دانشمندان داده به دانش تصویرسازی نیاز دارند. تجسم داده ها به آنها اجازه می دهد تا داده های پیچیده را به روشی قابل دسترس به اشتراک بگذارند.