group-telegram.com/NeuroZanis/245
Last Update:
📣 سرفصل های دوره دیتاآنالیز:
1. آشنایی و معرفی هوش مصنوعی و بررسی مفاهیم اساسی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن در دنیای واقعی
2.راهنمای نصب و راه‌اندازی محیط‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری مناسب برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
3.معرفی اصول جبر خطی، مفاهیمی نظیر ماتریس‌ها، بردارها، اعمال خطی و اهمیت آن‌ها در مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
4.آموزش و آشنایی با ابزارها و پکیج‌های مختلف برای پیش‌پردازش داده‌ها، مانند پاک‌سازی داده‌ها، نرمال‌سازی، تبدیل داده‌ها و تحلیل اکتشافی داده‌ها
5.تحلیل اکتشافی داده(EDA)
فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوها و ویژگی‌های مختلف داده‌ها، شامل استفاده از ابزارهای آماری و مصور سازی برای کشف اطلاعات مخفی در داده‌ها
6.آموزش و کار با پکیج‌های مختلف مصورسازی داده‌ها مثل Matplotlib و Seaborn
7.راهنمای نصب و استفاده از Anaconda، یک محیط مدیریتی محبوب برای نصب و مدیریت پکیج‌ها و ابزارهای علم داده و هوش مصنوعی
8. بیان مفهوم Virtual Env در پایتون و چگونگی استفاده از آن‌ها برای مدیریت پکیج‌ها و کتابخانه‌ها در پروژه‌های مختلف به‌صورت ایزوله و مستقل
9.آموزش نحوه استفاده از ابزار pip برای نصب پکیج‌ها و کتابخانه‌های پایتون از مخزن PyPI (Python Package Index).
10.آموزش نحوه استفاده از conda برای نصب و مدیریت پکیج‌ها و محیط‌ها در پایتون، به‌ویژه برای پروژه‌های مربوط به علم داده و یادگیری ماشین
11. نصب کلیه پکیج‌های مورد نیاز در طول دوره
12.معرفی محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) مختلف برای کدنویسی و توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی، مانند Jupyter Notebook، PyCharm و VS Code.
13.معرفی پکیج Matplotlib و ابزارهای آن جهت مصورسازی داده ها
14.آموزش نحوه ساخت و سفارشی‌سازی انواع نمودارهای مختلف در Matplotlib:
Line Plot: ترسیم نمودار خط.
Scatter Plot: ترسیم نمودار پراکندگی.
Step Plot: ترسیم نمودار گام‌به‌گام.
Bar Plot: ترسیم نمودار میله‌ای.
Histogram: ترسیم هیستوگرام برای بررسی توزیع داده‌ها.
Box Plot: ترسیم نمودار جعبه‌ای برای تحلیل توزیع و ناهنجاری‌ها.
3D Plot: ترسیم نمودار سه‌بعدی برای داده‌های چندمتغیره.
Plot Attributes: سفارشی‌سازی ویژگی‌های نمودارها مانند عنوان، برچسب‌ها و رنگ‌ها
15.معرفی ماتریس‌ها و نحوه تبدیل داده‌ها به آن
16.بررسی ابعاد مختلف داده‌ها و نحوه استفاده از داده‌های تک‌بعدی، دوبعدی و چندبعدی در تحلیل‌های مختلف
17.مروری بر عملیات جبر خطی شامل جمع و ضرب ماتریس‌ها و بردارها، معکوس‌گیری از ماتریس‌ها و کاربرد آن‌ها
18.معرفی فضای برداری و نمایش نمونه‌های یک ماتریس در آن
19.بررسی روش‌های مختلف تحلیل داده‌ها و ضرورت انتخاب رویکرد مناسب برای رسیدن به درک صحیح و استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها
20.آشنایی با علم آمار و تقسیم‌بندی آن
21.بررسی مفاهیم آمار توصیفی مانند میانگین، میانه، واریانس، چولگی و کشیدگی به‌منظور تحلیل و خلاصه‌سازی داده‌ها
22.معرفی گشتاورهای آماری و کاربرد آن‌ها در شبیه‌سازی و تحلیل ویژگی‌های توزیع داده‌ها
23.مقایسه میانگین و میانه به‌عنوان دو معیار مهم مرکزی در تحلیل داده‌ها
24.تعریف واریانس و نحوه استفاده از آن برای اندازه‌گیری پراکندگی داده‌ها
25.توضیح چولگی و نحوه تأثیر آن بر شکل توزیع داده‌ها
26.معرفی مفهوم کشیدگی و تأثیر آن بر توزیع‌های آماری
27.همبستگی داده‌ها
28.معرفی توزیع‌های آماری مختلف مانند نرمال، یونیفرم، برنولی، باینومیال و پوآسون و استفاده از پکیج SciPy برای شبیه‌سازی و تحلیل این توزیع‌ها
29.بررسی آزمون‌های آماری مختلف برای شناسایی توزیع‌های مناسب برای داده‌ها و تأثیر آن‌ها در تحلیل‌های استنباطی
30.بررسی آزمون جنسون-شنون و کاربرد آن برای اندازه‌گیری فاصله بین توزیع‌های مختلف
BY NeuroZanis
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
Share with your friend now:
group-telegram.com/NeuroZanis/245