Telegram Group & Telegram Channel
Telegram Group » Turkey » NeuroZanis » Telegram Webview » Post 245
NeuroZanis
Forwarded from Zanis ISE
📣 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
www.group-telegram.com/tr/NeuroZanis.com/245
323 views



group-telegram.com/NeuroZanis/245
Create:
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

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Oleksandra Matviichuk, a Kyiv-based lawyer and head of the Center for Civil Liberties, called Durov’s position "very weak," and urged concrete improvements. Overall, extreme levels of fear in the market seems to have morphed into something more resembling concern. For example, the Cboe Volatility Index fell from its 2022 peak of 36, which it hit Monday, to around 30 on Friday, a sign of easing tensions. Meanwhile, while the price of WTI crude oil slipped from Sunday’s multiyear high $130 of barrel to $109 a pop. Markets have been expecting heavy restrictions on Russian oil, some of which the U.S. has already imposed, and that would reduce the global supply and bring about even more burdensome inflation. Telegram boasts 500 million users, who share information individually and in groups in relative security. But Telegram's use as a one-way broadcast channel — which followers can join but not reply to — means content from inauthentic accounts can easily reach large, captive and eager audiences. Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. Telegram has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications.
from tr


📣 سرفصل های دوره دیتاآنالیز:

 NeuroZanis TG
Webview: 245
NeuroZanis.Telegram Webview
NeuroZanis Telegram TG Channel
Telegram Updated:
Telegram NeuroZanis
FROM American