‌
🌐 تحلیل شبکه‌های اجتماعی با علم داده:

🔸 یک «شبکه اجتماعی» (Social Network)، ساختار اجتماعی تشکیل شده از افراد (یا سازمان‌ها) است. تحلیل شبکه‌های اجتماعی، رویکردی است که در آن شبکه را به صورت مجموعه‌ای از «گره‌ها» (Nodes) و روابط میان آن‌ها در نظر می‌گیرند. گره‌ها، اشخاص و در واقع بازیگران درون شبکه هستند و روابط میان آن‌ها به صورت اتصالاتی بین گره‌ها نمایش داده می‌شود. تحلیل شبکه‌های اجتماعی، یک استراتژی برای بررسی ساختارهای اجتماعی با استفاده از نظریه‌های شبکه و گراف است.

🔸 در بخش خصوصی و کسب‌وکارها از تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای فعالیت‌های پشتیبانی مانند تحلیل مشتریان و تعاملات آن‌ها، توسعه سیستم‌های اطلاعاتی، بازاریابی و هوش تجاری استفاده می‌کنند. از تحلیل‌های شبکه‌های اجتماعی همچنین در سازمان‌های ضدجاسوسی و فعالیت‌های اجرای قانون استفاده می‌شود. این تحلیل‌ها به پژوهشگران امکان می‌دهد که سازمان‌های مخفی مانند حلقه‌های جاسوسی، جرائم سازمان‌یافته خانوادگی یا باندهای خیابانی را شناسایی کنند. ✔️

🔸 با آموزش‌های فرادرس که در ادامه آمده است، شما با مفاهیم تحلیل‌های شبکه‌های اجتماعی آشنا می‌شوید تا بتوانید با به تسلط مناسبی در این موضوع برسید و با نرم‌افزارهای این حوزه، آشنا شوید.


📣 لیست آموزش‌های فرادرس در موضوع تحلیل شبکه‌های اجتماعی:👇👇

⭐ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی و علمی

⭐ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با نرم‌افزار نود ایکس ال NodeXL

⭐ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با نرم‌افزارهای گفی Gephi و پاژک Pajek

⭐ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با زبان R و متن کاوی Text Mining


⭐ مجموعه کامل آموزش‌های داده کاوی و یادگیری ماشین – [کلیک کنید]



📌 کانال اختصاصی آموزش علم داده [@Fara_DS] را دنبال کنید.

‌
🔔 پادکست‌های رایگان هوش مصنوعی 🎉

🔸 پادکست‌های هوش مصنوعی، یک فضای علمی-کاربردی برای بحث و بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع و کسب‌وکارهای مختلف است. هوش مصنوعی به عنوان یکی از پرکاربردترین تکنولوژی‌های دهه اخیر، در حال تحول و پیشرفت فراوانی است. در هر اپیزود از این پادکست، به بررسی دستاوردهای شرکت‌های تراز اول جهانی در استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازیم.

🔸 در این پادکست‌ها، سعی می‌کنیم به شنوندگان، ایده‌هایی در مورد جایگاه و اهمیت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کسب‌وکارهای مختلف و زندگی روزمره ارائه کنیم. یادگیری ماشین، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا در تصمیم‌گیری‌های پیچیده، موثرتر باشند. به عنوان مثال، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده رفتار مشتریان خود را بررسی کنند و راه‌های بهتری برای بهبود تجربه مشتریانشان پیشنهاد دهند. ✔️


📣 لیست پادکست‌های فرادرس در موضوع هوش مصنوعی:👇👇

⭐ بخش یکم: مقدمه

⭐ بخش دوم: شرکت آمازون Amazon

⭐ بخش سوم: شرکت بایدو Baidu

⭐ بخش چهارم: شرکت اپل Apple

⭐ بخش پنجم: گروه علی بابا Alibaba

⭐ بخش ششم: رستوران های زنجیره ای مک دونالدز McDonald's

⭐ بخش هفتم: گوگل و آلفابت

⭐ بخش هشتم: والت دیزنی Walt Disney

⭐ بخش نهم: سیلزفورس Salesforce

⭐ بخش دهم: امریکن اکسپرس American Express

⭐ بخش یازدهم: بی ام وی BMW

⭐ بخش دوازدهم: شرکت نتفلیکس Netflix

⭐ بخش سیزدهم: اینفرویژن InferVision

⭐ بخش چهاردهم: جان دیر John Deere

⭐ بخش پانزدهم: والمارت WalmartROS 2


⭐ مشاهده مجموعه پادکست هوش مصنوعی – [کلیک کنید]



📌 کانال اختصاصی آموزش هوش مصنوعی [@FaraAI] را دنبال کنید.
‌

‌
🎉 رایگان آموزش ببینید!

در کانال آپارات فرادرس، می‌توانید قسمتی از آموزش‌های منتشر شده در فرادرس را به صورت رایگان مشاهده کنید تا آموزش مورد نظر خود را بهتر انتخاب کنید.


✔️ مجموعه آموزش‌های رایگان علم داده و داده کاوی در کانال آپارات فرادرس: 👇

▫️ آموزش اصول و روش‌های داده کاوی

▫️ آموزش داده کاوی در RapidMiner

▫️ آموزش وب کاوی یا Web Mining

▫️ آموزش داده کاوی در متلب MATLAB

▫️ آموزش متن‌ کاوی‌ Text Mining با زبان آر R

▫️و ده‌ها آموزش جذاب دیگر ...


🔔 برای مشاهده سایر آموزش‌های رایگان، کانال فرادرس را در آپارات دنبال کنید: 🔻

🔗 کانال آپارات فرادرس - [کلیک کنید]


📌 کانال اختصاصی آموزش علم داده [@Fara_DS] را دنبال کنید.‌
‌

‌
✔️ یادگیری تقویتی یکی از شاخه‌های مهم یادگیری ماشین است که برای حل مسائل تصمیم‌گیری در شرایطی که محیط به صورت پویا و تغییرکننده است، استفاده می‌شود.

✔️ در یادگیری تقویتی، یک عامل با محیط تعامل دارد و برای رسیدن به هدف مشخص، با استفاده از روش‌های تجربی و آزمایشی تصمیم‌های بهینه برای عمل در محیط گرفته و از اعمال قبلی خود در محیط یاد می‌گیرد.

✔️ یادگیری تقویتی در کاربردهای گوناگونی از جمله بازی‌های رایانه‌ای، رباتیک، مدیریت مالی، تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و زیست‌شناسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین در مسائلی که در آنها نمی‌توان به راحتی الگوی ثابتی برای تصمیم‌گیری تعیین کرد، یادگیری تقویتی می‌تواند به عنوان یک راه‌حل مناسب مورد استفاده قرار گیرد.

✔️ به طور کلی، یادگیری تقویتی به شما این امکان را می‌دهد که با استفاده از تجربه و تلاش مداوم، بتوانید رفتارهای بهینه را در محیط‌های پویا و پیچیده یاد بگیرید.


🛍 در لینک زیر می‌توانید آموزش یادگیری تقویتی را به صورت رایگان مشاهده نمایید:

🧨 آموزش یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
‌

📌 کانال اختصاصی آموزش علم داده [@Fara_DS] را دنبال کنید.‌‌
‌
‌

‌
🔥 از قافله عقب نمانید ...

🛍 فقط تا پایان روز سه‌شنبه، ۱۶ آبان ماه فرصت دارید تا «آموزش فن بیان و اصول سخنوری» را به صورت رایگان از فرادرس دریافت نمایید.

💲 هزینه اصلی آموزش: ۳۵۹,۰۰۰ تومان

🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه فرادرس: رایگان

👈 کد تخفیف ۱۰۰ درصدی: FRAW89

🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]

📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌‌‌‌‌

‌
🎉 دسترسی به جدیدترین کدهای تخفیف فرادرس

🛍 همراه با فرصت‌های ویژه فرادرس، یادگیری را شروع کنید:

🔗 صفحه مشاهده پیشنهادات ویژه فرادرس - [کلیک کنید]



‌‏⭐ تا ۴۸۰ هزار تومان تخفیف در جشنواره مهر آموزش

🎁 کد تخفیف: MAZ89
_______________‏

‌‏⭐ ۱۵۰ هزار تومان هدیه آموزشی، مخصوص اپلیکیشن فرادرس

🎁 کد تخفیف: FRAPP

📆 اعتبار: تا پایان روز ۳۰ آبان ۱۴۰۲
_______________‏

⭐ ۵۵ درصد تخفیف برای ثبت اولین سفارش خرید

🎁 کد تخفیف: FRSTRD

📆 اعتبار: تا پایان روز ۳۰ آبان ۱۴۰۲
_______________‏

⭐ ۵۵ درصد تخفیف ویژه آموزش‌های طراحی و گرافیک کامپیوتری

🎁 کد تخفیف: FRGRAPH72

📆 اعتبار: تا پایان روز ۲۵ آبان ۱۴۰۲
_______________‏

⭐ ۵۵ درصد تخفیف ویژه آموزش‌های توسعه مهارت‌های فردی

🎁 کد تخفیف: FRSKD73

📆 اعتبار: تا پایان روز ۲۰ آبان ۱۴۰۲
_______________‏

⭐ جهت اطلاع از تمامی کدهای تخفیف فعال در فرادرس و نحوه استفاده از آن‌‌ها، به لینک زیر مراجعه کنید:

🔗 فرصت‌های ویژه فرادرس - [کلیک کنید]


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ یادگیری عمیق چیست ؟

🔸 یادگیری عمیق به عنوان یکی از زیرشاخه‌های حوزه یادگیری ماشین تلقی می‌شود. هدف یادگیری عمیق طراحی سیستم‌های کامپیوتری هوشمندی است که بتوانند مشابه انسان درباره موضوعی خاص، راه‌حل ارائه کنند و مفاهیم جدیدی را یاد بگیرند.

🔸 این حوزه از فناوری، شاخه‌ای مهم در «علم داده» (Data Science) است، زیرا اصلی‌ترین مباحث این شاخه، آمار و مدل‌سازی برای پیش‌بینی مسائل مختلف را شامل می‌شود. مهندسان علم داده با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق می‌توانند جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم عظیمی از داده‌ها را سریع‌تر و آسان‌تر انجام دهند.

🔸 الگوریتم‌های یادگیری عمیق با در اختیار داشتن ورودی‌های مختلفی از دنیای بیرون مانند تصاویر، صوت و متن، به دنبال پیدا کردن الگوهایی هستند که با استفاده از آن‌ها بتوانند پیش‌بینی خاصی را پیرامون موضوع مطرح شده انجام دهند.


👈 برخی از کاربردهای یادگیری عمیق

✔️ تشخیص کلاه‌برداری: از مدل‌های یادگیری عمیق می‌توان به منظور شناسایی تراکنش‌های غیرعادی کاربران استفاده کرد. به عبارتی، با در اختیار داشتن داده‌های مربوط به مشتریان مانند موقعیت مکانی، بازه‌های زمانی خرید و الگوهای خرید از کارت اعتباری می‌توان فعالیت‌های مشکوک کاربران در رابطه با کارت‌های اعتباری را شناسایی کرد.

✔️ خودکارسازی عملیات در حوزه کشاورزی: کشاورزان می‌توانند از ابزارهای مبتنی بر یادگیری عمیق برای تشخیص حیوانات وحشی، پیش‌بینی وضعیت آب و هوا، پیش‌بینی بازدهی محصولات و ماشین‌های کشاورزی خودران استفاده کنند.

✔️ خدمات پزشکی: با جمع‌آوری شرح حال بیماران و آماده کردن آن‌ها در قالب داده‌های مناسب برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، می‌توان ابزاری قدرتمند به منظور تشخیص بیماری تهیه کرد تا اطلاعات جامعی را در اختیار پزشکان و متخصصان قرار دهد و در راستای تشخیص بهترین راه درمان به آن‌ها کمک کند.


مطالعه ادامه مطلب: 👇👇

🔗 یادگیری عمیق چیست؟ - [کلیک کنید]


🚀 برای مشاهده آموزش‌های ویدئویی علم داده و داده‌کاوی، کلیک کنید 👇

🔗 مجموعه آموزش علم داده و داده‌کاوی


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌
‌

‌
‌🔔 رایگان شد...

📗 همین حالا می‌توانید «آموزش فتوشاپ – ترمیم و افزایش کیفیت عکس‌های قدیمی» را از فرادرس به صورت رایگان دریافت کنید. 🎉

🔖 در این آموزش، نه‌تنها سعی شده است به‌صورت خلاصه و مفید روش ترمیم عکس‌های قدیمی نشان داده شود، بلکه تا حد امکان سعی شده مطالب ساده بیان شود تا مخاطبین مبتدی نیز بتوانند به‌راحتی از این آموزش استفاده کنند. از طرفی، نکاتی جالب، کاربردی و شگفت‌انگیز مانند حذف سوژه در یک عکس پرجزئیات نیز مازاد بر محتوی، آموزش داده خواهد شد.

🔖 در این آموزش قصد داریم به شما نشان دهیم که چگونه با یک رویکرد گام‌ به‌ گام، عکس‌های قدیمی را در فتوشاپ بازسازی کنید. این فرادرس به مخاطبان کمک می‌کند که تا علاوه بر اینکه بتوانند عکس‌هایی را که به‌لحاظ فیزیکی قابل ترمیم نیستند، به‌صورت دیجیتالی ترمیم کنند، بتوانند کیفیت آن‌ها را نیز بهبود ببخشند.

🎯 مناسب برای: علاقه‌مندان به هنر عکاسی | علاقه‌مندان به ادیت تصویر | ترمیم عکس‌های قدیمی | گرافیک

💲 هزینه اصلی آموزش: ۳۲۹۰۰۰ تومان

🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه فرادرس: رایگان

👈 کد تخفیف ۱۰۰ درصدی: FRBE92

❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه ۲۶ آبان ۱۴۰۲

🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]

👈 راهنمای دریافت رایگان آموزش فتوشاپ – ترمیم و افزایش کیفیت عکس‌های قدیمی — [کلیک کنید] 👉


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌

‌
🎉 ۵۰ درصد تخفیف در «جشنواره پاییز، فصل آموختن» فرادرس

🎁 در این جشنواره می‌توانید تمامی آموزش‌های فرادرس را با ۵۰⁒ تخفیف ویژه دریافت کنید.

🛍 لینک ورود به صفحه جشنواره – [کلیک کنید]


💢 همچنین برای سهولت در دسترسی به آموزش‌های علم داده و داده‌کاوی می‌توانید از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇


🔸 آموزش کلان داده و پردازش با Hadoop‌

🔸 آموزش مصورسازی داده‌ها و پردازش داده

🔸 آموزش داده کاوی، متن کاوی، وب کاوی و ...

🔸 آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی و داده کاوی


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌

‌‌‌
⏳ ساعات پایانیِ استفاده از «طرح تخفیف ۵۰ درصدی» را از دست ندهید!

🟢 همین حالا روی لینک زیر بزنید و آموزش‌های مورد علاقه خود را با نصف قیمت تهیه کنید. 👇

🌟 ورود به صفحه طرح ویژه یادگیری — [مشاهده آموزش‌ها]


🔻 در ادامه برخی از آموزش‌های پرطرفدار فرادرس، آمده است. جهت دسترسی سریع‌تر، روی عنوان مورد نظر خود کلیک کنید. 👇

🔸 آموزش برنامه‌نویسی

🔸 آموزش پایتون

🔸 آموزش اکسل

🔸 آموزش فتوشاپ

🔸 آموزش طراحی سایت

🔸 آموزش بورس و بازارهای مالی

🔸 آموزش تــوسعه مهـارت فــردی


⭐ پرمخاطب‌ترین آموزش‌های فرادرس - [کلیک کنید]

📚 فرادرس | دانش در دسترس همه؛ همیشه و همه جا

@FaraDars - فرادرس
‌

‌
📚 آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون – سریع و آسان در ۱۸۰ دقیقه ⏰


⭐ یادگیری ماشین (Machine‎ Learning‎) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی و یکی از موضوعات مورد توجه در علوم کامپیوتر است که به سیستم‌های کامپیوتری، توانایی یادگیری از داده‌ها را می‌دهد. در واقع یادگیری ماشین، بررسی می‌کند که چگونه کامپیوترها می‌توانند بر اساس داده یاد بگیرند.

⭐ از کاربردهای یادگیری ماشین می‌توان به فیلتر کردن هرزنامه‌ها در شبکه‌های اجتماعی، تشخیص افراد مریض و دید کامپیوتری برای ماشین‌های خودران اشاره کرد. یادگیری ماشین دارای چند حوزه مهم از جمله یادگیری نظارت شده، بدون نظارت، نیمه نظارتی و تقویتی است.


💢 برای شروع یادگیری، روی لینک زیر بزنید: 👇👇

▫️ آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون – سریع و آسان در ۱۸۰ دقیقه



🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]‎


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی

‌
⭐ یادگیری ماشین

🔸با گسترش کاربردهای فناوری اطلاعات در حوزه های مختلف، نیاز به خودکار نمودن فرایندهای تصمیم گیری، روند فزاینده ای را داشته است. دانش هوش مصنوعی به عنوان یک راهکار اصلی، برای رفع این نیازها از روش های مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده می کند.

🔸 در واقع می توان یادگیری ماشین را به عنوان مجموعه ای از ابزارهای پایه برای هوشمند سازی فرایندها در کاربردهای مختلف، به کار گرفت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش یادگیری ماشین

▫️ یادگیری ماشین با Python

▫️ آموزش ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون

▫️ یادگیری ماشین و پیاده سازی در Python – بخش یکم

▫️ یادگیری ماشین و پیاده سازی در Python – بخش دوم

▫️ انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین در Python

▫️ آموزش پاکسازی داده‌ها در پایتون برای یادگیری ماشین

▫️ یادگیری ماشین به زبان R



🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]‎


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ تحلیل شبکه های اجتماعی و علمی

🔸 از آنجایی‌ که شبکه‌های اجتماعی نقش کلیدی در موفقیت‌‌های تجاری و پیشرفت‌های کاری ایفا می‌کنند، شبکه‌ها راه‌هایی برای جمع‌آوری اطلاعات برای شرکت‌ها مهیا می‌کنند که باعث می‌شود، از رقابت بپرهیزند و حتی برای تنظیم قیمت‌ها و سیاست‌ها با هم همکاری نمایند.

🔸 در آموزش‌های زیر شما می‌توانید به بررسی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی بانرم‌افزارهای مختلفی از قبیل NodeXL، Gephi و Pajek پرداخته شده است.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی و علمی

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با نرم افزار NodeXL

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با نرم افزارهای Gephi و Pajek

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با زبان R و متن کاوی



🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]‎


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌