‌‌‌
⏳ 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
‌‌

‌
⭐ ترکیب، تلفیق و تحلیل داده‌ها

🔸 منظور از ترکیب داده یا اطلاعات، ادغام توامان اطلاعات دریافتی از منابع مختلف برای دستیابی به درک بهتر محیط مساله و در نتیجه، اتخاذ تصمیمات دقیق تر است. بر این اساس، ترکیب اطلاعات می تواند به عنوان ابزاری قدرتمند در خدمت داده کاوی و اکتشاف معرفت به کار گرفته شود.

🔸 روش تلفیق داده ها به ترکیب داده های حاصل از حسگرهای مختلف برای پیش بینی دقیق تر خواص و حالات یک سیستم می پردازد. این تکنیک به ترکیب داده های جمع آوری شده از منابع مختلف پرداخته و با ربط دادن اطلاعات حاصل شده به شرایط سامانه مورد تحلیل، به سمت بهترین تصمیم گیری حرکت می کند.

🔸 یادگیری تجزیه‌و‌تحلیل و آماده‌سازی داده‌ها، یکی از مهارت‌های بسیار مهم و حیاتی برای تحلیل داده‌ها و ایجاد الگوریتم‌های هوشمند است. امروزه داده‌ها به عنوان یکی از باارزش‌ترین دارایی‌ها در دنیای تجارت و صنعت شناخته شده‌اند و شرکت‌ها به دنبال استخراج اطلاعات مفید از داده‌های خود هستند.


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

▫️ آموزش ترکیب اطلاعات

▫️ آموزش تلفیق داده

▫️ آموزش pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون

▫️ تحلیل و پردازش اطلاعات با انواع ماشین

▫️ تحلیل داده های فروش محصولات با Python

▫️ تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با Python


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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ الگوریتم‎‌های یادگیری ماشین

🔸یادگیری ماشین در حقیقت الگوریتمی برای یاد گرفتن و تعمیم دادن از روی داده‌های ثبت‌ شده ورودی و خروجی است که هدف آن، پیش‌بینی نتایج برای داده‌های ورودی جدید است.

🔸 در فهرست زیر با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون و متلب آشنا خواهید شد.


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

▫️ آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون

▫️ آموزش الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین

▫️ آموزش پیش بینی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون



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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌‌‌‌‌
🎉 هر آموزش فقط ۵۹ هزار تومان در جشنواره «شگفتی آموختن»

💢 با وارد کردن کد تخفیف AMG86 هزینه هر کدام از ۴۰۰ آموزش ارائه شده در این طرح، ۵۹ هزار تومان محاسبه خواهد شد!

🔗 ورود به صفحه جشنواره و مشاهده ۴۰۰ آموزش - [کلیک کنید]


🔸 در ادامه، بعضی از آموزش‌های این طرح را مشاهده می کنید. برای مشاهده هر آموزش، روی لینک آن بزنید 👇👇

▫️ آموزش زبان بدن

▫️ آموزش اکسل Excel

▫️ آموزش برنامه نویسی Python

▫️ آموزش فتوشاپ – روتوش چهره

▫️ آموزش برنامه نویسی جاوا Java

▫️ آموزش طراحی و گرافیک با Corel

▫️ آموزش طراحی لوگو با Illustrator

▫️ آموزش ترفندهای کاربردی در Excel

▫️ آموزش ChatGPT در تدریس و یادگیری

▫️ آموزش انواع هک و روش های مقابله با آن

🔥 400+ آموزش جذاب دیگر، هر آموزش فقط 59 هزار تومان!


🔗 ورود به صفحه جشنواره و مشاهده ۴۰۰ آموزش - [کلیک کنید]


📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌‌‌

‌
⭐ یادگیری عمیق Deep Learning

🔸 یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین علوم حوزه هوش مصنوعی است که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، برای پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده و با ابعاد بالا به کار می‌رود.

🔸 مزایا یادگیری یادگیری عمیق:

_ یادگیری خودکار ویژگی‌ها
_ یادگیری چندلایه ویژگی‌ها
_ دقت بالا در نتایج
_ قدرت تعمیم بالا و شناسایی داده‌های جدید
_ پشتیبانی گسترده سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
_ پتانسیل ایجاد قابلیت‌ها و کاربردهای بیشتر در آینده


🔻 در ادامه با آموزش‌های کاربردی و مهم در حوزه یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.


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

▫️ آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning

▫️ یادگیری عمیق – شبکه های GAN با پایتون

▫️ پیاده سازی بازی مار در پایتون با یادگیری عمیق

▫️ یادگیری عمیق با کتابخانه PyTorch در پایتون

▫️ مکان یابی اشیا با TensorFlow

▫️ یادگیری عمیق با پایتون – TensorFlow و Keras

▫️ برنامه نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow ۲

▫️ بخش‌ بندی معنایی تصویر با الگوریتم یادگیری عمیق U-Net در Spyder



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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ آموزش‌های کاربردی یادگیری ماشین


⭐ یادگیری ماشین در تحلیل بازارهای مالی

🔸 استفاده از یادگیری ماشین با استفاده از پایتون در بازارهای مالی اهمیت بسیار زیادی دارد. این ترکیب نه‌تنها به تجار و سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تری برای قیمت‌های دارایی‌های مالی ایجاد کنند، بلکه به مدیریت ریسک‌های بازار و بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌های مالی کمک می‌کند. .

▫️ یادگیری ماشین در بازارهای مالی با پایتون - [کلیک کنید]

ا ———————————————-

⭐ یادگیری ماشین در مهندسی عمران

🔸 یادگیری ماشین به عنوان یک روش هوش مصنوعی، می‌تواند در بسیاری از زمینه‌های مهندسی عمران، از جمله طراحی و ساخت سازه‌ها، بهبود کیفیت ساختمان‌ها، پیش‌بینی رفتار و عملکرد سازه‌ها در شرایط مختلف و حتی بهبود مدیریت پروژه‌های عمرانی استفاده شود.

▫️ یادگیری ماشین در مهندسی عمران با متلب - [کلیک کنید]



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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
💎 راهنمای جامع شغلی کارشناس تحلیل داده‌ها

🔹 امروزه با توجه به وجود ابزارهای ذخیره‌سازی داده و نیز پیشرفت در ابزارهای پردازش داده‌ها، شرکت‌ها تمایل زیادی به استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده کسب‌وکار خود جهت استفاده برای بهبود فرایند تصمیم‌گیری دارند. لذا به دنبال افرادی هستند که بتوانند داده‌های ذخیره‌سازی شده را به صورت متمرکز و یکپارچه ذخیره و پاک‌سازی کنند و با استفاده از روش‌های آماری و توصیفی، شرایط فعلی و وضعیت جاری سازمان را توصیف کنند و راه‌حل‌هایی را برای بهبود کسب‌وکار ارائه کنند.

🔹 کارشناس تحلیل داده‌ها، فردی است که در زمینه تحلیل داده‌های آماری فعالیت می‌کند. این فرد مسئول تجزیه‌وتحلیل داده‌های موجود در یک تحقیق است و اطمینان حاصل می‌کند که نتایج به دست آمده از داده‌ها صحیح و قابل قبول هستند.


💢 برای آشنایی با شرح وظایف، مهارت‌ها، فرصت‌های شغلی و بازار کار کارشناس تحلیل داده‌ها به صورت رایگان، روی لینک زیر کلیک کنید: 👇🏻

▫️ آشنایی با شغل کارشناس تحلیل داده‌ها



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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
‌🎉 اضافه شدن ۱۰۰ آموزش جدید به طرح «شگفتی آموختن»

👈👈 ۱۰۰ + ۴۰۰ = ۵۰۰ آموزش؛ هزینه هر آموزش فقط ۵۹ هزار تومان!

💢 با اضافه شدن ۱۰۰ آموزش جدید، تعداد آموزش‌های ارائه شده در طرح «شگفتی آموختن» به ۵۰۰ عنوان رسید.


✔️ در این طرح تخفیف، شما می‌توانید هر کدام از ۵۰۰ آموزش ارائه شده را فقط با قیمت ۵۹ هزار تومان تهیه کنید. 👇👇

🔗 ورود به صفحه جشنواره و مشاهده ۵۰۰ آموزش – [کلیک کنید]



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

@FaraDars — فرادرس‌‌
‌

‌
⭐ مصورسازی داده

🔸 در دنیای داده‌کاوی و کار با داده‌ها حجم فراوان داده‌ها بی‌شک کار توضیح داده‌ها و نمایش نتایج حاصل از بررسی داده‌ها را بسیار سخت می‌کند؛ لذا هر فردی در هر حیطه‌ای که با داده‌ها و اطلاعات وسیع آماری کار می‌کند، نیازمند ابزاری برای انتقال مفاهیم به ساده‌ترین شکل ممکن است.

🔸 در آموزش‌های زیر مصورسازی داده‌های آماری با چند ابزار مهم و کاربردی ارائه شده است.


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

▫️ آموزش پیش پردازش و مصورسازی داده‌ها با Tidyverse در R

▫️ آموزش تصویرسازی داده‌ها در پایتون با کتابخانه Seaborn

▫️ آموزش ROOT و رابط pyROOT برای مصورسازی داده‌ها



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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ داده‌کاوی Data Mining

🔸 در رشته‌های مختلف علمی، نظریه‌های بسیار مهمی که با مطالعات میدانی به دست آمده‌اند، همگی دارای این مولفه مشترک هستند: به دست آوردن قواعد و قوانینی که توضیحی فشرده و مفهومی از داده‌های در دسترس را ارائه می‌دهند.

🔸 این عملیات، و مجموعه دیگری از کارهای مرتبط با آن، موضوع بحث یکی از زیرشاخه‌های مشترک علوم کامپیوتر و آمار، به نام داده‌کاوی است. فرایند کلی استخراج دانش از داده، معنای عام‌تری از داده‌کاوی را در بر دارد که به Knowledge Discovery from Data یا به اختصار KDD معروف است.


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

▫️ آموزش اصول و روش های داده کاوی

▫️ آموزش داده کاوی Data Mining در MATLAB

▫️ آموزش داده کاوی یا Data Mining در RapidMiner

▫️ آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین در بازاریابی با RapidMiner

▫️ آموزش مفاهیم آماری در داده کاوی و پیاده سازی آن در Python

▫️ آموزش تخمین خطای طبقه بندی در داده کاوی


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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ آموزش‌ نرم‌افزار‌های یادگیری ماشین


⭐ نرم‌افزار WEKA

🔸 نرم‌افزار WEKA به عنوان یک ابزار گرافیکی با رابط کاربری کاربرپسند، امکان انجام فعالیت‌های مرتبط با یادگیری ماشین و داده‌کاوی را برای کاربران فراهم می‌کند. این نرم‌افزار به افرادی که تازه وارد حوزه یادگیری ماشین و داده‌کاوی شده‌اند یا افرادی که تمرکز آن‌ها بر روی جنبه‌های تحلیل داده‌ها بیشتر است، اجازه می‌دهد تا بدون داشتن دانش کدنویسی، در حوزه داده‌کاوی فعالیت کنند.

▫️ یادگیری ماشین و داده کاوی بدون کدنویسی با WEKA - [کلیک کنید]

ا ———————————————-

⭐ نرم افزار مدل سازی داده ها

🔸 اگر به دنبال نرم افزاری منسجم برای مدل سازی هستید که به کدنویسی های پیچیده نیازی نداشته باشد، Eureqa بهترین گزینه برای شما محسوب می شود. یادگیری و اجرای این نرم افزار هوش مصنوعی بسیار ساده است به طوری که طیف گسترده ای از مردم، از دانشجویان گرفته تا فعالین در بورس می توانند به راحتی آن را یاد گرفته و از آن استفاده کنند.

▫️ نرم افزار Eureqa Formulize برای یادگیری ماشین - [کلیک کنید]



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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ آموزش‌ وب کاوی و متن کاوی


⭐ وب کاوی Web Mining

🔸 وب به عنوان گسترده ترین رسانه جهانی از منظر تولید محتوا و نیز میزان کاربران، فرصت ها و چالش های نوینی را فرا روی بشر قرار داده است. تنوع اطلاعات و خدمات در وب، تامین نیاز اطلاعاتی کاربران را به یکی از چالش های جدی آنان تبدیل نموده است.

▫️ آموزش وب کاوی یا Web Mining - [کلیک کنید]

ا ———————————————-

⭐ متن کاوی Text Mining

🔸 در میان انواع داده ای مختلف، داده های متنی، رایج ترین و به نوعی پر استفاده ترین گونه هستند. به عبارت دیگر، این داده ها تقریبا در تمامی حوزه های کاربردی تولید می شوند و موارد استفاده فراوانی دارند.

▫️ آموزش متن کاوی با زبان R - [کلیک کنید]



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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
⭐ آشنایی با کلان داده Big Data

🔸 امروزه در عصر فناوری با نرخ بالای تولید محتوا توسط مخاطبین مواجه هستیم که به منظور مشاهده اطلاعات تولید شده در یک روز به چند سال زمان نیاز داریم، به همین دلیل تحلیل درست اطلاعات و به کارگیری نتایج درست از تحلیل مورد نیاز است.

🔸 کلان‌داده به حجم عظیمی از اطلاعات و نحوه تحلیل آن‌ها اطلاق می‌شود که می‌تواند کمک شایانی به سازمان‌های بزرگ در جهت اخذ تصمیمات مهم بکند. در سال‌های اخیر دانشمندان و محققین ویژگی‌های بسیاری را برای کلان‌داده که همگی با حرف “V” شروع می‌شوند، در نظر گرفته‌اند. لذا آشنایی با این مفهوم برای متخصصان فناوری و تحلیل‌گران سیستم لازم است.


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

▫️ آموزش آشنایی با کلان داده یا Big Data

▫️ آموزش کلان داده و پایگاه داده غیر رابطه‌ای NOSQL

▫️ آموزش مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده

▫️ آموزش تجزیه و تحلیل کلان داده با Hadoop

▫️ آموزش Apache Cassandra

▫️ آموزش تحلیل داده‌های جریانی با Apache Kafka

▫️ آموزش پردازش زبان‌های طبیعی NLP در Python با پلتفرم NLTK



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


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌

‌
❗️ بزرگ‌ترین تخفیف تاریخ فرادرس ❗️


🎁 با ۶۵⁒ تخفیف ویژه در جشنواره «روز دانشجو» فرادرس، آموزش‌های مورد علاقه خود را دریافت کنید.

⭐ فرصتی بی‌نظیر و تکرار نشدنی برای یادگیری هر آنچه دوست دارید...


✅ برای مشاهده آموزش‌ها و دریافت کد تخفیف روی لینک زیر کلیک کنید. 👇🏻👇🏻

✔️ ورود به صفحه جشنواره و دریافت کد تخفیف – [کلیک کنید]


✅ برای دسترسی سریع‌تر، می‌توانید از لینک‌های زیر استفاده کنید: 😉

🔗 جدیدترین آموزش‌های دو ماه اخیر

🔗 پرمخاطب‌‎ترین آموزش‌های یک ماه اخیر
‌
🔗 همه فرادرس‌ها با طبقه‌بندی موضوعی


📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌‌