‌
⭐ 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
‌‌

‌
⭐ مصورسازی داده‌ها

🔸 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
‌‌

‌
⭐ 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
‌‌

‌
⭐ 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
‌‌

‌
📚 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
‌‌