با استفاده از لینک زیر می توانید کارگاه آشنایی با برنامه نویسی پایتون که دید بسیار جامع و خوبی برای شروع به شما می دهد را ببنید و سطح کارگاه را نیز بررسی نمایید.

برای ثبت نام و مشاهده کارگاه روی عکس یا این متن کلیک کنید!

یادگیری علوم داده به دلایل متعددی اهمیت فراوانی پیدا کرده و به یکی از مهارت‌های اساسی در قرن ۲۱ تبدیل شده است. این حوزه نقش کلیدی در تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید از آن‌ها ایفا می‌کند و به افراد و سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند. در زیر به برخی از مهم‌ترین دلایل اهمیت یادگیری علوم داده اشاره شده است که می‌توانید در معرفی دوره خود از آن‌ها استفاده کنید:

1. **تصمیم‌گیری مبتنی بر داده**
   در دنیای مدرن، حجم داده‌های تولید شده به طرز چشمگیری افزایش یافته است. علوم داده ابزارهایی را در اختیار ما می‌گذارد که با استفاده از آن‌ها می‌توانیم این داده‌ها را تحلیل کنیم و به نتایجی دقیق‌تر و قابل‌اعتمادتر دست یابیم. این امر در بسیاری از صنایع از جمله بهداشت، مالی، تجارت و مهندسی، تأثیرگذار است.

2. **ایجاد مزیت رقابتی**
   شرکت‌هایی که از علم داده برای بهینه‌سازی فرآیندهای خود استفاده می‌کنند، می‌توانند به بینش‌هایی دست یابند که رقبا فاقد آن هستند. این موضوع به آن‌ها کمک می‌کند تا بازار را بهتر درک کنند، محصولات و خدمات خود را بهبود بخشند و در نهایت سهم بیشتری از بازار را به دست آورند.

3. **افزایش تقاضا برای متخصصان علوم داده**
   بازار کار در حوزه علوم داده با رشد چشمگیری همراه است. مشاغلی مانند تحلیلگر داده، دانشمند داده (Data Scientist)، و مهندس یادگیری ماشین به سرعت در حال افزایش هستند و شرکت‌های مختلف به دنبال جذب افراد ماهر در این حوزه هستند. این رشته به عنوان یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در جهان شناخته شده است.

4. **خودکارسازی و بهینه‌سازی فرآیندها**
   یکی از کاربردهای مهم علوم داده، بهینه‌سازی فرآیندها و خودکارسازی آن‌ها است. با استفاده از الگوریتم‌ها و تحلیل داده‌ها، می‌توان فرآیندهای پیچیده را به صورت خودکار انجام داد که به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی می‌انجامد.

5. **حل مسائل پیچیده**
   علوم داده به ما کمک می‌کند تا با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های پیشرفته، مسائل پیچیده را حل کنیم. این مسائل می‌تواند شامل پیش‌بینی رفتار مشتریان، تشخیص بیماری‌ها، یا بهینه‌سازی زنجیره تأمین باشد.

6. **پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین**
   علوم داده به طور مستقیم با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ارتباط است. یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های مهم علوم داده است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌ریزی دقیق، تصمیم‌گیری کنند. این فناوری‌ها به سرعت در حال توسعه هستند و کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارند.

با این توصیف، یادگیری علوم داده نه تنها به عنوان یک مهارت کاربردی بلکه به عنوان یک فرصت بزرگ شغلی و تحقیقاتی در دنیای امروز اهمیت دارد.

در مجموع پژواک دانش پس از 6 سال فعالیت پیوسته و برگزاری بیش از 260 دوره آموزشی افتخار کسب رضایتمندی 91 درصدی دانشپذیرانش را دارد که ستاره ای درخشان در دفتر افتخارات و بزرگترین سرمایه معنوی ماست (منبع: نظرسنجی سایت ایوند)

سرفصل کارگاه به صورت جامع و کاربردی و پایه تدوین شده است که شما را به یک متخصص علوم داده و هوش مصنوعی واقعی تبدیل کند.

زبان برنامه‌نویسی پایتون

✔️ مباحث پایه برنامه نویسی

✔️ ساختار کدنویسی در پایتون

✔️ اوپراتورها و شی‌گرایی در پایتون

✔️ مدیریت استثنائات و دیباگینگ

✔️ متغیرها، دستورات شرطی، حلقه ها و توابع

✔️ بررسی، کدنویسی و تمرین الگوریتم‌های معروف

✔️ فرآیند تبدیل کد به برنامه و گرافیکی‌سازی

کتابخانه های پایتون (نامپای، پانداس، سایکیت لرن و ...)

زبان برنامه‌نویسی R

✔️ آنالیز داده و مدل‌های تحلیلی

✔️ تعریف متغیر، دنباله‌ها، بردارها و آرایه‌ها، توابع کاربردی و  پکیج‌های R

✔️ دستورات کنترلی، شرطی و  حلقه های تکرار

✔️ فراخوانی دیتا، معرفی انواع مختلف داده ها

✔️ ایجاد سری داده، تبدیل سری های مختلف داده به یکدیگر

✔️ استخراج داده های معین در یک دیتافریم به روشهای مختلف

✔️ نمایش اطلاعات و عملیات ریاضی 

✔️ رسم نمودارهای ابتدایی و پایه

✔️ مدل های خطی 

✔️ آنالیزهای آماری (آنالیز واریانس تک و چند متغیره، رگرسیون چندگانه)

✔️ معرفی پکیج های مهم آر جهت استفاده در رسم نمودارهای حرفه ای برای مقالات و انجام مدل های خطی

✔️ معرفی پلت فرم ها و سایت ها جهت پشتیبانی R

✔️ تکالیف کلاسی و انجام پروژه های کاربردی

پایگاه داده و زبان SQL

✔️ موتورهای مورداستفاده برای پایگاه داده

✔️ آموزش فراخوانی پایگاه داده

✔️ دستورات SQL برای استخراج داده

کاربرد علوم داده

✔️ سازماندهی پروژه‌ها براساس متدولوژی کریسپ 

✔️ بررسی و تحلیل دیتاست های مختلف در علوم اجتماعی، مدیریت، اقتصاد، پزشکی، مهندسی و ...

✔️ پیش پردازش، آنالیز و آماده سازی داده

✔️ بصری‌سازی و تحلیل داده ها

هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ

✔️ الگوریتم های یادگیری ماشین باناظر و بدون ناظر

✔️ الگوریتم های درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، KNN ، LOF، شبکه عصبی، جنگل تصادفی، رگرسیون، خوشه بندی و ...

✔️ مدل های یادگیری عمیق (شبکه های عصبی CNN  ، RNN و ...

✔️ پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر

✔️ کاربرد پلتفرم های هوش مصنوعی (Chat GPT و ...) در توسعه، بهبود و دیباگ برنامه ها

✔️ آموزش Github، Stackoverflow و نحوه توسعه پروژه و دانش

✔️ دقت نمایید که همه ارتباطات از طریق ایمیل انجام می شود و بعد از ثبت نام حتما ایمیل خود را برای اطلاعات تکمیلی چک کنید. فیلم های کلاس برای شرکت کنندگان تا 24 ساعت بعد از هر جلسه ایمیل می گردد. مدرک برای متقاضیانی که بلیت های همراه با مدرک را خریده اند پست میشود پس حتما در ارائه آدرس و کد پستی دقیق کوشا باشید. نام و نام لاتین خود را برای صدور مدارک به صورت کامل، صحیح و در صورت دارا بودن بر اساس پاسپورت وارد نمایید.

✔️ اعطای مدرک بین المللی معتبر از Oxfordcert انگلستان

✔️ پشتیبانی نامحدود

✔️ حضور اساتید حرفه ای و پشتیبانی نامحدود (بعد از این وبینار در گروه های تخصصی عضو میشوید که استاد تا تسلط کامل شما پاسخگوی سوالات شما خواهد بود)

✔️ ظرفیت دوره محدود می باشد
✔️ این دوره بصورت "آنلاین و آفلاین" برگزار میشود.
✔️ این کارگاه در  4 جلسه 4 ساعته پنجشنبه‌ و جمعه ها شروع از  16 اسفند ماه از ساعت 9 الی 13 برگزار می گردد.