امروزه با توجه به تغییر نحوه زندگی و افزایش حضور اینترنت و تکنولوژی در زندگی افراد، فروشگاههای اینترنتی در اغلب مواقع، اولویت افراد برای خرید به حساب میآیند. در فروشگاه آنلاین، مشتری به راحتی میتواند محصول مورد نظر خود را با محصولات مشابه مقایسه کند، همچنین میتواند از نظرات سایر خریداران آن محصول که در وبسایت درج شده است، استفاده کند. به دلیل استفاده روزافزون خریداران از وبسایتها و فروشگاههای اینترنتی، داشتن وبسایت برای هر کسبوکاری یک امر ضروری است و به عنوان یک مزیت رقابتی محسوب میشود.
طراحی فروشگاه اینترنتی، گامی بزرگ در جهت کسب درآمد از اینترنت و کارآفرینی به شمار میرود. اگر میخواهید صاحب کسبوکار خود باشید و درآمد مناسبی داشته باشید، حتی اگر با برنامهنویسی آشنا نیستید، میتوانید با استفاده از وردپرس (WordPress) و ووکامرس (WooCommerce) یک فروشگاه اینترنتی طراحی کنید. همچنین میتوانید از این آموزش به عنوان یک مهارت برای کسب درآمد استفاده کنید و برای صاحبان کسبوکارها، وبسایت فروشگاهی طراحی کنید.
در این فرادرس، به صورت پروژهمحور یک فروشگاه اینترنتی با موضوع محصولات ارگانیک را با استفاده از وردپرس و ووکامرس از صفر تا صد طراحی خواهیم کرد. بعد از دیدن این آموزش، شما قادر خواهید بود وبسایت فروشگاهی را برای هر نوع محصولی مانند پوشاک، لوازم خانگی، لوازم دیجیتال و… طراحی کنید.
چنانچه به دنبال یادگیری آموزش وردپرس هستید، میتوانید با مراجعه به قسمت آموزش وردپرس در سایت تیموتی بررسی و مقایسه دورههای مختلف را مشاهده کرده و دوره موردنظر خود را انتخاب نمایید.
علم داده (Data Science) شامل مجموعهای از اصول، تعریف مسئله، الگوریتمها و فرآیندها است که هدف آن استخراج الگوهای غیرواضح و مفید از مجموعه دادهها است. امروز علم داده در حال تحول حوزههای علمی و کاربردی مختلف از پزشکی، روان شناسی، علوم اجتماعی، کسبوکار و مدیریت، علوم پایه، فنی و مهندسی و … است.
این دوره در ۳۱ جلسه برگزار میشود که هر جلسه ۳ ساعت و نیم است. جمعاً در این دوره بیش از صد ساعت محتوای آموزشی با تکیه بر حل مسئله از دنیای واقعی در حوزههای مختلف علم داده ارائه میگردد. برنامه هر جلسه به شرح زیر است:
جلسه اول: مقدمهای بر علم داده، نصب آناکوندا، کار اولیه با پایتون (اعداد، حروف، عملگرها)
جلسه دوم: ساختارهای داده، عبارات شرطی و حلقهها در پایتون
جلسه سوم: ماژولها و کتابخانه، توابع و کلاس در پایتون، مثال الگوریتم نیوتن-رافسون
جلسه چهارم: آشنایی با کتابخانه Numpy در پایتون، مروری بر مفاهیم جبرخطی و ماتریسها
جلسه پنجم: آشنایی با کتابخانه Pandas در پایتون
جلسه ششم: آشنایی با کتابخانه Matplotlib در پایتون
جلسه هفتم: روشهای آمار توصیفی و استنباطی برای شناخت داده- موردکاوی اول
جلسه هشتم: نحوه مواجهه با دادههای گمشده و دادههای پرت- موردکاوی دوم
جلسه نهم: مقدمهای بر یادگیری ماشین، آشنایی با الگوریتم kNN
جلسه دهم: پیادهسازی الگوریتم kNN در پایتون و آشنایی با مراحل مدلسازی در یادگیری ماشین – موردکاوی سوم
جلسه یازدهم: الگوریتم رگرسیون خطی
جلسه دوازدهم: پیادهسازی الگوریتم رگرسیون خطی در پایتون – موردکاوی چهارم
جلسه سیزدهم: رگرسیون گام به گام و رویکردهای قاعدهسازی در رگرسیون خطی- موردکاوی پنجم
جلسه چهاردهم: آشنایی با الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی در یادگیری ماشین- موردکاوی ششم
جلسه پانزدهم: آشنایی با رگرسیون لجستیک
جلسه شانزدهم: آشنایی با الگوریتمهای kNN، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان برای حل مسائل دستهبندی
جلسه هفدهم: پیادهسازی الگوریتمهای دستهبندی در پایتون – موردکاوی هفتم
جلسه هجدهم: آشنایی با الگوریتمهای نظارتنشده؛ خوشهبندی و کاهش بعد
جلسه نوزدهم: پیادهسازی الگوریتمهای نظارتنشده در پایتون- موردکاوی هشتم
جلسه بیستم: مقدمهای بر یادگیری عمیق- موردکاوی نهم
جلسه بیستویکم: تحلیل سریهای زمانی
جلسه بیستودوم: پیادهسازی تحلیل سریهای زمانی در پایتون- موردکاوی دهم
جلسه بیستوسوم: مقدمهای بر زبان برنامهنویسی R: ساختارهای داده، عبارات شرطی، حلقهها، توابع و کتابخانه
جلسه بیستوچهارم: تحلیلهای آماری در R- موردکاوی یازدهم
جلسه بیستوپنجم: پیادهسازی یادگیری ماشین در R بخش اول – موردکاوی پنجم در R
جلسه بیستوششم: پیادهسازی یادگیری ماشین در R بخش دوم – موردکاوی هفتم در R
جلسه بیستوهفتم: آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و انبار داده
جلسه بیستوهشتم: راهاندازی پایگاه داده MySQL- موردکاوی دوازدهم، بخش اول
جلسه بیستونهم: تمیزکردن و پردازش دادهها در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش دوم
جلسه سیام: کوئرینویسی پیشرفته در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش سوم
جلسه سیویکم: مقدمهای بر پیادهسازی محصولات دادهمحور- موردکاوی سیزدهم
علاقمندان به حوزه علوم داده (Data Science)، یادگیری ماشین و دادهکاوی، اعضای تیم داده و هوش تجاری شاغل در استارتاپها، سازمانها و کسب و کارها، علاقهمندان به امور پژوهشی در حوزه علم داده و افرادی که به دنبال آموزش های کاربردی و ارتقاء مهارت های خود هستند، میتوانند در این دوره شرکت نمایند. با مراجعه به صفحه آشنایی با رشتههای دانشگاهی مرتبط با علم داده در ایران به درک بیشتری در این حوزه میرسید.
متخصص علمداده براساس آخرین آمارهای رسمی جزو سه شغل برتر در سال 2022 هست. شغلی که علاوه بر جذابیت شغلی دارای حقوق و مزایای بسیار بالاتری به نسبت سایر مشاغل بوده است. متخصص علمداده فردی است که مهارتهای خود را در زمینه آمار و ساختن مدلهای یادگیری ماشین بکار میبرد تا پیشبینیها را انجام دهد و به سؤالات کلیدی در کسبوکار پاسخ دهد. همچنین یک متخصص علمداده باید درست مانند یک تحلیلگر داده قادر به پاکسازی، تجزیهوتحلیل و تجسم دادهها باشد. بااینحال، یک متخصص داده، عمق و تخصص بیشتری در این مهارتها دارد و همچنین قادر به آموزش و بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین است. متخصص علمداده فردی است که میتواند با پرداختن به سؤالات نامحدود و دگرگون پذیر و استفاده از دانش خود در مورد آمار و الگوریتمهای پیشرفته، ارزش زیادی را خلق کند.
دوره جامع علمداده در ۱۵ سرفصل کاربردی طی ۳۵۰ ساعت منطبق با نیازمندیهای بازار کار طراحی و برنامهریزی شده است. این دوره یک سفر منسجم و جامع جهت تبدیلشدن شما به یک متخصص علمداده خواهد بود. در این دوره با مفاهیم، تکنیکها و ابزارهای مرجع و تخصصی روز علمداده توسط برجستهترین اساتید در سرفصلهای زیر تدریس خواهند شد.