0

بلاک‌چین و بیت‌کوین به زبان ساده

درباره این دوره

بلاک چین به زبان ساده: در دوره معاصر فناوری‌ها، بلاک چین (blockchain) دستاوردهای فوق‌العاده‌ای داشته است. بلاک چین طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی از مالی گرفته تا خدمات اجتماعی را دربرگرفته است و تأثیر زیادی بر دنیا‌ی تجارت نوظهور داشته است. از زمانی که فناوری بلاک چین به خدمات تجارت الکترونیکی ورود کرده است، ارزهای دیجیتال در حال افزایش هستند.

بیت کوین (Bitcoin) و اتریوم (Ethereum) از جمله انواع ارزهای دیجیتال (Digital Currency) هستند که از فناوری بلاکچین در آن‌ها استفاده ‌شده است. بلاک چین در حال تغییر دادن صنایع ازجمله دارایی، املاک و مستغلات، مراقبت‌های بهداشتی، بیمه و بخش عمومی است.

تقاضا برای متخصصان بلاک چین به‌سرعت در حال رشد است و تا سال 2025، 18 درصد از تولید ناخالص داخلی جهان از طریق فناوری‌های بلاک چین تأمین می‌شود.

یکی از کاربردهای بلاک چین این است که اطلاعات مالی را ثبت و کنترل می‌کند و از اولین و معروف‌ترین کاربردهای فناوری بلاک چین، خرید و فروش ارزهای دیجیتال است. زمانی که بیت کوین معرفی شد، به مردم این امکان را داد تا به صورت مستقیم با یکدیگر معامله کنند. بیت کوین و سایر ارزهای دیجیتال از فناوری بلاک چین برای ثبت معاملات استفاده می‌کنند.

دوره بلاک چین به زبان ساده دانش‌ پایه‌ای در مورد بیت کوین و استفاده از فناوری بلاک چین به روش‌های متنوع و نوآورانه را در اختیار شما قرار می‌دهد. آموزش بلاک چین برای هر فردی، حتی کسی که سابقه فنی چندانی ندارد، مناسب است. دوره آنلاین بلاک چین به زبان ساده برای افراد حرفه‌ای و غیرحرفه‌ای مانند توسعه‌دهندگان، مدیران پروژه، معماران فناوری، متخصصان پشتیبانی، رهبران گروه، مدیران محصولات و تحلیلگران تجارت ایده‌آل است.

دوره بلاک چین به زبان ساده مروری مفهومی و خلاصه فنی فناوری بلاک چین است و یادگیری عمیقی را درباره بیت کوین ارائه می‌دهد. این دوره مقدمه‌ای در مورد بیت کوین و سایر ارزهای دیجیتال به شما ارائه می‌دهد. هم‌چنین، دوره آموزش بلاک چین و بیت کوین شامل مقدمه‌ای در مورد چگونگی دستیابی بیت کوین (Bitcoin mining)،  خرید و فروش بیت کوین، نحوه ذخیره و استفاده از بیت کوین و موارد دیگر است.

علاوه بر این، این دوره به شما کمک می‌کند تا با چگونگی ساخت یک بلاک چین‌ آشنا شوید و نحوه کار آن، از امنیت و حملات احتمالی گرفته تا نحوه پیاده‌سازی یک بلاک چین را به شما آموزش می‌دهد.

به طور خلاصه در دوره بلاک چین به زبان ساده، شما یاد خواهید گرفت که بلاک چین چیست، مفاهیم بیت کوین چه هستند، بیت کوین چگونه کار می‌کند، کاربردهای بلاک چین چیست، آینده بیت کوین چگونه خواهد بود، خریدوفروش ارز دیجیتال چگونه است، ماینینگ بیت کوین چگونه انجام می‌شود و سخت‌افزار مناسب برای آن چیست و موارد دیگر.

موسسه برگزارکننده

مکتب خونه

مدرس

جادی میرمیرانی

دوره های مشابه

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.

 

سرفصل‌های دوره علم داده (دیتا ساینس)

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.

 

سرفصل های دوره :

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.

  • مبانی آمار و جبرخطی
    • تحلیل داده با اکسل
    • مدیریت پایگاه داده با Microsoft SQL Server
    • هوش تجاری در Power BI
    • مبانی و مفاهیم علم‌داده
    • تحلیل آماری در زبان R
    • علم‌داده در پایتون
    • سری‌های زمانی در پایتون
    • سیستم‌های توصیه‌گر در پایتون
    • متن‌کاوی  و وب‌‎کاوی
    • یادگیری عمیق
    • تحلیل کلان داده
    • داستان‌سرایی داده با نرم‌افزار Tableau
    • مدیریت و حاکمیت داده
    • مدیریت فرآیند و فرآیندکاوی

نظرات شما

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *