0

دوره آنلاین و بلند مدت علم داده(موسسه توسعه)

درباره این دوره

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

موسسه برگزارکننده

موسسه آموزش عالی آزاد توسعه

مدرس

فرزاد مینویی

دوره های مشابه

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

نرم‌افزار Adobe Illustrator، نرم‌افزاری است برای تولید تصاویر گرافیکی، تصویرسازی و صفحه‌آرایی. ایلاستریتور بعنوان مهمترین نرم‌افزار برپایه اصول‌ وکتور در کنار یک نرم‌افزار رستر (بیت‌مپ) مانند ادوبی فوتوشاپ جعبه ابزار کاملی برای یک طراح گرافیک را بوجود می‌آورند. فایل‌های وکتور یا برداری از نقاط و خطوط متصل به آنها بر اصول ریاضی بوجود می‌آیند در صورتیکه فایل‌های رستر (بیت‌مپ) از پیکسل تشکیل شده‌اند. نرم‌افزارهای رستر (بیت‌مپ) برای اصلاح عکس یا ایجاد تصاویر واقعگرایانه مناسب هستند و نرم‌افزار‌های  وکتور برای صفحه‌آرایی، تولید تصاویر گرافیکی و تصویرسازی مناسب هستند. امروزه طراحان گرافیک و تصویرسازان از ایلوستریتور برای طراحی انواع نشانه یا نشانه‌نوشته، تبلغات محیطی مانند بیل‌برد، انواع اقلام چاپی از کارت ویزیت گرفته تا پوستر، تصاویر گرافیکی برای فضای مجازی و تبلیغات و طراحی رابط کاربری برای نرم‌افزارهای وب و موبایل یا طراحی مد استفاده می‌کنند. درواقع هر طراح فعال در حوزه خلق تصویر دیجیتال باید استفاده از ایلوستریتور را بیاموزد.

مخاطبین دوره دوره‌ جامع نرم‌افزار Adobe Illustrator

این دوره برای هنرجویان هنرستان و دانشجویان رشته‌ گرافیک، صفحه‌آرایی، تصویرسازی، طراحی پارچه و فعالان حوزه تبلیغات و هر کسی که در حیطه خود نیاز به تولید تصاویر دو‌بعدی دارد مناسب است.

ملزومات دوره

نرم‌افزار Adobe Illustrator حداقل نسخه‌ (۲۷.۷) ۲۰۲۳
حداقل سیستم مورد نیاز:
CPU: Core i5 با امکان SSE 4.2
GPU: ۱ Gb رم با پشتیبانی از OpenGL 4.0
RAM: ۸ Gb

همچنین داشتن یک قلم دیجیتال ساده می‌تواند روند کار با نرم‌افزار را راحت‌تر کند اما الزامی نیست.

پیش نیاز دوره

این دوره پیش‌نیاز خاصی ندارد ، اما آشنایی با مبانی هنرهای تجسمی مانند طراحی، رنگ‌شناسی و ترکیب‌بندی به استفاده کارآمدتر از این ابزار کمک کند.

خروجی دوره

بعد از گذراندن این دوره شما با تمام جزییات ادوبی ایلوستریتور آشنا می‌شوید و با انجام تمرین‌ها و مطالعه سرفصل‌های ارائه شده می‌توانید به این نرم‌افزار مسلط شوید.

ادوبی ایلوستریتور پیش‌نیاز بسیاری از دوره‌های گرافیک دیزاین و تصویرسازی‌ست و با تسلط به این نرم‌افزار می‌توانید در دوره‌های مرتبط با این حوزه‌ها شرکت کنید.

با گذراندن دوره‌های مدرسه اینورس، شما گواهی پایان دوره دریافت می‌کنید.

 

نظرات شما

دیدگاهتان را بنویسید

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