منو
HTML یک زبان برنامه‌نویسی است که برای طراحی صفحات وب استفاده می‌شود. با استفاده از HTML می‌توانید محتوای وب‌سایت خود را مانند متن، تصاویر، فرم‌ها، جداول و دیگر المان‌ها را به نمایش بگذارید.
اهمیت یادگیری طراحی وب با HTML چیست؟
با معرفی مفهوم اینترنت و همین طور وب، زبان‌ها و تکنولوژی‌های جدیدی نیز معرفی شد، تا کاربران بتوانند از محیط اینترنت و وب استفاده کنند. از جمله مشاغلی هم که با معرفی وب و اینترنت مطرح شد، مشاغل مربوط به شاخه طراحی صفحات وب و پیاده‌سازی وب‌سایت بود. افرادی که در این شاخه فعالیت می‌کردند، امکانی را برای کاربران فراهم می‌کردند، تا وب سایت‌های خود را راه‌اندازی کنند همین طور، وب‌سایت‌های مورد نیاز را نیز برای کاربران پیاده‌سازی و طراحی می‌کردند.
زبان نشانه‌گذاری HTML اولین زبانی است، که برای پیاده‌سازی صفحات وب، می‌توان از آن استفاده کرد و توسط تمامی مرورگرهای وب پشتیبانی می‌شود. زبان نشانه گذاری HTML به شما این امکان را می‌دهد، تا بتوانید ساختار و قالب اصلی وب‌سایت خود را مشخص کنید. مثلاً بگویید که در صفحه، چنین محتوایی وجود دارد و همین طور صفحه به چند بخش تقسیم می‌شود. تنظیمات مربوط به شکل دادن به المان‌های موجود در صفحه نیز از طریق زبان CSS امکان‌پذیر است.
همچنین، با گذشت زمان و به منظور تکمیل روال طراحی صفحات وب و همین طور، فراهم کردن ابزارهای جدید، زبان‌های دیگری نیز از جمله CSS ارائه شدند. زبان HTML نیز به مرور دست خوش تغییرات فراوانی شد و در به روزرسانی‌هایی که برای آن ارائه می‌شود، امکانات جدیدی به آن اضافه می‌گردد و همین طور عملکرد برخی امکانات در نسخه‌های قبلی، تغییرات زیادی را شاهد بودند. هم‌اکنون، آخرین نسخه ارائه‌شده برای زبان نشانه‌گذاری HTML، نسخه ۵ است، که در آن برخی امکانات جدید به نسخه قبلی اضافه شده و سبک و روال کدنویسی، استانداردتر شده است.
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.
