بهترین دوره آموزش علم داده در ایران صفر تا صد + 8 درس رایگان

پکیج جامع آموزش علم داده یا داده کاوی ( دیتاساینس ) مقدماتی تا پیشرفته شامل 50 ساعت فیلم آموزش علم داده به زبان ساده می باشد که از شما یک کارشناس داده کاوی حرفه ای می سازد. کاملترین دوره آموزش علم داده ( دیتا ساینس ) مهندس تقندیکی یک آموزش علم داده یا آموزش داده کاوی بسیار جامع و پیشرفته است که شما را از صفر ، تبدیل به یک کارشناس داده کاوی ( دانشمند داده ) می کند.

با رشد روز افزون داده ها، باید بپذیریم که حکومت آن ها بر جهان شروع شده است و جهان به دنبال شکار متخصصین این حوزه به منظور مقابله با داده ها می باشد، دانشمندان علم داده | Data Scientist با توانایی های آماری، مصورسازی، دسته بندی، خوشه بندی، پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و ... می توانند به عناصر جهان مانند شرکت ها، دولت ها در تحلیل و کسب سوددهی بیشتر از داده ها کمک کنند.

لذا در کاملترین دوره آموزش علم داده | Data Science | مقدماتی تا پیشرفته | سناریو محور و گام به گام در خدمت شما بوده و قصد داریم در پایان این دوره از شما دانشجوی عزیز یک متخصص علم داده يا دانشمند علم داده | Data Scientist بسازیم. متخصص علم داده | Data Scientist یکی از پردرآمدترین شغل های حال حاضر دنیا در قرن جاری می باشد.

در کاملترین دوره آموزش علم داده | Data Science مدرس کاظم تقندیکی تمام تلاش خود را بکارگرفته تا با پشتیبانی مادام العمر و تجربه چندین ساله در قالب 50 ساعت تدریس مفید معادل 200 ساعت تدریس حضوری (در صورت نیاز بیشتر هم خواهد شد)، به شکل ساده، قابل فهم ، کاربردی و عملیاتی تمام مبانی ، اصول ، فنون ، ابزارها، صفر تا صد الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین (15 ساعت)، صفر تا صد پردازش زبان طبیعی NLP | text processing (10 ساعت) صفر تا صد پردازش تصویر | Image Processing (5 ساعت) را به شما دانشجویان عزیز آموزش می دهد.

در دوره آموزش علم داده یا داده کاوی، مهندس تقندیکی صفر تا صد پردازش ویدیو | Video Processing (3 ساعت)، صفر تا صد مصورسازی داده ها  | visualization (2 ساعت) ، صفر تا صد پیش پردازش داده ها |  (3 ساعت) Preprocessing، دستورات SQL (3 ساعت) و مبانی آماری ، کتابخانه های یادگیری ماشین ، بینایی ماشین ، بهبود تصویر ، رسم انواع نمودار، الگوريتم هاي يادگيري با نظارت، يادگيري بدون نظارت، تحليل هاي آماري ديتاست ها ، تبدیل متن (pdf) به گفتار | Text to Speech ، ساخت موتور جست و جو، زبان برنامه نویسی آر | R (زبانی برای تحلیل آماری، مصور سازی و رگرسیون) ... را تحت عنوان فیلد علم داده | Data Science به شما عزيزان آموزش می دهد.  فراموش نکنید که دوره علم داده | Data Science تنها در برخي از دانشگاه های ایران برگزار شده که هزینه آن بین 10 تا 20 میلیون می باشد که با بررسی ها انجام شده از لحاظ کیفیت و کمیت در سطوح بسيار پایین تری از این دوره قرار دارند.

علم داده  | Data Science چیست؟

از جذاب ترین و پردرآمدترین شغل های قرن جاری، می توان به شغل های مشتق شده از حوزه علم داده ها | Data Science اشاره کرد. یکی از این شغل ها، "متخصص علم داده" يا "دانشمند علم داده" نام دارد که به دنبال تحلیل عمیق و استخراج دانش از حجم عظیمی از داده ها می باشد. علم داده | Data Science یک فیلد میان رشته ای از آمار، ریاضیات و یادگیری ماشین بوده که با ترکیب و استفاده از آن ها به تحلیل داده ها پرداخته و زمینه کسب سود سازی شرکت ها را با تصمیم گیری درست مهیاء می نماید.

امروزه کشورها، دولت ها، شرکت ها و موسسات با حجم وسیعی از داده های ساختاریافته و غیرساختاریافته روبه رو بوده که دانش، الگو و رابطه های زیادی را در خود مخفی نموده است. لذا به دنبال یک متخصص علم داده ها هستند تا با الگوريتم هاي مختلف يادگيري ماشين و ... بتوانند به تحلیل و دانش عمیقی از داده ها همراه با کسب سود و منفعت دست یابند.

سایر تعاریف ساده علم داده | Data Science :

1. پرسیدن سوالات صحیح و تجزیه و تحلیل داده های خام
2. مدل سازی داده ها با استفاده از الگوریتم های مختلف پیچیده و کارآمد
3. تجسم داده ها برای دستیابی به دیدگاه بهتر
4. درک داده ها برای تصمیم گیری بهتر و یافتن نتیجه نهایی

متخصص و دانشمند علم داده | دیتا ساینس:

متخصص علم‌ داده یا دانشمند علم‌داده | Data Science براساس آخرین آمارهای رسمی جز سه شغل برتر در قرن جاری هست. شغلی که علاوه بر جذابیت شغلی دارای حقوق و مزایای بسیار بالاتری به نسبت سایر مشاغل بوده در دنيا است .

از علم داده | دیتا ساینس در کجا استفاده می شود؟

در هر شرکت، سازمانی یا مجموعه ای که انبوهی از اطلاعات وجود داشته باشید این حوزه قابلیت استفاده دارد و فرقی ندارد که زمینه فعالیت مجموعه چیست. شما با یادگیری تکنیک های تدریس داد شده، می توانید تحلیل هایی که افراد دیگر قادر به استخراج آن نیستند را انجام دهید. به عنوان مثال به صورت سنتی و ساده، کارشناسان با نرم افرارهایی مانند اکسل سعی می کردند تحلیل انجام دهند.

اما تحلیل های حرفه ای كه بتوانند دانش، الگوهای مخفی و روند ها را در داده کشف کنند و منجر به بینش مدیریتی و تصمیم گیری شوند بدون علم به دانش داده كاوي ، يادگيري ماشين ، پردازش متن ، آمار و برنامه نویسی امکان پذیر نیست. همچنین فرصت های کارآفرینی در حوزه های مختلف علم داده نیز در ایران بسیار باز ، موضوعی بکر و پردرآمد است.

فواید یادگیری علم داده | دیتا ساینس در چیست؟

یادگیری مهارت های علم داده | Data Science یا آموزش داده کاوی درست می تواند برای بسیاری از فارغ التحصیلان دانشگاه ها مفید واقع شود. دنیای امروز شدیداً به داده ها و آمار و ارقام متکی است افراد در جایگاه های مختلف در صنعت و دانشگاه برای درک کسب و کارها به درک و تفسیر داده ها نیاز دارند.

علم داده | Data Science مختص فرد یا گروه خاصی نیست و تمامی فعالان صنعت و دانشگاه می توانند به تناسب حرفه خود از چنین دانشی بهره بگیرند و از مزایای آن سازمانها و جامعه را بهره مند سازند. یادگیری این مهارت ها در دانشگاه می تواند در هر یک از سه مقطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکترا اتفاق بیفتد.

هرچه عادت فکری کار با داده زودتر آموزش شود با سهولت بیشتری می تواند در ذهن افراد نهادینه شود و اثرات مفید بیشتری بر جای بگذارد. بررسی عناوین پایان نامه های دانشجویان دانشگاه های مختلف نشان می دهد که بسیاری از دانشجویان پایان نامه های خود را در رشته های مختلف به روش کمی انجام می دهند و از تحلیل کمی داده ها برای پاسخگویی به مساله تعریف شده استفاده می کنند در حالی که در دروس دانشگاهی هیچ گاه با داده ها کار نکرده اند و پایان نامه برخورد اولیه آنها با موضوع تحلیل داده ها بوده است.

دوره آنلاین یا حضوری کدام یک بهتر است؟

ما به شما تضمین می دهیم که این دوره آموزشی علم داده ها | Data Science، هیچ تفاوتی با دوره حضوری ندارد. شما با مدرس در طول دوره آموزشی ارتباط دارید و ایشان به تمامی سوالات شما پاسخ خواهد داد.

ارتباط علم‌ داده و کسب و کار ها در چیست؟

امروزه کسب‌وکارهای مختلف فارغ از حوزه‌ای که در آن مشغول به فعالیت می‌باشند به تک‌تک رفتارهای کاربران و مشتریان خود به صورت علمی نگاه می‌کنند و این در حالی است که نسبت به مشتریان بالقوهٔ خود، یعنی کسانی که در حال حاضر مشتری آن شرکت نبوده اما شاید در آینده به یک مشتری مبدل گردند، نیز به عنوان منبع خوبی از درآمدزایی نگاه می‌کنند.

لذا اگر به فکر حضور در دنیای آی‌تی در یک بستر گسترده هستید، حتماً باید با تحلیل داده و نحوهٔ به‌کارگیری از داده‌ها در بهتر شدن خدمات و محصولات آشنا شوید و از همین روی برخورداری از مهارت تحلیل داده‌ها به عنوان یکی از حرفه‌های لازم و ضروری در عصر حاضر قلمداد می‌گردد.

شغل های حوزه علم داده | دیتا ساینس :

همان طور که در بالا بیان شد، طبق آخرین نظرسنجی ها و بررسی های به عمل آمده، حوزه علم داده یکی از حوزه های پرتقاضای شغلی در قرن جاری می باشد، اکثر شرکت ها، دولت ها و کشورها در سال های اخیر با چالش داده ها روبه رو هستند و مشتاق به جذب متخصصین علم داده بوده تا بهترین تصمیم رو در اختیار ان ها قرار دهند. طبق تحقیقات صورت گرفته تا سال 2026 حدود 12 میلیون شغل در این حوزه ایجاد خواهد شد و حداقل حقوق سالانه متخصصین علم داد 165 هزار دلار در سال خواهد بود. در ادامه برخی از شغل های این حوزه را با یکدیگر بررسی می کنیم:

1. دانشمند داده | Data Scientist : فردی که با مصورسازی داده ها، پیش پردازش داده ها، استخراج دانش از داده ها و مدل سازی به دنبال پیدا کردن یک راه حل برای مسائل مبتنی بر داده است. دانشمند داده نیاز است تا با مبانی آمار، ریاضی، هوش صنوعی، داده کاوی و ابزارهایی مانند MATLAB, Python, SQL, Hive, Pig, Excel, SAS, R, JS, Spark آشنایی داشته باشد.

2. متخصص یادگیری ماشین | Machine learning expert : همان طور که از نام این شغل پیدا است، متخصص یادگیری ماشین باید الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین مانند regression, clustering, classification, decision tree, random forest, و ... را آموزش دیده باشد تا بتواند با ابزارها و زبان های مختلف یادگیری ماشین آن ها را توسعه دهد.

 3. مهندس داده | Data engineer : فردی است که با توجه به صورت مسئله مشخص میکند که در یک پروژه یادگیری ماشین دقیقا به چه نوع دادهایی با چه ساختاری نیاز است و به چه شکل قابل دسترسی می باشند. این فرد باید با ابزارهایی مانند  SQL, MongoDB, Cassandra, HBase, Apache Spark, Hive, MapReduce, Python, C/C++, Java, Perl, etc.  آشنایی داشته باشد.

4. مدیر هوش تجاری | Business Intelligence Manager

5. تحلیلگر کسب و کار | Business Analyst

6. مدیر داده ها | Data Administrator

7. معمار داده ها | Data Architect

پیش نیازهای دوره آموزش علم داده | دیتا ساینس :

دو نوع پیش نیاز برای ورود به این حوزه مورد نیاز می باشد

پیش نیازهای غیرفنی

1. داشتن حس کنجکاوی : متقاضی علم داده باید عاشق پیدا کردن راه حل باشد
2. تفکر انتقادی : متقاضی علم داده باید عاشق انتقاد کردن از راه حل های ارائه شده به صورت منطقی باشد
3. مهارت ارتباطی: متقاضی علم داده باید بتواند با متغییر های حل مسئله ارتباط برقرار کند

پیش نیازهای فنی

1. یادگیری ماشین : در این دوره آموزش داده می شود
2. مدل سازی ریاضی : در این دوره آموزش داده می شود
3. آمار : در این دوره آموزش داده می شود
4. برنامه نویسی کامپیوتر: در این دوره آموزش داده می شود
5. پایگاه داده ها: در این دوره آموزش داده می شود

برخی از کاربردهای فیلد علم داده | Data Science :

1. تشخیص تصویر و تشخیص گفتار | Image recognition and speech recognition :

 علم داده در حال حاضر برای تشخیص تصویر و گفتار استفاده می شود. مثلاً وقتی تصویری را در فیس بوک آپلود می کنید و می خواهید دوستان خود را تگ کنید، یکسری پیشنهاد برچسب‌گذاری خودکار با استفاده از الگوریتم های تشخیص تصویر فیس بوک با کمک علم داده نشان داده می شود. همچنین می توانید با استفاده از سیستم های تشخیص گفتار در گوگل سرچ کرده و حتی فرآیند ترجمه را در گوگل ترنسلیت انجام دهید.

2. دنیای بازی | Gaming world :

در دنیای بازی، استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی روز به روز در حال افزایش است در بازی هایی مانند  EA Sports، Sony، Nintendo، به طور گسترده ای از علم داده برای افزایش تجربه کاربر استفاده شده است.

3. جستجوی اینترنتی | Internet search :

وقتی می خواهیم چیزی را در با استفاده از انواع موتورهای جستجو مانند گوگل، یاهو، بینگ، اسک و غیره جست و جو کنیم. همه این موتورهای جستجو از فناوری علم داده برای بهبود تجربه جستجو استفاده می کنند و شما می توانید نتیجه جستجو را در کسری از ثانیه همراه با پیشنهاداتی از کلیدواژه ها دریافت کنید.

4. حمل و نقل | Transport :

صنایع حمل و نقل نیز از فناوری علوم داده برای ایجاد خودروهای خودران استفاده می کنند. با خودروهای خودران، رانندگی راحت تر و تصادفات جاده ای کاهش پیدا می کند.

5. مراقبت های بهداشتی | Healthcare :

 در بخش مراقبت های بهداشتی، از علم داده برای تشخیص تومور، کشف دارو، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی، ربات‌های پزشکی مجازی و غیره استفاده می‌شود.

6. سیستم های توصیه گر |  Recommendation system :

 اکثر شرکت ها مانند آمازون، نتفلیکس، گوگل پلی و غیره از فناوری علم داده برای ایجاد تجربه کاربری بهتر با توصیه های شخصی استفاده می کنند. مانند زمانی که چیزی را در آمازون جستجو می‌کنید و شروع به دریافت پیشنهاد برای محصولات مشابه می‌کنید.

7. تشخیص ریسک | Risk detection :  حوزه مالی همیشه یک حوزه سرتاسر تقلب، خطر به همراه ضرر است، اما با کمک علم داده می توانید با خیال امنتری در این حوزه قدم بردارید. بسیاری از شرکت های مالی به دنبال دانشمند علم داده هستند تا با افزایش رضایت مشتری از ریسک و هر نوع زیان در امان باشند.

ابزارهای مورد نیاز در فیلد علم داده :

متخصص علم داده برای دسترسی به یک دانش مفید و تصمیم صحیح از داده ها حداقل باید با یکی از نرم افزارهای گروه های زیر آشنایی داشته باشد.

ابزارهای تحلیل داده ها | Data Analysis tools : از این نوع ابزارها برای تحلیل داده های خام استفاده می شود. مانند R, Python, Statistics, SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner. 

ابزارهای مدیریت و ذخیره داده ها | Data Warehousing : از این نوع ابزارها برای ذخیره سازی و مدیریت داده های خام استفاده می شود. مانند ETL, SQL, Hadoop, Informatica/Talend, AWS Redshift 

ابزارهای مصورسازی داده ها | Data Visualization tools : از این نوع ابزارها برای انتقال داده های خام در فرم نمودار (اشکال گرافیکی) استفاده می شود. مانند R, Jupyter, Tableau, Cognos. 

ابزارهای یادگیری ماشین | Machine learning tools : از این نوع ابزارها برای پیاده سازی الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین استفاده می شود. مانند Python ، Weka ، Rapiminer

در دوره آموزشی علم داده، تمام گروه های نرم افزاری ذکر شده آموزش داده شده است.

تفاوت هوش تجاری | Business Intelligence با علم داده | دیتا ساینس :

تفاوت 1 : در هوش تجازی | Business Intelligence برای تحلیل داده حتما باید از داده های ساختاریافته (مانند داده های دیتابیسی) استفاده کرد در حالی که فیلد دیتاساینس این محدودیت را ندارد و شما می توانید از داده های متنی، تصویری، صوتی و ... به منظور تحلیل، استخراج دانش، مصورسازی و مدل سازی استفاده کنید.

تفاوت 2 : مهارت کافی و لازم در هوش تجازی | Business Intelligence به ترتیب مصورسازی و آمار است در حالی که در علم داده متخصص علم داده علاوه بر مصورسازی و آمار باید دانش کافی از الگوریتم های یادگیری ماشین | Machine learning نیز داشته باشد.

تفاوت 3 : تمرکز هوش تجازی | Business Intelligence روی داده های گذشته و فعلی است حال آنکه در علم داده | دیتاساینس شما می توانید آموزش رو روی داده های گذشته و فعلی انجام داده و سپس پیش بینی رو روی داده های آینده نیز انجام دهید.

چرا باید این دوره آموزش علم داده | Data Science را بخرم؟

1. دوره آموزشي علم داده | Data Science كاملاً عملي و كاربردي مي باشد
2. ارائه يك آموزش منحصر به فرد، پرانر‍‍ژي، با كيفيت و با قيمت مناسب نسبت به بسياري از دوره هاي موجود.
3. تجربه و دانش چندين ساله مدرس در حوزه علم داده |‌ِ Data Science
4.  تضمين جذب بازار كار پس از پايان دوره آموزشي علم داده | Data Science
5. مناسب براي مبتديان، پ‍‍ژوهشگران ، دانشجويان و اساتيد دانشگاه
6. آموزش عملي و كاربردي ابزارها و كتابخانه هاي مختلف دوره آموزشي علم داده | Data Science
7. واگذاري تمامي كدهاي دوره پس از خريد دوره آموزشي علم داده | Data Science با ارسال يك پيام به ايميل يا واتس اپ مدرس
8. حل چالش های یادگیری ماشین | Machine Learning موجود در وب سایت Kaggel
9. بررسی انواع الگوریتم های علم داده بر روی داده های ساختاریافته و ناساختاریافته
10. آموزش بیش از 20 ابزار و کتابخانه مشهور و پرکاربرد در حوزه علم داده
11. جوین شدن دانشجویان به گروه Data Science VIP پس از خرید دوره و ارسال پیام به مدرس

کتابخانه ها و ابزارهای آموزش داده شده:

1. زبان برنامه نویسی پایتون | Python

2. زبان برنامه نویسی آر | R

3. کتابخانه پردازش تصویر OpenCV

4. کتابخانه پردازش تصویر Pillow

5. کتابخانه پردازش متن TextBlob

6. کتابخانه پردازش متن Spacy

7. کتابخانه پردازش متن NLTK

8. ابزار پردازش متن Voyant

9. ابزار یادگیری ماشین وکا | Weka

10. کتابخانه یادگیری ماشین SKlearn

11. کتابخانه محاسبات عددی Numpy

12. کتابخانه مصورسازی Pandas

13. کتابخانه آماری Statistics

14. کتابخانه وب اسکرپینگ BeautifulSoup

15. کتابخانه Requests

16. کتابخانه تبدیل متن به صدا gTTS

17. کتابخانه پردازش فایل پی دی اف Pypdf2 

18. کتابخانه های Google API

19. ابزار Google Colab

20. ابزار MySQL

21. ابزار پردازش داده در اکسل

22. ابزار VSCode