معرفی دوره آموزش دیتا ساینس و ماشین لرنینگ همراه با استخدام
امروزه به دلیل حجم وسیعی از داده‌هایی که توسط مشاغل، سازمان‌ها و افراد تولید می‌شود، "دیتا ساینس و ماشین لرنینگ" اهمیت زیادی پیدا کرده است.
دیتا ساینس، ابزارها و تکنیک‌هایی را برای به دست آوردن نگاه کاربردی از این داده‌ها فراهم می‌کند و به کسب‌وکارها در بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری‌هایشان کمک چشم‌گیری می‌کند.
از ویژگی‌های این شغل می‌توان به امکان رشد بسیار زیاد، درآمد بالا به‌صورت دلاری و ریالی، حوزه بسیار گسترده با موقعیت شغلی‌های فراوان، احتمال بالا استخدام شدن در سازمان‌های بزرگ، امکان کار در صنایع مختلف و.. اشاره کرد.
در طول دوره‌ی دیتا ساینس و ماشین لرنینگ با کمک اساتید متخصص و باتجربه، هر دانشی که پیش‌نیاز ورود به دنیای دیتا ساینس است؛ از جمله: مبانی برنامه‌نویسی، احتمال و آمار، پایتون و… از پایه به شما آموزش داده می‌شود و در ادامه با استفاده از ابزارهای مختلف دیتا آنالیز و ماشین لرنینگ (هوش مصنوعی) با فرآیندهای جمع‌آوری داده، پردازش، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل آن‌ها آشنا می‌شوید.
آموزش در این دوره کاملا پروژه محور، همراه با حل تمرین خواهد بود و علاوه بر آموزش‌های تخصصی، جلسات انتقال تجربه، آموزش رزومه‌نویسی و آموزش ساخت لینکدین را هم خواهید داشت.
در پایان، اگر پروژه‌‌ی نهایی دوره را با موفقیت انجام دهید، برای استخدام شدن هم به شما کمک می‌کنیم.
+
تعداد دانش‌آموختگان دوره
$
میانگین حقوق ماهانه در خارج از ایران
میلیون تومان میانگین حقوق ماهانه کارشناس در ایران
معرفی دوره از زبان هدایتگر دوره
کمک به استخدام در شرکت‌های منتخب
شما با استفاده از آموزش‌های بوتکمپ و انجام تمرین و پروژه به سطحی می‌رسید که به عنوان برنامه‌نویس جونیور در شرکت‌ها مشغول به کار بشید. به شما نحوه ارسال رزومه، مصاحبه شغلی و ارتباط با شرکت‌ها رو آموزش میدیم تا خودتون هم رزومه بفرستید. برای افرادی که با حضور فعالانه، دوره را با موفقیت به آخر می‌رسونن، فرایند کاریابی شامل ارزیابی رزومه، شبیه‌سازی مصاحبه شغلی و معرفی‌شون به شرکت‌های منتخب براشون انجام میشه.
سرفصل های دوره
Machine Learning & Deep Learning
ماشین لرنینگ زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی(AI) است و به شرکت‌هایی که حجم عظیمی از داده‌ها را مدیریت و اجرا می‌کنند، در مدل‌سازی داده‌ها کمک می‌کند.
machine learning (ML) introduction
mathematical background
ML overview & ML flow
data collection and integration
data visualization & analysis
feature selection & engineering
Regression
classification (KNN)
SVM
Decision Tree
Ensemble Learning
clustering
Neural Network
deep learning
Data analysis
در این بخش،با فرایند‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی دیتا آشنا خواهید شد.
Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks
Built In Data Structures, Functions, and Files
NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation
Getting Started with Pandas
Data Loading, Storage, and File Formats
Data Cleaning and Preparation
Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
Plotting and Visualization
Data Aggregation and Group Operations
Estimation and Hypothesis Testing
Time Series
Storytelling with Data
Data Analysis Interview Examples
Fundamental of computer & programming
برای شروع برنامه نویسی، ابتدا با مبانی کامپیوتر و برنامه نویسی آشنا می‌شوید.
computer science
Variables
Operators
Loops
Functions
Arrays
Storage and File
Database
پایگاه داده، مجموعه‌ای سازمان یافته از اطلاعات یا داده‌های ساختار یافته است که به صورت الکترونیکی در یک سیستم کامپیوتری ذخیره می‌شود.در این بخش با پایگاه‌های داده و SQL آشنا می‌شوید.
Getting Started with RDBMS
Select Statement
Where Clause
Join Statement
Aggregations
Views/Materialized Views
experience transfer panel
در این بخش با تجربیات و دانش حرفه‌ای افراد موفق در حوزه‌ی دیتا همراه خواهید شد.
پریسا خزائی Data Scientist در Shaparak
بهنام صمدی Senior Data Scientist در Digikala
حسین انصاری CTO سابق در Mofid Securities
علی اسد Data Scientist درBale Messenger
و...
Git
Git یک سیستم کنترل open source است که برای مدیریت همه چیز از پروژه‌های کوچک تا بسیار بزرگ، طراحی شده است. در این بخش با قسمت‌های مختلف Git آشنا خواهید شد.
Introduction
Browsing History
Branching
Rewriting History
Collaboration
Git in Real Project
Soft Skills
مهارت‌های نرم یکی از اصول مهم ارتباطی در هر شغلی است. در این بخش با این مهارت‌ها آشنا خواهید شد.
شخصیت شناسی ابزارهای معتبر شخصیت شناسی (تست NEO، تست HOLLAND) و تحلیل آن
پنج دشمن کار تیمی
بازیکن تیمی ایده آل
پرورش تفکر انتقاد
پرورش مهارت یادگیری
پرورش مهارت مدیریت عادت
Python
در علم داده، به دانش خوبی از یک زبان برنامه نویسی مانند پایتون نیاز است.
Input & Output
Variables
Comments
Data types
Operators
Conditions
Collections
Loops
Functions
OOP
Exception Handlings
Files
Context manager
Module & Packages
Virtual
Environments
Generators
Decorators
Mathematics & Linear Algebra
ریاضیات،آمار و احتمال پیش نیازهای مهمی برای درک الگوریتم‌های مختلف ماشین لرنینگ هستند.
Introduction to Probability
Introduction to Statistics
Mathematics
Linear Algebra
Machine Learning & Deep Learning
ماشین لرنینگ زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی(AI) است و به شرکت‌هایی که حجم عظیمی از داده‌ها را مدیریت و اجرا می‌کنند، در مدل‌سازی داده‌ها کمک می‌کند.
machine learning (ML) introduction
mathematical background
ML overview & ML flow
data collection and integration
data visualization & analysis
feature selection & engineering
Regression
classification (KNN)
SVM
Decision Tree
Ensemble Learning
clustering
Neural Network
deep learning
مدرسان دوره
چرا این دوره؟
مزایای این دوره
از زبان دانش پذیران آکادمی
دانشپذیران دورههای قبل درباره‌ی دوره چه می‌گویند؟
سلام، روزتون بخیر
بوتکمپ دیتاساینس به دو دلیل برای من خیلی مفید بود:
۱- گستردگی مباحث به شکلیه که فقط در قالب چنین دوره‌ای ممکنه به همه‌ش پرداخته بشه.
۲- تجربه‌ی کار گروهی و یادگیری مهارت‌های نرم برای ورود به بازار کار ضروریه.
در کنار این دو نکته، آشنایی با اساتید، پشتیبان، منتور و سایر دانشپذیران تجربه‌ی منحصر به فردی بود.
امیر قبادی دارینی
مسیرآموزشی در دانشکار
ورود به دوره
یادگیری در دوره
پس از دوره
سوالات شما پاسخ داده نشد؟
برای دریافت مشاوره تخصصی رایگان روی درخواست مشاوره کلیک کنید.
در سریعترین زمان ممکن کارشناسان آکادمی با شما تماس می‌گیرند.
سوالات متداول
توضیحات تکمیلی در مورد دیتا ساینس
دیتا ساینس یا علم داده چیست؟
علم داده، یک زمینه بین رشته‌ای است که از روش‌ها، الگوریتم‌ها، و سیستم‌های علمی برای استخراج بینش‌ها و دانش از داده‌های ساختاری و بی‌ساختار استفاده می‌کند. این علم شامل تکنیک‌های مختلفی مانند کاوش داده، یادگیری ماشین، تحلیل آماری و مدل‌سازی پیش‌بینی برای کشف الگوها، روندها و ارتباطات در مجموعه‌های داده می‌شود. علم داده نقش بسیار مهمی در اطلاع‌رسانی فرآیندهای تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی عملیات و حل مسائل پیچیده در صنایع مختلف از جمله مالی، بهداشت، بازاریابی و فناوری دارد. دانشمندان داده در این زمینه دارای ترکیبی از تخصص در برنامه‌نویسی، ریاضیات و دانش حوزه‌ای هستند که امکان کنترل حجم بزرگ داده‌ها و استخراج بینش‌های قابل اعمال را برای آن‌ها فراهم می‌کند تا استراتژی‌های کسب‌وکار و نوآوری را راه‌اندازی کنند. با رشد و پیچیدگی مداوم داده‌ها، تقاضا برای دانشمندان داده ماهر که قادر به تفسیر، تجزیه‌وتحلیل و استخراج ارزش از داده‌ها هستند، به سرعت افزایش می‌یابد که همین مسئله علم داده را یک جزء اساسی و پویا از جامعه و صنعت مدرن می‌سازد.
دوره آموزشی استخدامی Python/Django
بوتکمپ استخدامی Front-End(ReactJS)
دوره آموزشی استخدامی Data Analysis
دوره آموزشی استخدامی Data Science and Machine Learning
ویژه شرکت‌ها
وبینارها
فرصت‌های شغلی
سوالات متداول
درباره ما
ارتباط با ما
قوانین و مقررات
