دوره آموزشی+استخدام

Data science & Machine learning

ورود به دنیای داده با اساتید حرفه‌ای

+۱۶۰ساعت آموزش و پروژه
۷ ماه
همراه با منتورینگ
کمک به استخدام

معرفی دوره‌ی آموزشی استخدامی دیتا ساینس و ماشین لرنینگ

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.

0

+

تعداد دانش‌آموختگان دوره
0

$

میانگین حقوق ماهانه در خارج از ایران
0

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

Data analysis

Fundamental of computer & programming

Database

experience transfer panel

Git

Soft Skills

Python

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

تمرین و پروژه‌های کاربردی
منتورینگ و جلسات رفع اشکال
پشتیبان آموزشی در مسیر یادگیری
آموزش مهارت‌های نرم و کار تیمی
مشاوره رزومه نویسی و مصاحبه شغلی
امکان پذیرش نفرات برتر برای ورود به فضای فریلنسری و کسب درآمد دلاری

از زبان دانش پذیران آکادمی

دانش‌پذیران دوره‌‌های قبل درباره‌ی دوره چه می‌گویند؟

بوتکمپ react.js برای من بسیار مفید و الهام بخش بود.در زمان کوتاهی موضوعات مختلفی به ما توسط اساتید با تجربه آموزش داده شد.

مهارت‌های ارتباطی با سایر افراد سازمان  یاد داده شد.جلسات شخصیت شناسی هم عالی بود.

پشتیبانی عالی  یکی از نقاط قوت دانشکار به حساب میاد.


سحر میرزایی دانش‌پذیر فعلی بوت کمپ React.js
سحر میرزایی دانش‌پذیر فعلی بوت کمپ React.js
امیرحسین صداقت طلب دانش‌پذیر فعلی بوت کمپ React.js
نرگس منافی دانش‌پذیر فعلی بوت کمپ React.js
امیرحسین همتی دانش پذیر فعلی بوت کمپ React.js
میلاد محمودی دانش‌پذیر فعلی بوت کمپPython/Django
مبینا عباسی دانش پذیر دوره دوم بوت کمپ React.js
مریم کهن دانش پذیر دوره دوم بوت کمپ React.js
فاطمه صاحبی دانش پذیر دوره دوم بوت کمپ React.js
ابوفاضل عباسی دانش پذیر دوره دوم بوت کمپ React.js
علیرضا عباسی دانش پذیر دوره دوم بوت کمپ React.js
فاطمه ابراهیمی آهنگرانی دانش‌پذیر فعلی دوره آفلاین React.js
رضا امیدی راد

مسیرآموزشی در دانشکار

ورود به دوره

یادگیری در دوره

پس از دوره

هزینه دوره و ثبت‌نام اولیه

دوره‌ی آموزشی استخدامی

Data Science & Machine Learning

سوالات متداول

faq

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.

توضیحات تکمیلی در مورد Data science & Machine learning

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.

کاربرد علم داده (دیتا ساینس)

استفاده از علم داده در صنایع و بخش‌های مختلف، نقش حیاتی در اطلاع‌رسانی فرآیندهای تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی عملیات و ترقی فناوری دارد. در صنعت مالی، علم داده برای ارزیابی ریسک، شناسایی تقلب، معاملات الگوریتمی و تقسیم‌بندی مشتریان استفاده می‌شود. علاوه بر تمام این کاربردها، علم داده در حوزه بهداشت، به پیش‌بینی بیماری‌ها، تشخیص، طراحی درمان‌های شخصی‌سازی شده و کشف دارو نیز کمک بزرگی به فرآیندهای اجرایی و مدیریتی می‌رساند. بازاریابی و تبلیغات از علم داده از طریق تقسیم‌بندی مشتریان، کمپین‌های تبلیغاتی هدفمند، و تحلیل نظرات مشتری بهره می‌برند. در تجارت الکترونیک، تجربه کاربری را از طریق پیشنهادات شخصی‌سازی شده و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی برای مدیریت موجودی بهبود می‌بخشد. حمل و نقل و لجستیک از علم داده برای بهینه‌سازی مسیر، پیش‌بینی تقاضا، و مدیریت زنجیره تأمین استفاده می‌کنند. به علاوه، سازمان‌های دولتی از علم داده برای ساخت سیاست‌گذاری، تخصیص منابع و پیش‌بینی پلیسی استفاده می‌کنند. کلیه کاربردهای علم داده گسترده و متنوع هستند که اهمیت آن را در بهبود کارایی، نوآوری،  تصمیم‌گیری آگاهانه در زمینه‌های مختلف نشان می‌دهد.


آینده دیتا ساینس (علم داده)

علم داده آینده‌ای امیدوارکننده دارد که کاربردهای آن مورد انتظار است در صنایع و بخش‌های مختلف گسترش یابد. یکی از جنبه‌های مهم آینده علم داده، نقش آن در پیشبرد نوآوری و تحول است. با افزایش استفاده از بینش‌های مبتنی بر داده برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه، تقاضا برای دیتا ساینتیست‌های ماهر که قادر به استخراج بینش‌های ارزشمند از مجموعه‌های داده پیچیده هستند، به طور پیوسته افزایش خواهد یافت. علاوه بر این، پیشرفت‌هایی که در الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، و فناوری‌های داده بزرگ اتفاق خواهد افتاد، قابلیت‌های علم داده را بیشتر ارتقا خواهد داد به طوری که  به سازمان‌ها امکان می‌دهد الگوهای پنهان را کشف کرده، روندهای آینده را پیش‌بینی کرده و عملیات محصولات را بهبود بخشد. به علاوه، ادغام علم داده با فناوری‌های نوظهور مانند اینترنت اشیاء (IoT)، بلاکچین و محاسبات، فرصت‌های جدیدی را برای بهره‌برداری از داده به روش‌های نوین برای حل مسائل پیچیده و ایجاد ارزش فراهم خواهد کرد. به طور کلی، آینده علم داده پتانسیل عظیمی را برای پیشبرد نوآوری، کارآمدی و رقابت‌پذیری در صنایع به ارمغان می‌آورد که آن را به یک مزیت رقابتی برای  اقتصاد دیجیتال تبدیل می‌کند.


دیتا ساینتیست یا دانشمند داده کیست ؟

یک دانشمند داده یک فرد ماهر است که دارای ترکیبی از تخصص در زمینه‌های مختلف از جمله آمار، ریاضیات، برنامه‌نویسی، و دانش حوزه‌ای است. وظیفه‌ی دانشمندان داده یا دیتا آنالیست‌ها استخراج بینش‌ها و داده از مجموعه‌های داده پیچیده با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای تحلیلی پیشرفته است. دیتا ساینتیست‌ها مهارت‌های تحلیلی خود را برای کشف الگوها، روندها، و ارتباطات در داده‌ها به کار می‌گیرند؛ سپس این یافته‌ها را به بینش‌های قابل اعمال تبدیل کرده و تصمیمات و استراتژی‌های کسب‌وکار را پیش می‌برند. آن‌ها در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، R، یا SQL ماهر هستند و مهارت‌های بالقوه‌ی خود را در کار با فناوری‌های داده بزرگ(big data) و الگوریتم‌های یادگیری ماشین اثبات کرده‌اند. علاوه بر این، دانشمندان داده دارای مهارت‌های ارتباطی قوی هستند تا یافته‌های خود را به طور موثر به سهامداران و تصمیم‌گیران درون سازمان انتقال دهند. به طور کلی، یک دیتا ساینتیست نقش حیاتی در بهره‌برداری از داده برای حل مسائل پیچیده، پیشبرد نوآوری، و ایجاد ارزش برای کسب‌وکارها و سازمان‌ها ایفا می‌کند.


مسیر یادگیری دیتا ساینس

یک مسیر یادگیری علم داده معمولاً با کسب دانش پایه در ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی آغاز می‌شود. از همین مرحله، یادگیرندگان به درک مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی ویژه علم داده، مانند مدیریت داده، تجزیه و تحلیل داده‌ها، و الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیش می‌روند. تجربه عملی از طریق پروژه‌های عملی و مجموعه‌های داده واقعی بدست می‌آید که به یادگیرندگان اجازه می‌دهد دانش نظری خود را برای حل مسائل عملی استفاده کنند. علاوه بر این، تسلط بر ابزار و تکنیک‌های بصری‌سازی داده برای انتقال بهتر بینش‌های به دست آمده از تحلیل داده ضروری است. با پیشرفت دانشجویان، آن‌ها به موضوعات پیشرفته مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، و فناوری‌های داده بزرگ (big data) وارد می‌شوند و دانش خود را برای رفع چالش‌های پیچیده‌تر گسترش می‌دهند. یادگیری پیوسته و به‌روز نگه داشتن دانش خود با آخرین توسعه‌های علم داده برای تسلط بر این حوزه در حال تغییر به شدت ضروری است. دوره‌های آنلاین، کتاب‌های درسی، کارگاه‌ها و جوامع یادگیری آنلاین و آفلاین منابع ارزشمندی برای افرادی هستند که به دنبال موفقیت در مسیر یادگیری علم داده هستند.

مشاهده کمتر
توضیحات تکمیلی در مورد Data science & Machine learning
دوره‌های برنامه نویسی

بوت‌کمپ آنلاین استخدامی Python/Django

دوره آموزشی استخدامی Data Analysis

دوره آموزشی استخدامی Data Science and Machine Learning

دوره آموزشی استخدامی ASP.Net Core

سایر خدمات

ویژه شرکت‌ها

وبینارها

فرصت‌های شغلی

آکادمی دانشکار

سوالات متداول

درباره ما

ارتباط با ما

قوانین و مقررات

دانشکار
لوگو ساماندهی دانشکار-SAMANDEHI
دارای مجوز رسمی کاریابی الکترونیکی
از وزارت کار، تعاون و رفاه اجتماعی
لوگو نماد اعتماد دانشکار-ENAMAD
© ۱۴۰۳ تمام حقوق و محتویات این سایت متعلق به شرکت میزان بنیان
می باشد