دوره جامع هوش مصنوعی با تخفیف ویژه
۴ دوره در یک دوره

دوره جامع متخصص علم داده و یادگیری ماشین | پروژه محور و کاربردی

دوره جامع علم داده (Data Science) دیتایاد، مسیری است که شما را از سطح مقدماتی به یک متخصص حرفه‌ای داده (Data Scientist) تبدیل می‌کند. در این دوره، شما با اجرای پروژه‌های واقعی، چالش‌های دنیای صنعت و آموزش هوش مصنوعی را تجربه خواهید کرد.

15%
تخفیف

قیمت اصلی: ۱۱,۹۰۰,۰۰۰ تومان بود.قیمت فعلی: ۱۰,۲۷۰,۰۰۰ تومان.

15%
تخفیف
دوره متخصص علم داده
مدرس

صابر کلاگر

مدت زمان دوره

100+ ساعت

آپدیت

دارد

پیش نیاز

ندارد

نوع مشاهده

اسپات پلیر

پشتیبانی

دارد

نمونه ویدیو
سرفصل ها

به دوره متخصص علم داده خوش آمدید

  • بخش اول
  • بخش دوم
  • بخش سوم
  • نصب پایتون
  • نصب و راه اندازیVSCode  در ویندوز
  • نصب jupyter
  • داده و نوع داده
  • چند نکته در مورد زبان پایتون
  • داده‌های عددی و عملگرهای محاسباتی
  • متغیر چیست؟
  • توابع ریاضیاتی مقدماتی
  • نوع داده‌ای String
  • بحث String Formatting , indexing
  • متدها و نکات تکمیلی String
  • تبدیل انواع داده به یکدیگر
  • عمگرهای مقایسه‌ای و Boolean
  • کار با jupyter notebook
  • شرط در پایتون (if – else)
  • مینی پروژه تبدیل واحد
  • لیست در پایتون (list)
  • متدها و نکات تکمیلی list
  • دیکشنری در پایتون dict))
  • حلقه‌ها در پایتون (For)
  • حل تمرین – مینی پروژه
  • حلقه‌ها در پایتون (while)
  • تاپل در پایتون (tuple)
  • مجموعه‌ها در پایتون (set)
  • در موردNone  و NoneType
  • دیگر عملگرها
  • عملگرهای بیتی
  • حل تمرین – ماتریس عکس
  • مقایسه == و is
  • بررسی تابع len
  • بررسی توابع min, max, sum
  • کلاس range
  • یادگیری و کمک گرفتن از dir , help
  • مقداردهی هم زمان به چند متغیر
  • تابع نویسی در پایتون – قسمت اول
  • تابع نویسی در پایتون – قسمت دوم
  • بررسی *args و **kwargs
  • بررسی Set, Dict Comprehension
  • بررسی List Comprehension
  • بررسی Lambda
  • پایتون – بخش اول
  • پایتون – بخش دوم
  • پکیج‌ها در پایتون
  • مقدمه‌ای بر Numpy
  • تفاوت Numpy array و Python list
  • دیتا تایپ‌های Numpy
  • کمی عمیق‌تر در Numpy
  • بررسی چند مورد در Numpy
  • بحث indexing وslicing  در Numpy
  • ماژول Random در Numpy
  • مقدمه‌ای بر مصورسازی با matplotlib
  • تنظیمات نمودار و تغییر استایل
  • بررسی یک magic command در جوپیتر
  • نمودار میله‌ای (bar)
  • نمودار دایره‌ای (pie-chart)
  • زیر نمودار (subplot)
  • دیتاست و انواع دیتا
  • بررسی DataFrame
  • بررسی Series
  • بررسی ایندکس
  • بررسی loc و iloc
  • حذف و اضافه در دیتافریم
  • بررسی تابع concat
  • استفاده از عملگرهای مقایسه ای در pandas
  • خواندن و نوشتن فایل در pandas
  • مقدمه ای بر آمار و احتمال
  • احتمال چیست؟
  • احتمال شرطی
  • قوانین احتمال
  • تمرین – تابع احتمالات
  • بررسی مفهوم Population And Sampling
  • مفهوم داده
  • روش‌های نمونه گیری
  • اندازه نمونه (sample size)
  • بررسی اولیه یک دیتاست
  • مرکزیت داده‌ها
  • معیار پراکندگی داده‌ها – بخش اول
  • معیار پراکندگی داده‌ها – بخش دوم
  • توزیع فراوانی داده‌ها و هیستوگرام
  • توزیع داده‌ها
  • بررسی موارد روی دیتاست
  • بررسی چارک (IQR , Quartile)
  • بررسی boxplot
  • تمرین – بررسی دیتاست
  • توزیع‌های آماری
  • بررسی مفهوم چندک (Quantile)
  • داده‌های ما از چه توزیعی پیروی می کنن؟
  • همبستگی دو متغیر (correlation)
  • بررسی مفاهیم CDF, PMF, RV
  • بررسی مفهوم PDF
  • میانگین وزن دار و مقدار مورد انتظار!
  • تمرین – بررسی دیتاست
  • حل تمرین – احتمالات
  • حل تمرین – بررسی دیتاست (سن و جنسیت)
  • مفهوم آزمون فرضیه
  • بررسی عوامل موثر (شانس!)
  • آزمون فرضیه (tZ-tes)
  • آزمون فرضیه (T-test)
  • آزمون فرضیه (U-test)
  • آزمون معناداری ضریب همبستگی
  • تمرین
  • مقدمه‌ای بر مفاهیم
  • مفهوم بعد (Dimension)
  • بردار (vector)
  • رسم بردار در پایتون
  • ماتریس – بخش اول
  • ماتریس – بخش دوم
  • ماتریس – بخش سوم
  • ماتریس – بخش چهارم
  • حل معادلات خطی با ماتریس!
  • تجزیه بردار (Vector Decomposition)
  • مقدار ویژه و بردار ویژه (Eigen)
  • تمرین – تابع ویژه!
  • نرم بردار
  • چند نکته numpy و ماتریس
  • ضرب داخلی بردار
  • ماتریس متعامد
  • مفهوم تجزیه ماتریس
  • بررسی Eigen Decomposition
  • مقادیر منفرد (Singular Value)
  • تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • درک عمیق تر از SVD – بخش اول 
  • درک عمیق تر از SVD – بخش دوم
  • تمرین – SVD
  • حل تمرین SVD
  • شاخص کلیدی عملکرد KPI
  • یادگیری ماشین چطور به ما کمک می کند؟
  • فرآیند داده کاوی – CRISP
  • بررسی اولیه آماده سازی داده
  • بررسی موارد روی دیتاست
  • تمرین – بررسی و درک دیتاست
  • مقادیر نامعلوم (missing value)
  • استفاده از sklearn
  • داده‌های غیر عددی (categorical)
  • مقیاس داده‌ها (scale)
  • تمرین – تأثیر تغییر مقیاس داده
  • آماده سازی دیتاست
  • مقدمه‌ای بر انواع یادگیری
  • طبقه بندی با الگوریتم KNN (نزدیکترین همسایه)
  • ارزیابی الگوریتم‌های طبقه بندی – بخش اول
  • ارزیابی الگوریتم‌های طبقه بندی – بخش دوم
  • اعتبارسنجی با Cross Validation
  • پیدا کردن بهترین پارامتر (GridSearch)
  • بررسی underfitting و overfitting
  • حل مساله + نکات تکمیلی
  • تمرین – دیتاست 
  • طبقه بندی با الگوریتم SVM – بخش اول
  • طبقه بندی با الگوریتم SVM – بخش دوم
  • طبقه بندی با الگوریتم SVM – بخش سوم
  • طبقه بندی با الگوریتم SVM – بخش چهارم
  • طبقه بندی با درخت تصمیم (Decision Tree) – بخش اول
  • طبقه بندی با درخت تصمیم (Decision Tree) – بخش دوم
  • طبقه بندی با درخت تصمیم (Decision Tree) – بخش سوم
  • طبقه بندی با جنگل تصادفی (Random Forest) – بخش اول
  • طبقه بندی با جنگل تصادفی (Random Forest) – بخش دوم
  • طبقه بندی با جنگل تصادفی (Random Forest) – بخش سوم
  • تمرین
  • بررسی دیتاست و فرآیند
  • ساخت مدل
  • استفاده از مدل
  • بررسی دیتاست
  • ساخت مدل
  • استفاده از مدل
  • تعریف مساله
  • آشنایی با opencv
  • ساخت دیتاست (تهیه تصاویر)
  • آماده سازی تصاویر
  • ساخت مدل و نمایش realtime
  • مفاهیم اولیه رگرسیون
  • معیار ارزیابی رگرسیون
  • رگرسیون خطی
  • مساله غیرخطی
  • مساله غیرخطی – نکات تکمیلی
  • تمرین
  • بررسی چند الگوریتم در رگرسیون
  • مفاهیم اولیه خوشه‌ بندی
  • الگوریتم K-means
  • بررسی تاثیر مقیاس داده‌ها (Scale)
  • محاسبه تعداد بهینه خوشه‌ها با روش Elbow
  • معیار ارزیابی خوشه بندی
  • بررسی یک مساله
  • الگوریتم DBSCAN
  • تعریف مساله
  • خوشه بندی تصویر – بخش اول
  • خوشه بندی تصویر – بخش دوم
  • بررسی جزئیات روش حل مساله
  • خوشه بندی تصویر – بخش سوم
  • فرآیند دسته بندی مشتریان
  • روش‌های تحلیل و دسته بندی مشتریان
  • حل مساله دسته بندی مشتریان – بخش اول
  • حل مساله دسته بندی مشتریان – بخش دوم
  • بررسی مفهوم pipeline
  • ساخت pipeline ساده
  • استفاده از توابع شخصی در pipeline
  • بهبود پارامترها در pipeline
  • داده پرت (outlier) چیست؟
  • روش‌های آماری – بخش اول
  • روش‌های آماری – بخش دوم
  • روش‌های آماری – بخش سوم
  • بررسی دیتاست – بخش اول
  • بررسی دیتاست – بخش دوم
  • رفع ابهام و بررسی چند نکته تکمیلی
  • روش‌های حل مساله تشخیص داده‌های پرت
  • الگوریتم DBSCAN در تشخیص ناهنجاری
  • الگوریتم LocalOutlierFactor – بخش اول
  • الگوریتم LocalOutlierFactor – بخش دوم
  • الگوریتم OneClassSVM
  • مقدمه‌ای بر مفاهیم
  • مفهوم شیب (gradient)
  • مفهوم حد (limit) 
  • مفهوم مشتق
  • تعریف رابطه مشتق
  • تمرین
  • حل تمرین
  • محاسبه مشتق دیگر توابع
  • مشتق زنجیره‌ای (chain rule)
  • مشتق توابع با چند متغیر مستقل (مشتق جزئی)
  • حل تمرین
  • مفهوم انتگرال + تمرین پایتون
  • مثالی از کاربرد مشتق و انتگرال
  • اثبات و محاسبه انتگرال
  • محاسبه مشتق و انتگرال در پایتون – sympy
  • بهینه سازی چیست؟
  • گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • گرادیان کاهشی – بخش دوم
  • بهینه محلی و سراسری
  • حل مساله رگرسیون خطی با گرادیان کاهشی – بخش اول
  • حل مساله رگرسیون خطی با گرادیان کاهشی – بخش دوم

مقدمه ورود به شبکه عصبی

شبکه عصبی چیست – بخش اول

شبکه عصبی چیست – بخش دوم

نحوه آپدیت وزن و بایاس در شبکه

محاسبه میزان خطا (error)

توابع فعالسازی (Activation Function)

مفهوم epoch و batch

بهینه سازها (optimizers) – بخش اول

بهینه سازها (optimizers) – بخش دوم

  • شبکه عصبی با TensorFlow و Keras
  • دیتاست digits با neural network
  • تعمیم پذیری مدل (generalization)
  • داده‌های اعتبارسنجی (validation set)
  • توقف یادگیری با early stopping
  • بررسی Dropout
  • جریمه برای تابع هزینه (L1,L2 Regularization)
  • دیتاست در keras
  • دیتاست Fashion MNIST – بخش اول
  • دیتاست Fashion MNIST – بخش دوم
  • چند نکته
  • ذخیره و بارگذاری مدل در keras
  • بررسی history
  • رگرسیون در شبکه عصبی
  • بررسی اولیه دیتاست
  • آنالیز دیتاست
  • پیش پردازش و مدلسازی
  • آموزش کولب – بخش اول
  • آموزش کولب – بخش دوم
  • آموزش کولب – بخش سوم
  • شبکه‌های عمیق – بخش اول
  • شبکه‌های عمیق – بخش دوم
  • بررسی شبکه‌های convolution – بخش اول
  • بررسی شبکه‌های convolution – بخش دوم
  • بررسی شبکه‌های convolution – بخش سوم
  • شبکه CNN در TensorFlow و Keras 
  • تابع فعالساز در CNN
  • دیتاست تصاویر رنگی (cifar10)
  • اثر رندوم
  • بهبود مدل
  • بررسی DataAugmentation
  • اعمال augmentation روی دیتاست cifar10
  • دیتاست intel image
  • کار با داده های حجیم
  • کار با داده حجیم در colab
  • مفهوم یادگیری انتقالی
  • بررسی مدل‌های از قبل آموزش داده شده
  • یادگیری انتقالی در keras – بخش اول
  • یادگیری انتقالی در keras – بخش دوم
  • مساله اندازه تصویر
  • شبکه عصبی چند کاناله
  • بررسی Keras Functional API
  • دیتاست HousePrice – بخش اول
  • دیتاست HousePrice – بخش دوم
  • دیتاست HousePrice – بخش سوم
  • مفاهیم اولیه (متن کاوی و پردازش زبان طبیعی، Text mining & NLP)
  • استخراج ویژگی متنی به روش Bag of word, tf-idf
  • بهبود ویژگی های متنی – بخش اول
  • بهبود ویژگی های متنی – بخش دوم
  • دیتاست IMDB – دسته بندی احساسات
  • داده متنی فارسی – hazm
  • دیتاست خبر فارسی (دسته بندی خبر) – بخش اول
  • دیتاست خبر فارسی (دسته بندی خبر) – بخش دوم
  • بررسی روش ها
  • بررسی مفهوم Word Embedding
  • اجرای Embedding در Keras
  • بررسی کانولوشن یک بعدی Embedding + (1D-Conv)
  • دیتاست IMDB با Conv + Embedding
  • کاهش تعداد توکن ها
  • چند نکته در ادامه…
  • داده های ترتیبی (Sequence Data)
  • شبکه عصبی بازگشتی(RNN) – بخش اول
  • شبکه عصبی بازگشتی(RNN) – بخش دوم
  • نحوه محاسبه خطا و آپدیت در شبکه های بازگشتی
  • شبکه بازگشتی در tensorflow, keras
  • دسته بندی احساسات (sentiment classification)
  • بررسی LSTM و GRU – بخش اول
  • بررسی LSTM و GRU – بخش دوم
  • بررسی recurrent dropout
  • پیشبینی دما – بخش اول
  • پیشبینی دما – بخش دوم
  • بررسی معماری autoencoder
  • مثال تصویر در Dense Autoencoder
  • Convolutional Autoencoder
  • حل تمین + نکات بیشتر
  • بررسی معماری U-Net
  • بهبود مثال تصویر با U-Net
  • بررسی مساله image segmentation
  • پروژه بخش بندی تصویر پزشکی – بخش اول
  • پروژه بخش بندی تصویر پزشکی – بخش اول
  • MultiClass Segmentation
  • مقدمه‌ای بر انتشار مدل
  • انتشار مدل یادگیری ماشین
  • انتشار مدل یادگیری ماشین – GUI
  • انتشار مدل یادگیری ماشین API – بخش اول
  • انتشار مدل یادگیری ماشین API – بخش دوم
  • موانع و راهکار انتشار مدل
  • انتشار مدل با ONNX – بخش اول
  • انتشار مدل با ONNX – بخش اول

مقدمه ای بر سیستم های توصیه گر

انواع سیستم های توصیه گر

حل مثال Content Base – بخش اول

حل مثال Content Base – بخش دوم

حل مثال Collaborative Filtering 

توضیحات

جامع‌ترین دوره آموزش علم داده و یادگیری ماشین

در عصر تصمیم‌گیری‌های داده‌محور (Data-Driven)، تخصص علم داده فراتر از یک مهارت، یک ضرورت است. دوره جامع علم داده (Data Science) دیتایاد، مسیری است که شما را از سطح مقدماتی به یک متخصص حرفه‌ای داده (Data Scientist) تبدیل می‌کند. در این دوره، شما با اجرای پروژه‌های واقعی، چالش‌های دنیای صنعت و آموزش هوش مصنوعی را تجربه خواهید کرد.

چرا این دوره سریع ترین مسیر برای دانشمند داده شدن است؟

برخلاف آموزش‌های پراکنده، پکیج علم داده دیتایاد بر پایه مثلث طلایی: ریاضیات کاربردی، برنامه‌نویسی پایتون و تفکر تجاری طراحی شده است. این دوره از سطح صفر و بدون هیچ پیش‌نیازی شروع شده و شما را به توانمندی‌های زیر می‌رساند:

  • پاکسازی و تحلیل داده: مدیریت داده‌های نامنظم با کتابخانه‌های Pandas و NumPy.
  • کشف الگوهای پنهان: استفاده از آمار استنباطی و مفاهیم پایه‌ای که در بخش آموزش ریاضیات هوش مصنوعی فرا می‌گیرید.
  • پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند: تسلط بر یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق.
  • گزارش‌دهی مدیریتی: تبدیل داده‌ها به نمودارهای گویا با ابزارهای مصورسازی

مهارت‌های فنی که در این دوره به آن‌ها مسلط می‌شوید

ما در این دوره آموزش علم داده، تمام ابزارهایی که یک متخصص نیاز دارد را پوشش داده‌ایم:

  • برنامه‌نویسی پایتون تخصصی: از پایه تا کتابخانه‌های پیشرفته داده‌کاوی.
  • یادگیری ماشین (ML): تسلط بر الگوریتم‌های رگرسیون، دسته‌بندی (Classification) و خوشه‌بندی.
  • یادگیری عمیق (Deep Learning): ورود به دنیای شبکه‌های عصبی.
  • پروژه‌های واقعی: شبیه‌سازی مسائل واقعی کار برای تقویت مهارت برای ورود به بازرا کار.

مشاوره رایگان و پشتیبانی تخصصی

یادگیری دیتا ساینس ممکن است در ابتدا پیچیده به نظر برسد؛ به همین دلیل کارشناسان ما در تمام مسیر در کنار شما هستند.

اگر سوالی در مورد پیش‌نیازها، بازار کار یا سرفصل‌های دوره دارید، همین حالا اقدام کنید:

  • مشاوره مستقیم: تماس با شماره [۰۹۹۰۵۵۰۱۹۹۸]
  • پشتیبانی آنلاین: ارتباط سریع از طریق واتساپ (کلیک کنید)
  • درخواست تماس: با ثبت شماره خود در فرم مشاوره سایت، منتظر تماس کارشناسان ما باشید.

فراموش نکنید: تفاوت یک تحلیلگر معمولی با یک دانشمند داده حرفه‌ای، در توانایی حل مسائل واقعی است. ما در دیتایاد این توانایی را به شما هدیه می‌دهیم.

نظر صوتی دانشجویان دوره علم داده دیتایاد

با گذراندن دوره علم داده به چه موضوعاتی مسلط می شوم؟

با شرکت در دوره جامع علم داده می‌توانید در مباحث زیر مهارت‌های لازم را به دست آورید:

توجه داشته باشید که دوره آموزشی علم داده از شما یک فرد ماهر و متخصص می‌سازد و باعث می‌شود به سرعت وارد بازار کار شوید.

دوره جامع آموزش دیتا ساینس برای چه افرادی مناسب است؟

  • برای علاقه مندان به فعالیت در زمینه شغلی با عناوینی مانند: متخصص علم داده (Data Scientist)، مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer)، هوش مصنوعی و… 
  • علاقه مندان به یادگیری ماشین، داده کاوی و علوم داده
  • کسانی که به دلیل ترس از ریاضیات، سمت این حوزه ها نمی‌آیند!
  • برای کسانی که توانایی حل مساله را ندارند! در این دوره مطالب به گونه ای بیان شده تا توانایی حل مساله را در دانشجویان تقویت کنیم.

  • کسانی که هیچ زمینه ای ندارند! در این دوره تمام مطالب از صفر و بدون پیش نیاز گفته شده و پله پله با هم به سطوح بالاتر می‌رسیم.

  • اگه از مباحث سنگین یادگیری عمیق و ریاضیات آن می‌ترسید، مفاهیم این دوره به شکلی ساده سازی شده اند که راحت بتوانید آنها را درک کنید و یاد بگیرید.

شروع یادگیری علم داده؛ بدون نیاز به پیش زمینه قبلی

  • بسیاری از علاقه‌مندان به دلیل نداشتن دانش برنامه‌نویسی یا ریاضیات پیشرفته، ورود به دنیای داده را دشوار می‌بینند. اما ساختار دوره متخصص علم داده دیتایاد به‌گونه‌ای طراحی شده که «فصل صفر» را برای شما هموار کند.

    این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
    شما برای شرکت در این برنامه آموزشی به هیچ پیش‌نیاز دانشگاهی یا سابقه کدنویسی نیاز ندارید، زیرا:

    • آموزش پایتون از پایه: تمام دستورات برنامه‌نویسی را از نصب محیط کار تا پیشرفته‌ترین کتابخانه‌ها در دوره می‌آموزید.
    • ریاضیات به زبان ساده: مفاهیم آماری و جبر خطی مورد نیاز برای هوش مصنوعی، بدون فرمول‌های پیچیده و به صورت کاملاً مفهومی تدریس می‌شود.
    • رویکرد گام‌به‌گام: محتوا از مفاهیم اولیه داده‌کاوی شروع شده و به تدریج به سمت مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق حرکت می‌کند.

    چه دانشجو باشید، چه شاغل در حوزه‌های دیگر و چه صرفاً یک علاقه‌مند؛ این دوره تمام ابزارهای لازم را از نقطه صفر در اختیار شما قرار می‌دهد تا به یک متخصص داده تبدیل شوید.

مزایای دوره جامع متخصص علم داده

ما در دیتایاد فراتر از یک آموزش ویدئویی، یک مسیر یادگیری حرفه‌ای برای شما طراحی کرده‌ایم. مزایای این دوره که آن را از سایر آموزش‌ها متمایز می‌کند عبارتند از:

    • آموزش صفر تا صد: این دوره نیاز به هیچ پیش‌زمینه برنامه‌نویسی یا ریاضی ندارد. تمام مفاهیم پایتون و ریاضیات علم داده از پایه تدریس می‌شوند.
    • پشتیبانی دائمی در گروه VIP: با شرکت در این دوره، به گروه پشتیبانی دانشجویان در تلگرام ملحق می‌شوید. پشتیبانی ما محدودیت زمانی ندارد و تا رسیدن به تسلط کامل در کنار شما هستیم.
    • کدنویسی زنده (Live Coding): برخلاف دوره‌های مشابه، ما از کدهای از پیش آماده استفاده نمی‌کنیم. تمام پروژه‌ها و الگوریتم‌ها از اولین خط کد به صورت همزمان نوشته و تحلیل می‌شوند تا شما منطق پشت هر دستور را درک کنید.
    • توازن بین تئوری و اجرا: در این دوره، هدف ما فقط کدنویسی نیست؛ بلکه شما عمیق‌ترین مفاهیم ریاضی و آماری پشت هر مدل را یاد می‌گیرید تا بتوانید در پروژه‌های پیچیده، بهترین مدل را انتخاب و تفسیر کنید.
    • بهینه‌سازی زمان یادگیری: محتوا به گونه‌ای تدوین شده که از زیاده‌گویی پرهیز شود. ما روی آموزش مهارت‌های کاربردی تمرکز کرده‌ایم تا در کمترین زمان ممکن، بیشترین خروجی را برای ورود به بازار کار بگیرید.

مسیر یادگیری دوره دیتاساینس

جمع‌بندی: آینده شغلی خود را با علم داده تضمین کنید

دوره جامع علم داده دیتایاد صرفاً یک مجموعه ویدئویی نیست؛ بلکه یک سرمایه‌گذاری روی تخصص شماست. ما با ترکیب دقیق مفاهیم آمار، برنامه‌نویسی پایتون و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، مسیری را طراحی کرده‌ایم که شما را از یک سطح مقدماتی به جایگاه یک دانشمند داده (Data Scientist) برساند.

با اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • پروژه‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را از صفر تا صد پیاده‌سازی کنید.
  • داده‌ را تحلیل کرده و با مصورسازی، گزارش‌های استراتژیک بسازید.
  • با تکیه بر پروژه‌های عملی دوره، یک رزومه قدرتمند برای استخدام در شرکت‌های معتبر یا فعالیت فریلنسری ایجاد کنید.

زمان آن رسیده است که به دنیای متخصصان داده بپیوندید. اگر آماده‌اید تا گام اول را در این بازار کار پرتقاضا بردارید، همین حالا ثبت‌نام کنید یا برای مشاوره با ما در تماس باشید.

سوالات متداول

بله، تا 7 روز پس از ثبت نام فرصت دارید از گارانتی بازگشت وجه دوره استفاده کنید و تمام وجه پرداختی خود را بدون هیچ قید و شرطی از ما دریافت کنید. کافیست به شماره زیر در واتساپ پیام دهید و درخواست خود را مطرح کنید:

09905501998

 

در دوره دیتا ساینس دیتایاد، علاوه بر کدنویسی قدم‌به‌قدم و اجرای عملی پروژه‌ها، به مفاهیم پایه و پیشرفته علم داده و هوش مصنوعی نیز توجه ویژه‌ای شده است؛ امری که در کمتر دوره‌ای به این شکل ارائه می‌شود. درک درست مفاهیم، کلید موفقیت در حوزه علم داده و هوش مصنوعی است و بدون آن نمی‌توان به نتایج حرفه‌ای و قابل توجه رسید.

از دیگر مزایای دوره دیتاساینس دیتایاد می‌توان به آپدیت‌های رایگان دوره و عضویت دائمی در گروه پشتیبانی اشاره کرد که بدون محدودیت در دسترس شما قرار می‌گیرد و تجربه یادگیری شما را به‌طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد.

این دوره هیچ پیش نیازی ندارد و زبان برنامه نویسی پایتون به میزان لازم و ریاضیات یادگیری ماشین و عملم داده به صورت کامل پوشش داده شده است.

می توانید از این راهنمای نصب برای سیستم های مختلف استفاده کنید، روی لینک پایین کلیک کنید:

https://app.spotplayer.ir/player/help/

بلافاصله بعد از پرداخت موفق وارد صفحه ای خواهید شد که لایسنس شما آنجا قرار دارد. ولی اگر از این صفحه خارج شدید و یا حتی بعدا لایسنس خود را گم کردید برای دریافت لایسنس خود کافیست وارد حساب کاربری خود شوید و سپس از قسمت «سفارش ها»، روی محصول خریداری شده کلیک می کنید و لایسنس خود را می توانید دریافت کنید.

 

هر محصولی که آپدیت می شود، بخش های جدید بصورت خودکار بر روی اسپات پلیر شما نمایش داده می شود و شما نیازی نیست کاری انجام دهید. برای دریافت اطلاع رسانی های آپدیت وارد کانال تلگرام شوید:

https://t.me/datayad

جهت دریافت پشتیبانی می توانید به این شماره در واتساپ پیام دهید:

09905501998

مشاوره رایگان

به مشاوره رایگان نیاز دارید؟

شما می توانید جهت دریافت مشاوره رایگان دوره‌ها، درخواست مشاوره خود را برای ما ارسال کنید تا ما با شما تماس بگیریم.

دوره های مرتبط
مدت زمان دوره

نامشخص

قیمت اصلی: ۱۶,۷۰۰,۰۰۰ تومان بود.قیمت فعلی: ۱۳,۹۰۰,۰۰۰ تومان.

17%
تخفیف
مدت زمان دوره

60+ ساعت

قیمت اصلی: ۱۰,۹۰۰,۰۰۰ تومان بود.قیمت فعلی: ۹,۸۷۰,۰۰۰ تومان.

10%
تخفیف
نظرات

دیدگاهها

  1. میعاد عزیزی

    عالی هستید استاد، من این دوره رو ثبت نام کردم و خیلی از آموزش شما رضایت دارم، امیدوارم وارد حوزه دیپ لرنینگ هم بشید

    • سید محمد باقرپور

      سلام آقا میعاد گل، خوشحالیم که رضایت دارید، منتظر باشید، براتون سورپرایز داریم.

    • صابر کلاگر

      سلام میعاد جان،
      تصمیم گرفتیم دوره دیپ لرنینگ رو در دوره متخصص علم داده، کامل و جامع قرار بدیم. این آپدیت به صورت کاملا رایگان در پنل دانشجویان دوره قرار میگیره و بعد از این نام دوره به دوره جامع متخصص علم داده (یادگیری ماشین، یادگیری عمیق) تغییر پیدا خواهد کرد.
      ارادت

  2. تهمینه

    این دوره عالیه، متشکرم از زحماتی که می کشید، خیلی خوب و واضح توضیح میدین بدون هیچ اضافه گویی.

    • سید محمد باقرپور

      خداروشکر، ممنونم که بازخورد میدی، خیلی باارزشه، موفق باشی

  3. samane binazir

    استاد عالی هستی، من علم داده رو با شما درک کردم، مرسی که انقدر قدرت بیان خوبی دارین و قدرت انتقال مطلب تون به دانشجو خیلی عالیه، بی نهایت سپاسگزارم

    • سید محمد باقرپور

      چقدر عالی، خداروشکر، مرسی از همراهیت دوست خوبم و مرسی که نظرت رو گفتی، خیلی باارزشه.

  4. حسن خسرجی

    دوره عالی و بی نظیره …واقعا” به مهندس کلاگر و همکارانشون خسته نباشید و خداقوووت باید گفت که که چنین دوره ی کاربردی رو برامون تهیه کردند. من خیلی راضی هستم و از آقای کلاگر بسیار ممنونم… شاد و سلامت باشید

    • سید محمد باقرپور

      ممنونم که نظرت رو باهامون به اشتراک گذاشتی، خیلی باارزشه

  5. فاطمه

    همه بخش ها عالی و کامل هستند.
    اموزش باکیفتی هست.

    • سید محمد باقرپور

      متشکرم که بازخورد میدی، مرسی از همراهیت دوست خوبم

  6. مرجان

    سرفصل های دوره علم داده سایت شما رو داشتم با سایر سایت ها مقایسه می کردم و به جرات می تونم بگم که قابل مقایسه نیستید، سرفصل هاتون خیلی جامع و کامل به نظر می رسه، من از طریق دوستم باشما آشنا شدم و قصد دارم توی این دوره شرکت کنم. امیدوارم بتونم به هدفی که توی ذهنمه برسم.

    • صابر کلاگر

      ممنون از لطف شما،
      به زودی کامل تر هم میشه و آپدیت های رایگان زیادی برای دوره ها درنظر گرفتیم.

  7. رضا جهانشاه

    استاد من از دانشجویان دوره علم داده تون هستم، خواستم تشکر کنم بابت آپدیت های رایگان دوره دیپ لرنینگ، بابت اضافه شدن سرفصل NLP هم واقعا ممنونم.

    • صابر کلاگر

      سلام رضا جان،
      خوشحالم از اینکه رضایت شما از دوره رو میبینم.
      امیدوارم هرچه زودتر پیشرفت تک تکتون رو ببینم و تبدیل دانشمندان داده تمام عیار بشید.
      از دیدن پیشرفتتون لذت میبرم و انرژی میگرم و به پیشرفتتون افتخار میکنم.
      ارادت

  8. میلاد

    دوره رایگان شبکه های عصبیتون رو دیدم از نحوه تدریستون خیلی خوشم اومده.
    منتظرم در اولین فرصت تو این دوره شرکت کنم😍

    • سید محمد باقرپور

      نظر لطفته میلاد عزیز، باعث افتخارمونه که شما رو توی دوره علم داده هم ببینیم.

  9. مهسا قربانی

    سلام وقت بخیرتوی این دوره علم داده، دوره ریاضیاتی که توی سایت دیتایاد هست به صورت کامل قرار داره یا اون دوره رو باید جدا تهیه کنیم؟

    • سید محمد باقرپور

      سلام، یکی هستن، دقیقا همون دوره ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین، توی دوره علم داده هم به صورت کامل قرار داده و نیاز به تهیه جدا ندارین

  10. آرمین

    سلام مهندس وقتت بخیر
    یه سوال زهنمو خیلی درگیر کرده بود
    این دوره اینقدری کامل هست که بعد از گذروندنش بشه وارد بازار کار شد یا باید کسیر های دیگه ای هم طی کرد؟

    • صابر کلاگر

      سلام آرمین جان
      این دوره برای یادگیری و ورود به بازار کار قطعا گزینه مناسبیه.
      اما یک نکته ای رو حتما باید درنظر بگیرید، اینکه هیچ دوره ای نمیتونه تمام موارد رو پوشش بده و چنین وعده ای قطعا خیانت بزرگی هست.
      چیزی که یک دوره آموزشی باید رعایت رعایت کنه، بخصوص در زمینه علم داده و یادگیری ماشین، اینه که درک دانشجو در یادگیری و درک پایه و اساس زمینه تخصصی رو شکل بده تا دانشجو در ادامه بتونه برای انجام پروژه ها با تکیه بر مواردی که یاد گرفته و سرچ کردن به نتیجه برسه.
      قطعا و بدون شک این دوره در این زمینه یکی از کم نقص ترین دوره هاست.
      این دور هیچ پیشنیازی نداره و از صفر هست.
      یادگیری مواردی چون پایتون و ریاضیات و درک عمیق یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به همراه پیاده سازی پروژه های متعدد و … با زبانی ساده و قابل درک هست که یادگیری رو هم بسیار شیرین میکنه.

  11. شهلا

    سلام خواستم از دوره خیلی خیلی خوبتون تشکر کنم واقعا عالی هستید با اینکه دوره های دیگه هم از این مباحث خونده بودم ولی به این صورت که شما توضیح دادید برام موثر نبوده.
    پاینده باشید.

    • صابر کلاگر

      سلام،
      نظرتون باعث دلگرمیه، ممنونم

  12. علی اکبر خرمدین

    سلام استاد
    من اول دوره ریاضی رو شرکت کردم و بسیار لذت بردم. از دوره ریاضی اومدم به دوره متخصص علم داده.
    خواستم از چند جهت تشکر کنم.
    اول اینکه دورتون بسیار دوره با کیفیتی هست. پله پله وارد مباحث میشین و کمتر سوالی برام ایجاد میشه
    دوم ممنوم از آپدیت های رایگانی که به دوره اضافه میکنید، مرسی اینکه بی منت هوامونو دارین
    سوم بابت اینکه هزینه دوره ریاضیات رو در زمان ورود به این دوره کسر کردین،
    در این دوره زمانه وجود انسان منصفی مثل شما نعمت بزرگیه.
    زندگیتون پربرکت

    • صابر کلاگر

      سلام و ارادت
      از پیامتون و اینکه راضی هستید، بسیار خوشحال شدم.
      از حسن نظر و لطفتون سپاسگزارم.
      حضور دانشجویان عزیزی مثل شما، بزرگترین انگیزه ما برای ادامه راه و تلاش بیشتره.
      امیدوارم موفق و سربلند باشید و بهترین نتایج رو کسب کنید.

  13. رضا شکری

    بهار سال قبل دوره رو تهیه کردم، اما متاسفانه از پاییز به بعد نتونستم ادامه‌ بدم،
    هفته‌ی گذشته دوباره شروع کردم و با دیدن سرفصل‌های جدید و جذاب سورپرایز شدم.
    از شما بابت کیفیت بالای تدریس و به‌روزرسانی‌های مداوم بسیار بسیار ممنونم.

  14. علی نصیری

    بهترین دوره علم داده، فن بیان عالی، محتوای قوی، تدریس با حوصله، همه چی تموم،
    مرسی استاد

  15. 726986502639

    این دوره واقعا بی رقیبه. هم مباحث جامعیت داره و هم تدریس استاد کلاگر بینظیره

  16. لیلا کریمی

    واقعا یه خسته نباشید به آقای کلاگر باید گفت بابت چنین دوره خوبی. تا این لحظه این دوره بهترین دوره علم داده ای هست که دیدم.
    خداقوت

  17. علی سلمانی

    بی نظیری استاد، با اخلاق ترین و حرفه ای ترینی 😍

  18. رحمان

    مباحث دوره خیلی انسجام و پیوستگی خوبی داشت، بخصوص توضیحاتی که به صورت ریاضیات داده شده که بی نظیره

دیدگاه خود را بنویسید

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