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 علم داده با پایتون، شما با اجرای پروژههای واقعی، چالشهای دنیای صنعت و آموزش هوش مصنوعی را تجربه خواهید کرد.
شما قبلا در این دوره ثبت نام کرده اید
۱۴,۹۰۰,۰۰۰ تومان قیمت اصلی: ۱۴,۹۰۰,۰۰۰ تومان بود.۱۱,۱۷۵,۰۰۰ تومانقیمت فعلی: ۱۱,۱۷۵,۰۰۰ تومان.
صابر کلاگر
100+ ساعت
دارد
ندارد
اسپات پلیر
دارد
به دوره متخصص علم داده خوش آمدید
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
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
دوره جامع علم داده دیتایاد، یک مسیر عملی و مرحلهبهمرحله برای یادگیری Data Science، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. در این دوره از آموزش پایتون و ریاضیات موردنیاز شروع میکنید، دادههای واقعی را تحلیل و مصورسازی میکنید، مدلهای یادگیری ماشین میسازید و با شبکههای عصبی، یادگیری عمیق، بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی آشنا میشوید.
این دوره علم داده با پایتون برای افرادی طراحی شده است که میخواهند بدون پیشزمینه جدی در برنامهنویسی یا ریاضیات، مسیر خود را برای ورود به دنیای آموزش هوش مصنوعی و تبدیل شدن به دانشمند داده (Data Scientist)، مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer) یا تحلیلگر داده آغاز کنند.
در طول دوره، صرفاً با مفاهیم تئوری روبهرو نمیشوید؛ یاد میگیرید چگونه مسئلههای واقعی را به مسئله داده محور تبدیل کنید، داده را آمادهسازی و تحلیل کنید، مدل مناسب بسازید و نتیجه را به زبان قابلفهم برای کسبوکار ارائه دهید.
در این دوره یاد میگیرید:
این دوره برای افرادی مناسب است که به تحلیل داده، هوش مصنوعی، حل مسئله و ساخت سیستمهای هوشمند علاقه دارند و میخواهند یک مسیر آموزشی منظم را بهجای پراکندگی میان منابع مختلف تجربه کنند.
این دوره بهطور ویژه برای گروههای زیر مناسب است:
بسیاری از افرادی که قصد ورود به دنیای دادهها را دارند، نگران چالشهای مسیر یادگیری و پیشنیازهای فنی هستند. برای تبدیل شدن به یک متخصص علم داده، داشتن نقشه راه درست به اندازه خود آموزشها اهمیت دارد. در ادامه، پاسخ به دغدغههای رایج درباره پیشنیازهای دوره و معرفی ابزارهای قدرتمندی که در این مسیر به آنها مجهز میشوید را بررسی میکنیم تا با دیدی روشن، گام در این مسیر بگذارید.
خیر. این دوره آموزش علم داده از سطح مقدماتی طراحی شده است و مسیر یادگیری را از پایه آغاز میکند. لازم نیست پیش از ثبتنام، پایتون بلد باشید یا دروس دانشگاهی ریاضی را با جزئیات گذرانده باشید.
مفاهیم موردنیاز پایتون، آمار، احتمال، جبر خطی و حسابان در جای درست خود و با تمرکز بر کاربردشان در تحلیل داده و الگوریتمهای یادگیری ماشین آموزش داده میشوند.
تنها پیشنیاز واقعی شما این است که:
پایتون یکی از مهمترین زبانهای برنامهنویسی در علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. سادگی یادگیری، جامعه کاربری بزرگ و کتابخانههای تخصصی باعث شده است پایتون در بسیاری از تیمهای داده و شرکتهای فناوری انتخاب اول باشد.
در این دوره، پایتون را با هدف ساخت پروژههای علم داده یاد میگیرید؛ نه صرفاً برای آشنایی با دستورهای زبان. ابزارها و کتابخانههای اصلی که با آنها کار میکنید عبارتاند از:
منابع رایگان و دورههای پراکنده زیادی برای آموزش دیتا ساینس وجود دارد؛ اما چالش اصلی اغلب «سردرگمی» است. بزرگترین تفاوت ما، ساختن یک مسیر درست، منسجم و پیوسته از «مفاهیم پایه» تا «اجرای پروژه نهایی» است. در دیتایاد، شما یاد نمیگیرید که فقط کدها را کپی کنید؛ بلکه میآموزید که چگونه مانند یک دانشمند داده فکر کنید.
ویژگیهای متمایز این دوره:
مسیر یادگیری کاملاً شفاف است. ما بدون نیاز به دانش قبلی، از مفاهیم برنامهنویسی و پایتون شروع میکنیم، سپس به سراغ تحلیل داده، آمار، الگوریتمهای یادگیری ماشین و مبانی یادگیری عمیق میرویم و در نهایت، به شما میآموزیم که چگونه مدلهای خود را در محیط واقعی مستقر (Deploy) کنید. هر مرحله، پیشنیاز مرحله بعدی است.
در مسیر یادگیری تنها نیستید. ما باور داریم که یادگیری علم داده چالشبرانگیز است؛ بنابراین از طریق گروه تلگرامی اختصاصی و ارتباط مستقیم با مدرس و پشتیبانهای دوره، امکان رفع اشکال سریع و دریافت راهنماییهای تخصصی را فراهم کردهایم تا هرگز در مسیر یادگیری متوقف نشوید.
بهجای مشاهده کدهای از پیش آماده و پاورپوینتهای خستهکننده، روند نوشتن، اجرا، خطایابی و تحلیل کدها را بهصورت زنده دنبال میکنید. این شیوه به شما کمک میکند تا «تفکر مهندسی» را بیاموزید و بتوانید چالشهای دنیای واقعی داده را حل کنید.
علم داده فراتر از استفاده از چند کتابخانه است. در این دوره، ریاضیات و آمار موردنیاز برای درک مدلها را به زبان ساده و کاربردی آموزش میدهیم. هدف ما این است که الگوریتمها برای شما «جعبه سیاه» نباشند و دقیقاً بدانید چه زمانی و چرا باید از هر مدل استفاده کنید.
سرفصلها بهگونهای چیده شدهاند که شما را گامبهگام به نقشهای شغلی مانند Data Scientist یا ML Engineer نزدیک کنند. با تکمیل پروژههای این دوره، شما یک پورتفولیوی واقعی و قابل ارائه به شرکتهای بزرگ خواهید داشت.
پایتون ابزار اصلی بسیاری از متخصصان علم داده و مهندسان یادگیری ماشین است. در این فصل، مبانی برنامهنویسی موردنیاز برای ورود به دنیای دیتا ساینس را یاد میگیرید.
مباحث این فصل:
در این بخش یاد میگیرید دادههای خام را به اطلاعات قابلاستفاده تبدیل کنید. پاکسازی، بررسی، تحلیل و نمایش داده، بخش مهمی از کار روزانه یک Data Scientist است.
مباحث این فصل:
برای فهم بهتر مدلهای یادگیری ماشین، به ریاضیات پیچیده و جدا از کاربرد نیاز ندارید؛ اما باید مفاهیم پایه را بهصورت کاربردی درک کنید. این فصل به شما کمک میکند منطق پشت مدلها را بفهمید و در زمان تحلیل یا بهبود مدل تصمیم آگاهانهتری بگیرید.
مباحث این فصل:
محتوای این بخش بهاندازهای جامع طراحی شده است که در دیتایاد بهصورت یک دوره مستقل با موضوع ریاضیات هوش مصنوعی نیز ارائه میشود. با ثبتنام در دوره جامع علم داده، محتوای کامل این بخش را دریافت میکنید.
در فصل یادگیری ماشین، با الگوریتمهایی آشنا میشوید که از داده الگو پیدا میکنند، پیشبینی انجام میدهند و برای تصمیمگیری استفاده میشوند. پیادهسازی مدلها با پایتون و ابزارهای استاندارد انجام میشود.
مباحث این فصل:
پس از تسلط بر مبانی علم داده و یادگیری ماشین، با مفاهیم اصلی یادگیری عمیق آشنا میشوید. در این بخش، کاربرد شبکههای عصبی در مسائل پیشرفته هوش مصنوعی را درک میکنید.
مباحث این فصل:
ساخت مدل، فقط نیمی از مسیر است. مدلی که در فایل یا نوتبوک باقی بماند، ارزش عملی چندانی ندارد. در این فصل یاد میگیرید مدلهای آموزشدیده علم داده و یادگیری ماشین را بهشکلی کاربردی در محیطهای واقعی مستقر کنید تا دیگران بتوانند از خروجی آن استفاده کنند.
استقرار مدل یا Model Deployment، مهارتی است که در دنیای واقعی، دانشمند داده را از یک توسعهدهنده تئوریمحور جدا میکند. هدف این فصل این است که بتوانید مدل را پس از آموزش، در قالب یک سرویس یا اپلیکیشن قابلاستفاده در اختیار کاربر یا سیستمهای دیگر قرار دهید.
مباحث این فصل:
نکته مهم درباره ONNX:
یکی از چالشهای رایج در پروژههای واقعی، این است که مدل با یک فریمورک خاص ساخته میشود اما باید در محیط دیگری اجرا شود؛ مثلا مدلی که با Scikit-learn یا TensorFlow آموزش دادهاید، گاهی باید روی سرویس ابری، اپلیکیشن دسکتاپ، موبایل یا سیستمی با منابع محدود اجرا شود.
در این فصل با ONNX یا Open Neural Network Exchange آشنا میشوید؛ یک قالب استاندارد و متنباز که امکان انتقال مدل بین فریمورکها و ابزارهای مختلف را فراهم میکند. با کمک ONNX میتوانید مدلهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را از ابزار آموزشدهنده خارج کرده و در محیطهای متنوعتر و با کارایی بهتر اجرا کنید.
این موضوع، دوره جامع علم داده دیتایاد را از صرفِ «آموزش ساخت مدل» به سطح «آمادهسازی مدل برای استفاده واقعی» ارتقا میدهد و شما را برای کار روی پروژههای صنعتی و ورود به بازار کار آمادهتر میکند.
مسیر یادگیری دیتا ساینس برای هر فرد میتواند متفاوت باشد. اگر درباره سطح فعلی خود، پیشنیازها، مسیر شغلی یا مناسب بودن این دوره برای هدف خود سوال دارید، قبل از ثبتنام با کارشناسان دیتایاد مشورت کنید.
موفقیت دانشجویان قبلی، بزرگترین افتخار ماست. در این بخش میتوانید نظرات صوتی و تجربیات دانشپذیران دوره علم داده را بشنوید:
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:
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.
بله. بخش مهمی از دوره به پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین با پایتون و کتابخانههای استاندارد این حوزه اختصاص دارد.
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 علم داده به صورت کامل پوشش داده شده است.
بله، تا 72 ساعت 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
می توانید از این راهنمای نصب برای سیستم های مختلف استفاده کنید، روی لینک پایین کلیک کنید:
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:
جهت دریافت پشتیبانی می توانید به این شماره در واتساپ پیام دهید:
شما می توانید جهت دریافت مشاوره رایگان دورهها، درخواست مشاوره خود را برای ما ارسال کنید تا ما با شما تماس بگیریم.
نامشخص
۱۹,۷۰۰,۰۰۰ تومان قیمت اصلی: ۱۹,۷۰۰,۰۰۰ تومان بود.۱۴,۷۷۵,۰۰۰ تومانقیمت فعلی: ۱۴,۷۷۵,۰۰۰ تومان.
60+ ساعت
۱۳,۷۰۰,۰۰۰ تومان قیمت اصلی: ۱۳,۷۰۰,۰۰۰ تومان بود.۱۰,۲۷۵,۰۰۰ تومانقیمت فعلی: ۱۰,۲۷۵,۰۰۰ تومان.
دیدگاهها
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
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
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.
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
فاطمه –
همه بخش ها عالی و کامل هستند.
اموزش باکیفتی هست.
سید محمد باقرپور –
متشکرم که بازخورد میدی، مرسی از همراهیت دوست خوبم
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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.
علی نصیری –
بهترین دوره علم داده، فن بیان عالی، محتوای قوی، تدریس با حوصله، همه چی تموم،
مرسی استاد
726986502639 –
این دوره واقعا بی رقیبه. هم مباحث جامعیت داره و هم تدریس استاد کلاگر بینظیره
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
علی سلمانی –
بی نظیری استاد، با اخلاق ترین و حرفه ای ترینی 😍
رحمان –
مباحث دوره خیلی انسجام و پیوستگی خوبی داشت، بخصوص توضیحاتی که به صورت ریاضیات داده شده که بی نظیره
رضا –
یکی از نقاط قوت این دوره یکپارچگی هست یعنی از 0 تا 100 با یه استاد و سبک تدریس و بیان ریکورد شده
Taha –
سلام خسته نباشید من این دوره را ثبت نام کردم و واقعا بگم تدریستون عالیه و حرف نداره
آرشتقوی –
سلام خسته نباشید. من دوره های پراکنده ی زیادی در مورد هوش مصنوعی دیدم. از سایت های معتبر. ولی به دلایل مختلف، جذب نشدم و عملا بعد یه تایمی بی خیال می شدم. این دوره به نظرم می تونه طوری باشه که تا آخرش با اشتیاق ادامه داد.