آموزش ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین | پیاده سازی در پایتون
مشخصات دوره ریاضیات
☑️ مدرس: صابر کلاگر
☑️ مخاطب: علاقه مندان به فعالیت در علم داده و یادگیری ماشین
☑️ فرمت دوره: ویدیوی از قبل ضبط شده
☑️ زمان دوره: بیش از 30 ساعت
☑️ پیش نیاز دوره: آشنایی با پایتون
☑️ پیاده سازی در: پایتون
☑️ آپدیت رایگان: دارد
☑️ نحوه دسترسی: بلافاصله پس از ثبت نام، از طریق اسپات پلیر
☑️ ارتباط مستقیم با استاد در واتساپ برای طرح سوالات و رفع اشکال
توضیحات مدرس در مورد دوره ریاضیات برای یادگیری ماشین
سایت w3schools.com در مورد ریاضیات یادگیری ماشین چنین گفته است:
“پشت هر موفقیت در یادگیری ماشین، ریاضیات نهفته است. همچنین تمام مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از راه‌حل‌ها و ایده‌های ریاضی ساخته می‌شوند. از این رو هدف ریاضیات یادگیری ماشین، ایجاد مدل‌هایی برای درک و شبیه‌سازی فرآیند تفکر است.
اگر به دنبال شغل‌های مرتبط با یادگیری ماشین هستید می‌توانید در زمینه‌های زیر مهارت‌های لازم را کسب کنید. این مشاغل عبارتند از:
- دانشمند داده (Data Scientist)
- مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)
- متخصص رباتیک (Robot Scientist)
- تحلیلگر داده (Data Analyst)
- متخصص پردازش زبان طبیعی (Natural Language Expert)
- پژوهشگر یادگیری عمیق (Deep Learning Scientist)
پس شما باید روی مفاهیم ریاضی تمرکز کنید که در اینجا توضیح داده شد. شاید این سوال برایتان پیش بیاید که چرا ریاضیات مهم است؟ به طور کلی پایه و اساس مدل‌های یادگیری ماشین است و به شما کمک می‌کند الگوریتم‌ها را عمیق‌تر درک کنید. همچنین ریاضیات برای بهینه‌سازی و بهبود مدل‌ها نیز ضروری است. در نتیجه اگر می‌خواهید در این حوزه موفق شوید، باید ریاضیات و آموزش ریاضیات هوش مصنوعی را به طور دقیق یاد بگیرید.”
مشاوره رایگان
برای دریافت مشاوره در زمینه ریاضیات یادگیری ماشین می‌توانید با شماره واتساپ مجموعه دیتایاد تماس بگیرید. همکاران ما همیشه آماده پاسخگویی به سوالات شما کاربران عزیز هستند. همچنین اگر قبل از ثبت‌نام در دوره و یا خرید آن نیاز به دریافت مشاوره دارید، با ما از طریق پشتیبانی واتساپ: 09905501998 ارتباط بگیرید. کارشناسان ما آماده پاسخگویی و راهنمایی شما هستند تا بهترین انتخاب را داشته باشید. همچنین می‌توانید از طریق فرم مشاوره که در سایت هست، با ثبت شماره خود درخواست مشاوره بدهید تا کارشناسان ما با شما تماس بگیرند.
نظرات دانشجویان دوره ریاضیات برای علم داده
روی عکس کلیک کنید تا با سایز کامل بتوانید ببینید.
دوره ریاضیات یادگیری ماشین مناسب چه کسانی است؟
چرا به ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین نیاز داریم؟
به طور کلی، مفاهیم ریاضی در علم داده و یادگیری ماشین اهمیت بالایی دارند چون به ما این امکان را می دهند که با استفاده از الگوریتم های پیچیده، الگوهای پنهان در داده ها را کشف کنیم و از دل داده ها به یک دانش برسیم و در نهایت با استفاده از آنها، پیش بینی دقیقی از داده ها داشته باشیم.
بسیاری از مسائل علم داده و یادگیری ماشین از جمله پیش پردازش داده ها، استخراج ویژگی، داده کاوی، تجزیه و تحلیل داده ها، پیش بینی و دسته بندی داده ها، به زبان ریاضی و با استفاده از مفاهیم ریاضیاتی حل می شوند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس مدل‌های ریاضیاتی ساخته می‌شوند که بتوانند داده‌ها را مدل کنند و در ادامه از آنها استفاده کنند. بنابراین، برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نیازمند آشنایی با مفاهیم ریاضیاتی مانند آمار و احتمالات، جبر خطی، محاسبات عددی و بهینه‌سازی هستیم.
در آمار به دنبال توزیع داده ها، تفسیر اطلاعات، پیش بینی و تحلیل داده ها هستیم. در جبر خطی، ما به دنبال روش های تحلیلی و پردازش داده ها هستیم و این روش ها در الگوریتم های یادگیری ماشین بسیار مهم هستند. همچنین، در بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین، به درک مفاهیم در محاسبات عددی و بهینه سازی نیاز داریم.
بنابراین، داشتن دانش ریاضی در علم داده بسیار مهم است و برای داشتن موفقیت در علم داده و انواع یادگیری ماشین، لازم است که به طور کامل با این مفاهیم آشنا باشیم.
این ویدیوی لایو را حتما ببینید:
مزایای دوره ریاضیات ماشین لرنینگ دیتایاد چیست؟
دوره ریاضیات ماشین لرنینگ دیتایاد با ترکیب آموزش کاربردی و پایه‌های نظری، به شما کمک می‌کند مفاهیم پیچیده‌ی ریاضی پشت الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به سادگی درک کنید و در مدل‌سازی داده‌ها به کار ببرید.
از مزایای دوره ریاضیات هوش مصنوعی می‌توان به یادگیری عمیق مباحثی مانند جبر خطی، آمار، احتمالات و بهینه‌سازی، پیاده‌سازی پروژه‌محور با پایتون و تقویت مهارت حل مسئله اشاره کرد که شما را از یک برنامه‌نویس معمولی به یک متخصص دیتاساینس تبدیل می‌کند.
این دوره با ارائه تمرین‌های واقعی و مثال‌های صنعتی، تضمین می‌کند که پس از پایان آن، توانایی تحلیل داده‌های پیچیده و ساخت مدل‌های دقیق را خواهید داشت.
همچنین دوره جامع نخبگان مجموعه دیتایاد هم می‌تواند برای یادگیری ریاضیات ماشین لرنینگ مفید باشد.
سرفصل های دوره ریاضیات
- کتابخانه ها و پکیج های مقدماتی علم داده (numpy, pandas, matplotlib)
- آمار و احتمالات کاربردی (EDA - تحلیل اکتشافی داده)
- جبر خطی و تحلیل ابعادی داده ها
- حساب دیفرانسیل و انتگرال
- بهینه سازی
تمامی سرفصل ها به همراه کدنویسی پایتون و مثال های کاربردی می باشد.
- کتابخانه‌ها و پکیج‌های مقدماتی علم داده (NumPy, Pandas, Matplotlib): این بخش به شما کمک می‌کند تا با ابزارهای اساسی کار با داده‌ها در پایتون آشنا شوید. در NumPy یاد می‌گیرید چگونه محاسبات برداری و ماتریسی را انجام دهید، که پایه‌ی بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. Pandas برای مدیریت و پردازش داده‌های ساختاریافته (مانند جداول) آموزش داده می‌شود، از جمله فیلتر کردن داده‌ها، گروه‌بندی و ادغام مجموعه‌داده‌ها. در Matplotlib نیز روش‌های ترسیم نمودارهای مختلف (خطی، هیستوگرام، پراکندگی) برای تحلیل و نمایش داده‌ها را یاد خواهید گرفت.
- آمار و احتمالات کاربردی (EDA – تحلیل اکتشافی داده): در این بخش مفاهیم آمار توصیفی (میانگین، میانه، واریانس، چولگی) و توزیع‌های احتمالاتی (نرمال، دوجمله‌ای، پواسون) را یاد می‌گیرید. همچنین تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) شامل شناسایی الگوها، تشخیص داده‌های پرت و بررسی همبستگی بین متغیرها آموزش داده می‌شود. این مباحث به شما کمک می‌کند تا قبل از ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، درک عمیق‌تری از داده‌ها داشته باشید.
- جبر خطی و تحلیل ابعادی داده‌ها: مفاهیمی مانند ماتریس‌ها، بردارها، ضرب ماتریسی، مقادیر ویژه و تجزیه‌ی ماتریس‌ها (SVD, PCA) در این بخش پوشش داده می‌شوند. این مباحث برای درک الگوریتم‌هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و فاکتورگیری ماتریسی ضروری هستند. همچنین یاد می‌گیرید که چگونه با کاهش ابعاد داده‌ها، مدل‌های کارآمدتری بسازید.
- حساب دیفرانسیل و انتگرال: مباحثی مانند مشتقات جزئی، گرادیان، قاعده زنجیره‌ای (Chain Rule) و انتگرال‌گیری در این بخش بررسی می‌شوند. این مفاهیم برای درک الگوریتم‌های بهینه‌سازی (مانند Gradient Descent) و شبکه‌های عصبی مهم هستند. علاوه بر این یاد می‌گیرید چطور توابع هزینه (Loss Functions) را تحلیل و بهبود دهید.
- بهینه‌سازی: در این بخش الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند Gradient Descent، Adam و Newton’s Method را مطالعه می‌کنید. مفاهیم محدب‌بودن توابع، نقاط بحرانی و روش‌های کمینه‌سازی خطا نیز آموزش داده می‌شوند. این مباحث به شما کمک می‌کنند تا مدل‌های یادگیری ماشین را با دقت بیشتری آموزش دهید و از اورفیتینگ جلوگیری کنید.
نمونه ای دیگر از ویدیوی دوره ریاضیات
با تدریس آقای صابر کلاگر
جمع‌بندی نهایی
ریاضیات یادگیری ماشین جزو مباحث مهم و کاربردی در حوزه ماشین لرنینگ است. همچنین ریاضیات قلب تپنده‌ی یادگیری ماشین و علم داده بوده و بدون درک عمیق مفاهیمی مانند جبر خطی، آمار، احتمالات و بهینه‌سازی، ساخت مدل‌های دقیق و کارآمد غیرممکن خواهد بود. این دانش به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌ها را بهتر درک و پیاده‌سازی کنید. علاوه بر این توانایی تحلیل نتایج، بهبود مدل‌ها و حل مسائل پیچیده دنیای واقعی را نیز در شما تقویت می‌کند. بنابراین تسلط بر ریاضیات، کلید تبدیل شدن به یک متخصص موفق در حوزه‌ی یادگیری ماشین و علم داده است.
سوالات متداول
شاید سوال شما هم باشد
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
خیر، ریاضیات این دوره و دوره جامع متخصص علم داده یکی هستند. در صورتی که قبلاً دوره علم داده را تهیه کرده اید، دیگر نیازی به تهیه این دوره نیست.
بله، پیش نیاز آشنایی با پایتون دارد ولی مفاهیم ریاضیاتی از پایه تدریس می شود. با ریاضیات در حد دوران راهنمایی آشنا باشید، کافیست.
بلافاصله بعد از پرداخت موفق وارد صفحه ای خواهید شد که لایسنس (کلید اسپات پلیر) شما به همراه لینک دانلود پلیر اسپات پلیر آنجا قرار دارد. ولی اگر از این صفحه خارج شدید و یا حتی بعدا لایسنس خود را گم کردید، برای دسترسی مجدد به 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.
برای دانلود پلیر هم می توانید وارد لینک پایین شوید:
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.
جهت پشتیبانی می توانید به این شماره در واتساپ پیام دهید:
آشنایی با مبانی ریاضیات دبیرستان (جبر و آمار مقدماتی) و آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی پایتون ضروری است. همچنین درک مفاهیم پایه‌ای مانند توابع و ماتریس‌ها کمک‌کننده خواهد بود.
برای آگاهی از این موضوع می‌توانید با مشاوران ما در ارتباط باشید.
این دوره بر کاربرد عملی مفاهیم ریاضی در پروژه‌های واقعی علم داده تأکید دارد، در حالی که بسیاری از دوره‌های دیگر صرفاً به توضیحات تئوری می‌پردازند. همچنین سرفصل‌های این دوره به‌طور ویژه برای نیازهای دانشمندان داده طراحی شده است.
مشاوره رایگان
شما می توانید جهت دریافت مشاوره رایگان دوره‌ها، درخواست مشاوره خود را برای ما ارسال کنید تا ما با شما تماس بگیریم.
بخشی از دوره را ببینید
قیمت اصلی: ۳,۳۰۰,۰۰۰ تومان بود.۲,۳۱۰,۰۰۰ تومانقیمت فعلی: ۲,۳۱۰,۰۰۰ تومان.
این دوره فوق العاده بود، ممنونم از استاد عزیزم
ممنونم که بازخورد میدی سامان عزیز، خیلی باارزشه، مرسی از همراهیت
واقعا دلم نیومد نظرمو اینجا بهتون نگم. من بزرگترین مانعی که برای ورودم به این حوزه داشتم، ریاضیات بود چون ریاضیات رو هیچوقت نتونستم اصولی درک کنم، اما انقدر توی این دوره با قدرت بیان بالا، کامل و واضح و ساده توضیح دادید که الان واقعا ترسم ریخته، بهتون تبریک میگم واقعا که چنین قدرت انتقال مطلبی دارید استاد. ممنونم ازتون بی نهایت.
خیلی خوشحال شدیم که این مورد رو از شما شنیدیم. این بازخورد شما باعث میشه کارمون رو با قدرت بیشتر ادامه بدیم، چون می دونیم نتیجه مثبت به همراه داره، ممنون از همراهیت دوست خوبم
سلام خدمت استاد کلاگر عزیز
از دوره بی نظیرتون سپاسگزارم.
قدرت انتقال مطالبون لنگه نداره.
هیچ وقت فکر نمیکردم از یادگیری ریاضیات تا این مقدار لذت ببرم 🙂
براتون آرزوی صحت و سلامتی دارم
سلام جناب عظیمی عزیز
باعث افتخارمونه چنین بازخوردی ازتون میگیریم.
من هم از شما سپاسگزارم که با پیامهاتون به ما کمک میکنین.
ارادت
اول دوره ریاضیات علم داده رو دیدم، بعد دوره علم داده رو دیدم،
خواستم ازتون بابت تدریس خوبتون تشکر کنم