با تدریس مسعود کاویانی
داده کاوی زمانی جذاب است که شما یک تحلیل‌گر داده حرفه‌ای باشید و نه فقط در آرزوی انجام آن. اگر می‌خواهید از الان تا آینده خیال‌تان را بابت داشتن یک شغل خوب و خوش‌درآمد در هرجای جهان راحت کنید و با خیال آسوده پیر شوید، یادگیری داده کاوی و ماشین لرنینگ همان مهارتی‌ست که جادوگرها در گوی آینده‌نمای خود می‌بینند. آموزش پایتون برای داده‌کاوی چیزی‌ست که بلندپروازها و افراد جسور نمی‌توانند در برابر یادگیری آن مقاومت کنند. حالا که در انتخاب این حوزه جسارت لازم را دارید، بهتر است ادامه راه را هم بررسی کنیم و ببینیم چه مسیر مطمئنی برای یادگیری علم داده با پایتون در پیش‌رو داریم.
دوره متخصص پایتون برای داده کاوی با هدف تدریس تمامی مباحث و سرفصل‌های لازم برای تسلط و آمادگی دانشجویان جهت ورود به بازار کار ارائه شده است. در این دوره کامل‌ترین سرفصل‌های پایتون برای داده کاوی به صورت غیرحضوری تدریس می‌شود و دانشجویان پس از مشاهده جلسات امکان پرسش و پاسخ، رفع اشکال، انجام تمرین، انجام آزمون‌های مقطعی و رتبه‌بندی خواهند داشت. پس از پایان دوره کسانی که در آزمون‌های جامع و ارزیابی فنی بالاترین نمرات را کسب کنند، جهت استخدام به شرکت‌هایی معرفی می‌شوند که قصد دارند از طریق مجموعه سون‌لرن برنامه‌نویس موردنظر خود را جذب کنند.
ما به کیفیت و اثربخشی محصول خود اعتقاد داریم و به همین منظور گارانتی بازگشت وجه یک ماهه به شما ارائه می دهیم تا خریدی بدون ریسک و بدون نگرانی داشته باشید.
هزینه‌ای که بابت دوره پرداخت می‌کنید تا 1 ماه در اختیار خودِ شماست. اگر پس از خرید دوره به‌صورت جامع، به هر دلیلی از شرکت در آن منصرف شدید تا ١ ماه پس از خريد امكان انصراف و بازگشت كامل وجه برای شما درنظر گرفته شده است. برای انصراف از دوره لازم است در بازه زمانی تعیین شده درخواست خود را با پشتیبانی مطرح کرده و حداکثر ۲۵% از دوره را مشاهده کرده باشید.
پس از انصراف همواره منتظر نظرات و پیشنهادات شما برای بهبود کیفیت دوره و نحوه ارائه آن‌ها هستیم و امیدواریم در حوزه موردنظر خود به موفقیت و فرصت‌های بزرگی دست پیدا کنید.
آموزش مهارت‌محور به این معنی‌ست که در طول دوره و باتوجه به میزان پیچیدگی هر مبحث آموزشی تمرین، آزمون و پروژه‌های مختلفی برای شما در نظر گرفته شده است تا یادگیری خود را تکمیل کنید. همچنین برگزاری وبینارهای متعدد و عضویت در گروه تلگرامی دوره امکان ارتباط با اساتید، منتورها و سایر دانشجویان را برای شما فراهم می‌کند. وضعیت آموزشی هر دانشجو برای منتورهای دوره قابل رصد و ارزیابی‌ست زیرا منتورها از بین دانشجویان برتر انتخاب شده‌اند و به‌خوبی با فرایند آموزشی و چالش‌های دوره آشنایی دارند. پایبندی به این متد آموزشی علاوه‌بر ارتقا سطح مهارتی که دارید، شما را با چالش هاى فنى و نحوه مدیریت آن‌ها آشنا مى كند و اين همان چيزى‌ست كه برای حضور در بازار كار به آن نياز داريد.
هیچ سوالی بی‌جواب نخواهد ماند. پس از ورود به دوره امكان پرسش و پاسخ و رفع اشكال براى شما فراهم است. شما می‌توانید در هر ساعتی از شبانه روز سوالات خود را مطرح کنید و اساتید یا منتورهای دوره در سريع‌ترين زمان ممكن به شما پاسخ خواهند داد. حضور در این فضای تعاملی و همراهی با دیگران می‌تواند در ارتقای مهارت‌های نرم دانشجویان و ایجاد یک رقابت سالم نقش موثری داشته باشد.
فعالیت‌های آموزشی تعریف شده در دوره مانند مشاهده جلسات، تمرین، آزمون، پروژه، پاسخ دادن به سوال دیگران و غیره با شاخصی به‌نام xp ارزیابی می‌شوند که منجربه رتبه‌بندی دانشجویان خواهد شد. به این معنی که دانشجویان با انجام هر کدام از موارد بالا و کسب امتیاز (xp) مربوط به آن فرایند، جایگاه خود را در رتبه‌بندی دوره ارتقا می‌دهند. طبیعتا دانشجویانی که xp بیشتری دارند نسبت به دیگران از رتبه و مهارت بهتری برخوردار هستند و آمادگی بیشتری برای ارزیابی‌های پایان دوره و کسب موقعیت‌های شغلی دارند.
هر فعالیتی xp مشخصی دارد تا علاوه‌بر تشویق دانشجو برای پایبندی به آموزش، یک معیار مشخص و عادلانه برای انتخاب دانشجویان برتر ارائه دهد. بدین ترتیب شما می‌توانید میزان مشارکت و پیشرفت خود را با دیگران مقایسه و در فرصت باقی‌مانده از دوره، برای بهبود وضعیت آموزشی خود تلاش کنید.
سیستم ارزیابی تا انتهای آذرماه به خاطر باز طراحی در دسترس نخواهد بود
هرساله شرکت‌های معتبری از سراسر ایران اقدام به جذب نیرو در حوزه تکنولوژی می‌کنند و بسیاری از این مجموعه‌ها از سون‌لرن درخواست معرفی نیروی متخصص دارند. در این شرایط سون‌لرن خود را موظف می‌داند تا افراد برتر هر دوره را اعتبارسنجی کرده و به شرکت‌های متقاضی جهت استخدام معرفی کند. سایر دانشجویان نیز درصورت بهره‌مندی کامل از محتوای دوره و تکمیل مهارت‌های خود به‌راحتی قادر به اشتغال و فعالیت در زمینه موردنظر خود خواهند بود.
پشتیبانی طولانی‌مدت سون‌لرن از زمان ثبت نام شما، به مدت 1 سال همراهتان خواهد بود . علاوه بر این در صورت استخدام شما پس از دوره، با هماهنگی واحد پشتیبانی می توانید از 1 ماه همراهی پس از استخدام هم استفاده نمایید تا با خیال راحت و دلگرمی بر جایگاه شغلی که شایسته شماست تکیه بزنید. طبیعتا دانشجویانی که طبق زمان‌بندی دوره، یادگیری را پیش ببرند از مدت زمان پشتیبانی بیشترین بهره را خواهند برد. این پشتیبانی شامل پاسخ به مشکلات فنی، آموزشی و موارد مربوط به اشتغال شما است.
محتوای دوره‌ها همواره در اختیار شماست و لازم نیست نگران منقضی شدن آن و یا از بین رفتن پروفایل کاربری خود باشید چرا که بدون محدودیت زمانی و مکانی به آن دسترسی دارید. درضمن هر زمان که برخی مباحث آموزشی تغییر کرده و نیازمند به‌روزرسانی باشند، محتوای به‌روزشده سرفصل‌هایی که خریداری کرده‌اید در پنل کاربری شما در سایت 7learn.com قرار خواهد گرفت.
کار کردن در شرکت‌های بزرگ و پویا مزایای زیادی در اختیار شما قرار می‌دهد که رشد فردی، بروز خلاقیت، ارتباطات مناسب و درآمد خوب تنها بخشی از این مزایا هستند. برای اینکه به جمع حرفه‌ای‌ها راه پیدا کنید و در کار خود بی‌بدیل باشید، باید همواره به‌روز بوده و در جایگاه خود حرفی برای گفتن داشته باشید. دوره‌‌های متخصص سن‌لرن، دانش موردنیاز و مهارت‌های کاربردی را در اختیارتان قرار می‌دهند تا با پشتکار و انگیزه فراوان بتوانید مانند بسیاری از دانشجویان سون لرن در کسب‌وکار و یا شغل خود موفق باشید.
در این دوره دانش فنی موردنیاز شما تدریس می‌شود، کافی‌ست نهایت استفاده را از آن داشته باشید تا مانند بسیاری از دانشجوهای موفق سون‌لرن، از فرصت های شغلی چنین شرکت‌های مطرحی بهره‌مند شوید.
فصل اول به معرفی بخش‌های مختلف علم داده و کاربرد آن‌ها در صنایع گوناگون می‌پردازد
در این فصل نسخه‌های مختلف پایتون آماده و برای اجرای کدها، بر روی سیستم عامل لینوکس/ویندوز/مک به صورت عملی نصب می‌شوند
در این بخش با مفاهیم و کتابخانه‌های کاربردی پایتون در علم داده آشنا خواهید شد.
در این سرفصل با نمودارها و سایر کتابخانه‌های کاربردی آشنا خواهید شد.
بررسی تست‌ها و توزیع‌های آماری
در این فصل به معرفی مقدمه‌ای بر مهندسی داده، هوش تجاری و انبارداده‌ها می‌پردازیم. یاد می‌گیریم که مفاهیم و کلیدواژه‌های اصلی مهندسی داده چیست و برخی از ابزارهای معروف این حوزه‌ها در سطح معرفی، بررسی می‌کنیم.
در این فصل به معرفی روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی این داده‌ها برای تحلیل و یا تزریق به الگوریتم‌های فصول بعدی، خواهیم پرداخت
آشنایی با الگوریتم‌ها مختلف
آشنایی با سایر موارد مهم دیگر
بررسی روش‌های خوشه‌بندی و روش‌های ارزیابی
آشنایی با مفاهیم، کتابخانه‌ها و متدهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق
در این سرفصل مباحث تکمیلی و پیشرفته در یادگیری عمیق را با هم مرور و پیاده‌سازی می‌کنیم
آشنایی با یادگیری تقویتی و سایر مسائل کاربردی
در این سرفصل که برای تمامی دانشجویان دوره باز شده است، پروژه‌های تکمیلی و ویدیوهایی که به تکمیل و تعمیق مباحث دوره کمک می‌کند را قرار می‌دهیم
خیر دوره data science سون لرن پیش نیاز خاصی ندارد. موضوع مهم‌تر داشتن علاقه و اختصاص زمان کافی برای یادگیری است.
بقیه پیش نیازهای یادگیری داده کاوی مانند پایتون، آمار، ریاضیات، جبر خطی در این دوره آموزش داده می‌شود.
تقاضا برای استخدام یک متخصص دیتاساینس زیاد است اما تعداد افراد حرفه‌ای در این حوزه کم است به همین دلیل درآمد یک دیتاساینتیست از سایر برنامه نویس ها بالاتر است. البته درآمد یک متخصص داده کاوی به میزان تسلط و تجربه او هم بستگی دارد.
میتوان گفت یادگیری علم داده برای سه دسته از افراد مناسب است:
مدت زمان یادگیری علم داده بستگی دارد به:
به صورت عمومی این زمان می‌تواند بین ۹ تا ۱۲ ماه باشد اما اگر وقت بیشتری در روز بگذارید این زمان می‌تواند کمتر (۴ تا ۶ ماه) باشد.
وقتی در مورد بهترین روش یادگیری یک زبان برنامه نویسی خاص صحبت می‌شود باید بدانید که شما باید موارد مختلفی را درنظر بگیرید. من دو مورد از مهمترین‌ها را اینجا مطرح میکنم.
همیشه قبل از شروع یادگیری برنامه نویسی این دو سوال مطرح می‌شود:
پس اگر با یک مدرس با تجربه و معتبر و تمرین و چالش‌پذیری یادگیری را شروع کنید مطمئن باشید بهترین نتیجه را می‌گیرید.
توضیحات بیشتر ...
توضیحات بیشتر ...