×
ribbon

هنر حل مسئله با داده

مدرس:

رضا فهمیبهنام ثابتیفرهاد آزادجوسید علیرضا بختیاری

با تعریف درست مسئله، آماده‌سازی داده و مدل‌سازی، مسائل واقعی را حل کنید و نتایج را برای تصمیم‌گیری روشن ارائه دهید.

پرطرفدار
گواهی‌نامه
3.9 (127)
48 دیدگاه
8,940دانشجو
38ساعت
سرفصل‌ها
پیشرفته سطح دوره
محتوای دوره
سرفصل‌ها
پیش‌نیاز‌ها
توضیحات دوره
دیدگاه کاربران
درباره مدرس

این دوره شامل:

12 ساعت ویدئو

8 تمرین و پروژه

35 سؤال سنجش و یادگیری

دسترسی به تالار گفتگو

گواهینامه مکتب‌خونه

دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره

پیش‌نیاز‌ها

برای داشتن هنر حل مسئله با داده اول از هر چیز، باید بتوانید مشکلی که کسب‌وکار شما با آن روبه‌رو است را به خوبی درک کنید. آشنایی با چگونگی جمع‌‌آوری داده هم مهم است. چرا که با تحلیل داده‌های مناسب می‌توانید اطلاعات موردنیازتان را کسب کنید. 

از طرفی هنر حل مسئله نیاز به آشنایی با اصول یادگیری ماشین دارد. درواقع شما باید بتوانید الگوریتم‌ها را به خوبی درک و آن‌ها را پیاده‌سازی کنید. سفر از یک مشکل واقعی در کسب‌وکار به یک مسئله در حوزه علوم داده کار چندان آسانی نیست. بنابراین باید به طور دقیق بدانید که در هر مرحله از فرایند حل مسئله، می‌خواهید چه کاری انجام دهید.

توضیحات دوره

در آموزش علم داده چگونگی حل مسئله با استفاده از علوم داده (Data Science) به شما آموزش داده می‌شود. در این دوره به آموزش جامع مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)، علوم داده، آمار، جبر خطی، برنامه نویسی و غیره نمی‌پردازیم؛ بلکه قصد داریم با به اشتراک گذاشتن تجربه‌های خود در حل مسائل مبتنی بر داده، روش‌های اصولی آن را آموزش دهیم و مسیر این مهارت مهم را برای علاقه‌مندان به این حوزه روشن‌تر کنیم.

در دوره علم داده سعی بر آن شده است که تا حد امکان از بیان نکات متداول در منابع موجود خودداری کنیم و با استفاده از مطالب علمی به‌روز، مثال‌ها و چالش‌های واقعی، هنر حل مسئله با داده را به شما آموزش دهیم. به‌طور خلاصه، در طی این دوره با تمرکز بر بررسی یک مسئله واقعی مراحل زیر را طی خواهیم کرد:

  • تعریف و مدل سازی مسئله
  • آماده‌سازی و پیش پردازش داده‌ها
  • انتخاب تکنیک مناسب
  • تحلیل و بهبود نتایج مدل بصری سازی نتایج و نتیجه گیری بر اساس داده

هدف از یادگیری دوره علم داده چیست؟

یادگیری ماشین و تحلیل داده امروزه به صورت گسترده در بازارهای مالی مورد استفاده قرار می‌گیرند. به طوری که این موضوع منجر به ایجاد حوزه جدیدی به نام فین‌تک شده است. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در این حوزه تعریف درست مسئله و مدیریت انتظارات است. برای مثال پیش‌بینی قیمت در مارکت با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، ساده‌ترین نوع نگاه به مسئله بوده و توقع حل آن به صورت کلی واقع بینانه نیست.

بنابراین، نحوه تعریف مسئله و استفاده درست از ابزارهای مدل‌سازی و تحلیل داده نقطه عطف صنعت فین‌تک محسوب می‌شود. یکی از مسائل موجود در بازارهای مالی، تحلیل و تخمین نوسان مارکت است که می‌تواند به عنوان تخمینی از میزان ثبات بازار مورد استفاده قرار گیرد.

در این پروژه ابتدا با مفهوم volatility و نحوه استفاده از آن آشنا شده و نوع مدل‌سازی و حل مسئله را بررسی می‌کنیم. سپس راهکارهای آماده سازی داده، ساخت مدل و همین‌طور نحوه استفاده از مدل را فرا می‌گیریم. در انتها نیز به بررسی ابزارهای تصویرسازی (Visualization) برای تحلیل نتایج و بهبود مدل می‌پردازیم. 

دیدگاه کاربران

3.9

بر اساس امتیاز 127 دانشجو

1
2
3
4
5

گواهینامه اختصاصی دو زبانه

پس از گذراندن دوره به صورت آنلاین در سایت مکتب‌خونه، گواهی‌نامه رسمی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی، توسط مکتب‌خونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار می‌گیرد.

امکان اشتراک گذاری در لینکدین
دو زبانه

ضمانت بازگشت وجه

کیفیت این آموزش توسط مکتب‌خونه تضمین شده است. در صورت عدم رضایت، با شرایط زیر می‌توانید درخواست بازگشت وجه کنید.

مهلت درخواستتا ۱۵ روز پس از خرید دوره
میزان مشاهدهکمتر از ۲۰ درصد یا ۵ جلسه از دوره
رضا فهمی
1دوره
8,940دانشجو
127نظر و امتیاز

رضا فهمی فارغ‌التحصیل کارشناسی ارشد هوش مصنوعی از دانشگاه صنعتی شریف است. رضا از سال 92 در زمینه هوش مصنوعی مشغول به فعالیت است که از سال 95 به صورت تخصصی به عنوان کارشناس علوم داده در شرکت میراث شروع به کار کرد. علاقه و تخصص اصلی رضا طراحی راهکارهای مبتنی بر داده و مدل کردن مسائل پیچیده با بهره بردن از فناوری‌های مربوط به هوش مصنوعی و علوم داده  است. ایشان به عنوان مدیر ارشد محصول در شرکت پارتیکل بی مشغول به کار است.

بهنام ثابتی
1دوره
8,940دانشجو
127نظر و امتیاز

بهنام ثابتی دانشجوی دکترای هوش مصنوعی دانشگاه صنعتی شریف است. بهنام از حدود 8 سال قبل فعالیت خود را در زمینه هوش مصنوعی آغاز کرد. تخصص اصلی بهنام پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) به خصوص در زبان فارسی است که نتیجه آن را می‌توان در مقالات منتشر شده توسط او و هم‌چنین محصولاتی از قبیل زال و مینیاتور مشاهده کرد. بهنام هم‌چنین سعی داشته تا با جمع‌آوری داده‌های با کیفیت و منتشر کردن آن مشارکت محسوسی به جامعه علمی و فنی حوزه  پردازش زبان‌های طبیعی زبان فارسی داشته باشد. بهنام از سال 95 فعالیت خود را در شرکت میراث به عنوان کارشناس علم داده آغاز کرد. ایشان به عنوان مدیر ارشد علوم داده همراه با تیم داده خود در شرکت پارتیکل بی سعی بر حل مسائل پیچیده دنیای علوم داده دارد.

فرهاد آزادجو
1دوره
8,940دانشجو
127نظر و امتیاز

فرهاد آزادجو طبری دانشجوی دکترای مهندسی کامپیوتر در دانشگاه تهران است. فرهاد در دوره کارشناسی ارشد در  زمینه پردازش داده‌های بزرگ (big data) و استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در آزمایشگاه داده‌های بزرگ دانشگاه صنعتی شریف به تحقیق و توسعه می‌پرداخت. حوزه تخصصی او در دوره دکترا استفاده از الگوریتم‌های علوم داده در سامانه‌های معاملاتی با بسامد بالا است. فرهاد از سال 95 به عنوان کارشناس علم داده در شرکت میراث مشغول به فعالیت شد. او به عنوان یکی از متخصصین علوم داده در شرکت پارتیکل بی سعی بر حل مسائل پر چالش بازارهای مالی دارد.
فرهاد همچنین متخصص بصری سازی داده (data visualization) برای سناریوهای تحلیلی مسائل است.

سید علیرضا بختیاری
1دوره
8,940دانشجو
127نظر و امتیاز

سید علیرضا بختیاری فارغ‌التحصیل رشته مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر  که از سال 99 دانشجوی ارشد رشته هوش مصنوعی در دانشگاه آلبرتا کانادا است. علیرضا از سال 97 به عنوان کارشناس توسعه نرم افزار فعالیت حرفه‌ای خود را آغاز کرد. علاقه و استعداد علیرضا در هوش مصنوعی و مسائل مربوط به داده باعث شد تا او زمینه کاری و تحقیقاتی خود را در هوش مصنوعی و به خصوص یادگیری تقویتی (RL) تغییر دهد.
علیرضا از سال 98 به عنوان کارآموز و پس از آن به عنوان کارشناس علوم داده در شرکت پارتیکل بی سعی بر حل مسائل بازارهای مالی با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی و علوم داده دارد.

poster

هنر حل مسئله با داده

8,940دانشجو
3.9(127)

دوره‌های مشابه

سوالات پرتکرار

حداقل و حداکثر زمانی که می‌توانم یک دوره را بگذرانم چقدر است؟

برای گذراندن دوره، حداقل زمان مشخصی وجود ندارد و شما می‌توانید در هر زمان که مایل هستید، ویدیوهای آموزشی دوره را ببینید و تمارین را انجام دهید؛ اما برای هر دوره یک حداکثر زمان تعیین شده که در صفحه معرفی دوره قابل مشاهده است که تنها در این بازه زمانی امکان تصحیح پروژه‌ها توسط پشتیبان و دریافت گواهی‌نامه را خواهید داشت.

آیا پس از به اتمام رساندن و قبولی در دوره، می‌توانم نسخه فیزیکی گواهی‌نامه را دریافت کنم؟

خیر. به‌دلیل ملاحظات محیط‌زیستی و کاهش مصرف کاغذ، گواهی‌نامه فقط به‌صورت الکترونیکی ارائه می‌شود.

آیا بعد از پایان مدت دوره همچنان به محتوای آن دسترسی دارم؟

بله. پس از پایان مدت دوره نیز به ویدئوها، تمرین‌ها، پروژه‌ها و سایر محتوای آموزشی دوره دسترسی خواهید داشت؛ اما امکان تصحیح تمرین‌ها توسط پشتیبان دوره و دریافت گواهی‌نامه برای شما وجود نخواهد داشت.

آیا در صورت خرید دوره، گواهی‌نامه آن به من تعلق می‌گیرد؟

خیر. با خرید دوره، امکان شرکت در دوره و دسترسی به محتوای آن را خواهید داشت؛ اما تنها در صورتی که در بازه زمانی تعیین‌شده دوره را با موفقیت و نمره قبولی به اتمام برسانید، گواهی‌نامه به نام شما صادر می‌شود.