Machine Learning Scientist in Python 2025-3 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of learning. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.
Throughout the lessons you will build genuine confidence with learning and scientist, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.
Course Description
Machine Learning Scientist with Python، دوره آموزش دانشمند علوم داده با پایتون توسط آکادمی Datacamp منتشر شده است. مهارت های ضروری پایتون را فرا بگیرید تا به عنوان یک دانشمند یادگیری ماشین مشغول به کار شوید. با این مسیر، آشنایی جامعی با یادگیری ماشین در پایتون به دست خواهید آورد. شما مجموعه مهارت های برنامه نویسی پایتون فعلی خود را با ابزارهای مورد نیاز برای انجام یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و عمیق تقویت خواهید کرد.
شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده ها را برای ویژگی ها پردازش کنید، مدل های خود را آموزش دهید، عملکرد را ارزیابی کنید و پارامترها را برای عملکرد بهتر تنظیم کنید. این مسیر همچنین موضوعاتی از جمله مدل های یادگیری ماشین مبتنی بر درخت، تجزیه و تحلیل خوشه، پیش پردازش برای یادگیری ماشین و غیره را پوشش می دهد. زمانی که کارتان تمام شد، این اطمینان را خواهید داشت که از پایتون برای یادگیری ماشین، کار با مجموعه داده های واقعی، طبقه بندی کننده های خطی، تقویت گرادیان و غیره استفاده کنید. در این مطلب با پردازش زبان طبیعی، پردازش تصویر و پکیج های محبوب یادگیری ماشین پایتون مانند Scikit – Learning، Spark و Keras آشنا خواهید شد.
What You Will Learn
- یادگیری بدون نظارت در پایتون
- طبقه بندی کننده های خطی در پایتون
- یادگیری ماشینی با مدل های مبتنی بر درخت در پایتون
- تقویت گرادیانت با XGBoost
- تحلیل خوشه ای در پایتون
- کاهش ابعاد در پایتون
- پیش پردازش برای یادگیری ماشینی در پایتون
- یادگیری ماشین برای داده های سری زمانی در پایتون
- مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین در پایتون
- اعتبار مدل در پایتون
- مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی در پایتون
- مهندسی ویژگی ها برای NLP در پایتون
- معرفی تنسورفلو در پایتون
- آشنایی با یادگیری عمیق در پایتون
- مقدمه ای بر یادگیری عمیق با کراس
- پردازش تصویر در پایتون
- پردازش تصویر با کرس در پایتون
- تیونینگ هایپرپارامتر در پایتون
- معرفی PySpark
- یادگیری ماشینی با PySpark
Course Features & Specifications
- ناشر : Datacamp
- مدرس :
- زبان: انگلیسی
- سطح آموزش : تمام سطوح
- تعداد دروس : 21
- مدت زمان آموزش : 85 ساعت جهت تکمیل دوره
Preview
Installation Guide
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: انگلیسی
کیفیت: 720p
نسخه 2025/3 نسبت به 2023/8 به تعداد 2 درس کاهش داشته است.
Download Links
Cluster Analysis In Python
Dimensionality Reduction In Python
Extreme Gradient Boosting With Xgboost
Feature Engineering For Machine Learning In Python
Feature Engineering For Nlp In Python
Hyperparameter Tuning In Python
Image Processing In Python
Intermediate Deep Learning With Pytorch
Introduction To Deep Learning With Pytorch
Introduction To Natural Language Processing In Python
Introduction To Pyspark
Linear Classifiers In Python
Machine Learning For Time Series Data In Python
Machine Learning With Pyspark
Machine Learning With Tree Based Models In Python
Model Validation In Python
Natural Language Processing With Spacy
Preprocessing For Machine Learning In Python
Supervised Learning With Scikit Learn
Unsupervised Learning In Python
Winning A Kaggle Competition In Python
گذرواژه فایل(ها): www..ir
