دوره آموزشی - جستجوی «راننده پاره وقت ماشین»

نتایج جستجوی «راننده پاره وقت ماشین» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

تصحیح رایتینگ آیلتس (4 تایی)

شاید از خودتان بپرسید که تصحیح رایتینگ آیلتس چیست و چرا به عنوان زبان‌آموز به آن نیاز دارید؟ جواب آن ساده است. تصحیح رایتینگ این امکان را به شما می‌دهد تا توانایی خود را بسنجید و بتوانید نقاط ضعف خود را قبل از آزمون آیلتس بهبود ببخشید. رایتینگ یکی از چهار بخش آزمون آیلتس است که خود به دو بخش تسک 1 و تسک 2 تقسیم می‌شود. موضوع تسک 1 در آیلتس آکادمیک با تسک 1 در آیلتس جنرال متفاوت است. در تسک 1 آکادمیک شما باید اطلاعات تصویری، مانند نمودار، را به نوشتار تبدیل کنید و حداقل 150 کلمه در تفسیر تصویر ارائه شده بنویسید. در تسک 1 جنرال موضوعی ارائه می‌شود که باید درمورد آن نامه‌ای بنویسید که حداقل 150 کلمه داشته باشد. تسک 2 در آیلتس جنرال و آکادمیک یکسان بوده و باید درخصوص موضوعی که به شما داده شده است حداقل 250 کلمه بنویسید. بیشتر آزمون‌دهنده‌ها اشتباهاتشان را در آزمون تشخیص نمی‌دهند. لازم به ذکر است که ارزیابی نوشته خود، کار بسیار دشواری است. می‌توانید نکاتی در مورد نوشتن رایتینگ مطالعه کنید ولی بهتر است تصحیح آن را به شخص دیگری واگذار کنید. سعی کنید تمام تکنیک‌هایی که آموخته اید را به کار ببرید ولی در نهایت شخصی را پیدا کنید که در این کار تبحر داشته باشد و تصحیح نوشته را به او بسپارید. پیدا کردن معلم و یا کسی که به این مهارت‌ها تسلط داشته باشد، آسان نیست. از طرفی هرچقدر هم به توانایی‌های دوستان یا آشنایانتان در زمینه‌ی زبان انگلیسی باور داشته باشید، نمی‌توانید تصحیح رایتینگ آیلتس را به آن‌ها بسپارید. به خاطر داشته باشید که ارزیابی رایتینگ آیلتس با نوشته‌های دیگر بسیار متفاوت است و هر کسی نمی‌تواند نمره‌ دقیق و یا بازخورد مناسبی ارائه دهد. باور داریم که گرفتن بازخورد به صورت منظم در مورد رایتینگ و به طور کل هر نوشته‌ای اصلی‌ترین عامل موفقیت است. بیشتر آزمون‌دهنده‌ها فکر می‌کنند که با بیشتر نوشتن می‌توان نمره‌ی بالایی کسب کرد و روزانه وقت زیادی برای نوشتن اختصاص می‌دهند. نوشتن مقاله کار اشتباهی نیست و اتفاقا برای تمرین نوشتن بسیار مفید است. با این حال همیشه شخصی باید به تصحیح رایتینگ آیلتس شما بپردازد تا با گرفتن بازخورد مناسب، نوشته‌های بعدی خود را بهبود ببخشید.

228,650 تومان
آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق، تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. یکی از مهم‌ترین شاخه‌های مبحث یادگیری عمیق، بسترهای نرم‌افزاری و برنامه‌نویسی هستند که به منظور پیاده‌سازی و آموزش مدل‌ها به کار می‌روند. همچنین، فعالیت‌های زیادی در زمینه ایجاد بسترها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری مخصوص یادگیری عمیق، توسط شرکت‌ها و دانشگاه‌های معتبر دنیا، انجام شده است؛ در میان این بسترها، با اطمینان می‌توان بستر TensorFlow شرکت گوگل را پرکاربردترین و محبوب‌ترین و در عین حال، قدرتمندترین بستر نرم‌افزاری در این زمینه معرفی کرد. در این زمینه نیز پرکاربردترین کتابخانه سطح بالا که به طور رسمی توسط بستر TensorFlow گوگل پشتیبانی می‌شود، کتابخانه Keras است. در این فرادرس به آموزش عملی کدنویسی Python در کتابخانه Keras بر پایه بستر TensorFlow خواهیم پرداخت.

399,000 تومان

آموزش پردازش موازی در پایتون

آشنایی با پردازش موازی در پایتون در دنیای امروز پایتون به‌خاطر سادگی و امکانات و کتابخانه‌های بسیار گسترده‌اش به یکی از محبوب‌ترین و جذاب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی تبدیل شده است. درواقع برنامه‌نویسان پایتون با نوشتن برنامه‌های ساده می‌توانند کارهای بزرگ و پیچیده را به‌راحتی انجام دهند. با توجه به اهمیت افزایش سرعت اجرای برنامه‌ها و موازی‌سازی در کامپیوتر لازم است که برنامه‌نویسان این زبان به سراغ پردازش موازی در پایتون بروند. این شیوه برنامه‌نویسی از برنامه‌نویسی عادی پیچیده‌تر نخواهد بود؛ اما سرعت اجرای برنامه‌ها و عملکرد آن‌ها را به طرز شگفت‌انگیزی تغییر خواهد داد. هدف از دوره پردازش موازی در پایتون تربیت برنامه‌نویسانی است که به‌صورت حرفه‌ای برنامه می‌نویسند و از همه توان سخت‌افزاری کامپیوتر و وسایل هوشمند برای اجرای برنامه‌ها استفاده می‌کنند. این دوره به زبان پایتون ارائه می‌شود؛ اما مفاهیم آن به‌گونه‌ای بیان خواهد شد که هرکسی که از زبان‌های دیگر برای برنامه‌نویسی استفاده می‌کند هم بتواند ترفندهای آن را به کار بگیرد. نکته مهم این است که همیشه پردازش موازی در پایتون یا هر زبان برنامه‌نویسی دیگری نمی‌تواند باعث بهبود سرعت برنامه‌ها شود و حتی ممکن است آن‌ها را کندتر از حالت عادی به نتیجه نهایی برساند. یکی از اهداف مهم و کاربردی در این دوره کسب مهارت شناسایی مسائلی است که موازی‌سازی برای آن‌ها مفید نیست تا وقت برنامه‌نویسان برای نوشتن برنامه‌های بی‌فایده تلف نشود.

143,650 تومان

آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین

دوره آموزش «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چیست؟ یکی از انواع روش‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep learning) است. طی این روش، تلاش بر این است که قابلیتی به ماشین (سیستم کامپیوتری) اضافه شود تا ماشین در تصمیم‌گیری‌ها روشی مشابه فرایند ذهن انسان را داشته باشد و به نوعی فعالیت‌های ذهن انسان را تقلید کند. در دوره «آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» شرکت‌کنندگان با موضوعات مختلفی از جمله مدل‌سازی سطح پایین در تنسورفلو آشنا خواهند شد. «تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه رایگان و اوپن سورس است و به دلیل ویژگی‌های جذابی که در اختیار کاربران قرار می‌دهد، کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی‌ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی است؛ به همین دلیل این کتابخانه، به عنوان پراستفاده‌ترین کتابخانه در یادگیری عمیق شناخته می‌شود. شرکت‌کنندگان این دوره با همه مباحث مربوط به یادگیری عمیق، مدل‌سازی سطح پایین و کتابخانه تنسورفلو آشنا خواهند شد. به طور مشخص شرکت‌کنندگان در این دوره با مباحث زیر سروکار خواهند داشت: آشنایی با تعاریف کلی و مفاهیم مربوط به یادگیری عمیق و مدل‌سازی سطح پایین چگونگی طراحی دلخواه اِلمان‌های مختلف یک شبکه عصبی مانند loss، metric، activation function و حتی لایه‌ها و مدل‌ها چگونگی پیاده‌سازی training loop به صورت کامل و دلخواه آشنایی با تعاریف و عملیات‌های ممکن روی تنسورها آشنایی با امکانات پردازش داده تنسورفلو شرکت‌کنندگان این دوره پس از گذراندن این دوره علاوه بر آشنایی با مباحث و تعاریف کلی موارد زیر را نیز به طور کامل فرا خواهند گرفت: آشنایی با تنسورها و انجام محاسبات با آن‌ها پیاده‌سازی loss، activation function، initializer، regularizer، metric، لایه و مدل دلخواه آشنایی با GradientTape و طراحی حلقه آموزش دلخواه آشنایی با Data API تنسورفلو هدف از برگزاری دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چیست؟ مدل‌سازی سفارشی و سطح پایین یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها برای افرادی است که قصد دارند در زمینه یادگیری عمیق فعالیت داشته باشند. شما ممکن است بخواهید ایده‌های جدیدی را برای طراحی یک شبکه عصبی پیاده‌سازی کنید. یعنی شبکه‌ای طراحی کنید که تعدادی از اِلمان‌ها به‌صورت default در آن وجود نداشته باشد. به‌عنوان مثال می‌خواهید یک loss جدید تعریف کنید و یا عملکرد شبکه را با یک متریک جدید ارزیابی کنید؛ یا لایه‌ای بسازید که عملکرد جدیدی داشته باشد. پس از گذراندن این دوره با امکانات لازم در تنسورفلو برای این محاسبات آشنا می‌شوید و می‌توانید شبکه‌ای کاملا دلخواه با نیازها و ایده‌آل‌های خودتان ایجاد کنید. هدف اصلی این دوره آشنایی با همه مباحثی است که در این مسیر مورد نیاز شما خواهند بود و برای کار در این مسیر باید به آن‌ها تسلط پیدا کنید. دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» برای چه کسانی مناسب است؟ مباحث مطرح شده در این دوره برای همه افرادی که به موضوعاتی همچون یادگیری عمیق و هرآنچه به این موضوع مربوط می‌شود علاقه‌مند هستند، مفید و کاربردی خواهد بود. به طور خاص این دوره برای کسانی است که با تنسورفلو و کراس آشنایی دارند و قصد دارند با گذراندن یک دوره آموزشی علاوه بر مرور مجدد مباحث مربوط به این عناوین، گامی بزرگ در جهت ماهرتر شدن در مدل سازی شبکه‌های عصبی برای یادگیری عمیق بردارند.

203,150 تومان

هنر حل مسئله با داده

دوره هنر حل مسئله با داده مناسب چه کسانی است؟ جمع‌آوری داده و تجزیه و تحلیل آن‌ها به سازمان کمک می‌کند تا درآمد و جایگاه خود را در بین رقبا ارتقا دهد. بنابراین اگر با مفاهیم اولیه تحلیل داده و یادگیری ماشین آشنا هستید و قصد ورود به بازار کار در این حوزه را دارید، دوره هنر حل مسئله با داده مکتب‌پلاس برای شما تهیه شده است. همچنین اگر تمایل دارید با مفاهیم علوم داده به صورت حرفه‌ای آشنا شوید و آن‌ها را در حل مسئله‌های واقعی به‌کار بگیرید، این دوره کمک شایانی به شما خواهد کرد. بعد از فراگیری دوره آموزش هنر حل مسئله با داده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ به طور کامل با مفهوم volatility آشنایی خواهید داشت و چگونگی استفاده از آن را فرا خواهید گرفت. می‌توانید نوع مدل‌سازی و حل مسئله را بررسی کنید. توانایی جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه تحلیل و آماده‌سازی آن‌ها را خواهید داشت. می‌توانید مسئله را مدل‌سازی کنید. با استفاده از مدل ساخته شده می‌توانید مسئله را حل کنید. می‌توانید تکنیک مناسب را با توجه به نوع مسئله انتخاب کنید. می‌توانید نتایج تحلیل‌های خود را به زیبایی و به درستی به مخاطبان منتقل کنید. پیش‌نیاز فراگیری دوره آموزش هنر حل مسئله با داده چیست؟ 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. در واقع، 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.

449,650 تومان

آموزش یادگیری ماشین با پایتون

دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون چیست؟ در این دوره آموزشی به یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه‌­نویسی شناخته شده و کار­آمد پایتون پرداخته می­‌شود. دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون به این صورت برنامه‌ریزی شده است که از مقدمات شروع می‌­شود و به مباحث پیشرفته و جدید یادگیری ماشین با پایتون می­‌پردازد. دوره آموزش یادگیری ماشین جادی در دو بخش تدوین شده است؛ در بخش اول شما باهدف یادگیری ماشین و کاربرد آن در دنیای واقعی آشنا خواهید شد. در بخش دوم این دوره یک نمای کلی از مباحث یادگیری ماشین مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، ارزیابی مدل­‌ها و الگوریتم­‌های ماشین لرنینگ به شرکت‌کنندگان ارائه خواهد شد. هدف از آموزش دوره یادگیری ماشین با پایتون چیست؟ هدف از برگزاری این دوره، آموزش ماشین لرنینگ به‌صورت مرحله‌به‌مرحله از مباحث مقدماتی تا مباحث جدید و پیشرفته است. شرکت در این دوره آموزشی به شما کمک خواهد کرد تا در محیط واقعی و کاربردی از زبان برنامه­‌نویسی پایتون استفاده کنید و مهارت خود را در زمینه برنامه­‌نویسی پایتون افزایش دهید. در کنار این موضوع، آموزش یادگیری ماشین را به‌عنوان هدف اصلی این دوره آموزشی دنبال خواهید کرد. در انتهای این دوره چه مهارت‌­هایی کسب خواهید کرد؟ با شرکت در این دوره علاوه بر آشنایی با کلیات یادگیری ماشین شما با مباحث دیگری از مانند مسائل زیر آشنا شوید: 1. یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت 2. ارزیابی مدل­‌ها و الگوریتم‌­های یادگیری ماشین 3. رگرسیون 4. طبقه‌بندی 5. خوشه‌بندی 6. یادگیری کیت علمی 7. SciPy ویژگی متمایز این دوره نسبت به دوره‌­های مشابه چیست؟ مدرس این دوره جادی میرمیرانی است. در کنار مدرس حرفه‌­ای و مسلط این دوره ساختاری که برای آموزش این دوره در نظر گرفته شده است نسبت به دوره‌­های مشابه متمایز است. به این صورت که این دوره آموزشی در دو بخش تدوین شده است و در این دو بخش علاوه بر آموزش مقدمات به مباحث جدید و اساسی در آموزش یادگیری ماشین با پایتون پرداخته شده است. در کنار این موارد در تمام طول دوره شما می‌­توانید سوالات و ابهامات خود را با استاد دوره در میان بگذارید و پاسخ همه سوالات خود را به دست بیاورید. در پایان دوره یادگیری ماشین با پایتون و پس از انجام آزمون در صورت کسب نمره قبولی مدرک معتبر مکتب‌­خونه مربوط به گذراندن این دوره به شما داده می­‌شود و با استفاده از این مدرک شما می­‌توانید شرایط خود را در آزمون‌­های استخدامی و مصاحبه­‌های مربوط به استخدام بهبود ببخشید.

373,150 تومان

آموزش C# مقدماتی

هدف دوره‌ی آموزش #C (سی‌ شارپ) یادگیری اصول و مقدمات برنامه‌نویسی و تولید نرم‌افزار با استفاده از زبان برنامه‌نویسی سی‌شارپ (#C) و چارچوب دات‌نت (net.) است. مخاطبان دوره آموزش #C افرادی هستند که به دنبال کسب درآمد از ایجاد و توسعه‌ی نرم‌افزار با استفاده از یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی ساده، قدرتمند و محبوب و همه‌کاره به‌عنوان شغل اصلی یا جانبی هستند و یا دانشجویانی که جهت انجام پروژه‌های درسی خود نیاز به یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی ساده دارند. همچنین دوره‌ی آموزش #C به افرادی که به دنبال افزایش قدرت حل مسئله و خلاقیت ذهن خود با استفاده از به چالش کشیدن آن در حل مسائل با استفاده از برنامه‌نویسی هستند کمک می‌کند و به‌طورکلی تمام افرادی که علاقه‌مند به برنامه‌نویسی و ایجاد و توسعه‌ی انواع سیستم‌های نرم‌افزاری با استفاده از یک زبان مدرن هستند می‌توانند از دوره‌ی آموزش سی‌ شارپ بهره ببرند. چرا دوره آموزش #C؟ سادگی یادگیری #C و استفاده از آن امکان ایجاد و توسعه‌ی انواع و اقسام نرم‌افزارها به دلیل همه‌کاره بودن زبان برنامه‌نویسی #C و ارتباط با چارچوب دات‌نت از جمله موارد زیر: وب‌سایت‌ها و نرم‌افزارهای تحت وب با استفاده از تکنولوژی‌های NET و ASP.NET Core اپلیکیشن‌های اندروید و iOS با استفاده از تکنولوژی Xamarin نرم‌افزارهای قابل‌اجرا بر روی ویندوز با استفاده از تکنولوژی‌های Windows Forms ،WPF و UWP نرم‌افزارهای بازی با استفاده از تکنولوژی Unity وب‌سرویس با استفاده از تکنولوژی Web API کتابخانه‌ها، کامپوننت‌ها و برنامه‌های کنسولی برنامه‌های بلاکچین سرویس‌های داده‌ای و مدیریتی اپلیکیشن‌های ابری برنامه‌های مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین برنامه‌های دارای کاربرد در اینترنت اشیاء و مواردی دیگر ابزارهای قوی، به‌روز و گسترده موجود در اختیار برنامه‌نویسان این زبان در تمامی مراحل برنامه‌نویسی و تولید نرم‌افزار جامعه‌ی پشتیبانی بزرگ و گسترده در کنار تعداد زیاد فروم‌های پرسش و پاسخ شیءگرایی، سرعت، مدرن و چند پلتفرمی بودن این زبان درحال‌توسعه بودن به دلیل پشتیبانی کامل توسط مایکروسافت روند آموزش #C مفاهیم و اصول تئوری با استفاده از اسلاید، انیمیشن و توضیحات استاد آموزش داده می‌شود و درک عمیق و نحوه‌ی به‌کارگیری و استفاده از آن مفاهیم و اصول با استفاده از مثال‌های عملی آموزش داده می‌شود. در آموزش #C در قدم نخست اجزای این زبان معرفی می‌شوند و در قدم بعد مفهوم بسیار مهم شی‌گرایی معرفی و به‌صورت عملی پیاده‌سازی می‌شود. در ادامه مجموعه‌های مورد استفاده در زبان سی‌شارپ معرفی می‌شوند. همچنین در آموزش #C چند ساختار داده و الگوریتم پیاده‌سازی می‌شوند.

313,650 تومان

آموزش زبان آلمانی سطح مقدماتی (A1)

دوره آموزش زبان آلمانی، سطح مقدماتی (A1) چیست؟ دوره آموزش زبان آلمانی a1 به آموزش مباحث ابتدایی و ساختار اولیه زبان آلمانی می‌پردازد و زبان‌آموزان مکالمه روزمره ساده و گرامر اولیه زبان را فرا خواهند گرفت. یادگیری این دوره به‌عنوان مقدمه برای شروع یادگیری زبان آلمانی به شما کمک خواهد کرد تا درک درستی از زبان آلمانی پیدا کنید. هدف از دوره آموزش زبان آلمانی، سطح مقدماتی (A1) چیست؟ می‌توان هدف اصلی این دوره را آغاز یادگیری زبان آلمانی دانست. اما این دوره به زبان‌آموزان کمک خواهد کرد تا با جملات ساده و کلمات ابتدایی در مورد نیازهای عمومی و روزمره خود به زبان آلمانی آشنا شوند. شما در پایان آموزش ابتدایی زبان آلمانی می‌توانید خود را به زبان آلمانی معرفی کنید و با الفبای زبان آلمانی نیز آشنا خواهید شد. دوره آموزش زبان آلمانی، سطح مقدماتی (A1) مناسب چه کسانی است؟ این دوره را می‌توان مناسب تمام کسانی دانست که می‌خواهند با زبان آلمانی آشنا شوند. در واقع می‌توان گفت این دوره مقدماتی آموزش زبان آلمانی مناسب کسانی است که بدون هیچ پیش‌زمینه‌ای و به دلایل مختلف شخصی و کاری قصد یادگیری زبان آلمانی را دارند. این دوره به کسانی که باوجود گرفتاری‌های مختلف کاری و کمبود وقت قادر به حضور در کلاس‌ها و مؤسسات مختلف نیستند، کمک خواهد کرد تا درک درستی از زبان آلمانی را پیدا کنند. بعد از فراگیری دوره آموزش زبان آلمانی، سطح مقدماتی (A1) چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ از جمله مهارت‌هایی که بعد از دوره آموزش زبان آلمانی a1 کسب می‌کنید می‌توان به نحوه صحیح تلفظ لغات ساده در زبان آلمانی، آشنایی مناسب با الفبای زبان آلمانی، معرفی خود، احوالپرسی و شرکت در مکالمات روزمره ساده و البته آشنایی با گرامر اولیه و ساختار زبان آلمانی اشاره کرد. منابع، پیش‌نیازها و منابع مکمل شما برای شرکت در این دوره آموزشی نیازی به هیچ پیش نیاز خاصی ندارید. البته برای مکمل این دوره مطالعه کتاب منشن (Menschen) سطح A1 را توصیه می‌کنیم. در تهیه محتوای این دوره از منابع متعدد از جمله کتاب منشن (Menschen) سطح A۱ و دیگر منابع آموزشی مناسب برای سطح A1 استفاده شده است. لازم به ذکر است که این دوره بر اساس استانداردهای آموزش زبان آلمانی و سطح‌بندی اروپایی آموزش زبان برای سطح A1 ارائه شده است. ویژگی‌های متمایز دوره آموزش زبان آلمانی، سطح مقدماتی (A1) چیست؟ تمرکز این دوره بر آموزش مقدماتی زبان آلمانی با جدیدترین روش‌های آموزشی زبان‌های خارجه است؛ لذا شیوه تدریس در این دوره مبتنی بر اسلایدها متنوع و مثال‌های متعدد در موضوعات مختلف زبان از دایره لغات تا گرامر و منولوگ و تکرار مدرس برای هرچه بهتر فراگیری فونتیک و تلفظ، لغات و جملات است. برای این دوره تمرین‌ها و پروژه‌های مختلف قرار داده شده است که زبان‌آموزان با انجام این فعالیت‌ها بتوانند مطالب آموزش‌داده‌شده را به‌خوبی یاد بگیرند و به‌خاطر بسپارند. همان‌طور که گفتیم دوره آموزش زبان آلمانی a1، آموزش ابتدایی زبان آلمانی است لذا سعی شده است تا با ارائه ساختار منسجمی در سرفصل‌های این دوره آموزشی، مطالب ارائه شده به نحو احسن در ذهن متقاضیان حک شوند. در نتیجه تمام سرفصل‌ها مانند زنجیر به هم مربوط هستند و باید بدانید که تمامی سرفصل‌ها به یک اندازه با اهمیت هستند. این دوره آموزشی در چهار فصل تدوین شده است.

424,150 تومان

آموزش تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R (پیشرفته)

در دوره آموزش تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R (پیشرفته) دانشجویان با کاربردهای برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) در کسب‌وکار و نحوه به‌کارگیری این الگوریتم‌ها روی داده‌های واقعی آشنا می‌شوند. رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، خوشه‌بندی سلسله مراتبی، خوشه بندی kmeans و الگوریتم Naive Bayes و الگوریتم Apriori روش‌هایی هستند که در این درس آموزش داده می‌شوند. مباحث به‌گونه‌ای انتخاب شدند که بیشترین کاربردها را در دنیای کسب‌وکار داشته باشند و دانشجویان پس از یادگیری بتوانند آن‌ها را برای حل مسائل دنیای واقعی بکار ببرند. الگوریتم‌هایی آموزش داده‌شده در این درس، عمدتاً برای پیش‌بینی و کشف الگوها بکار می‌روند. پرسش‌هایی اساسی در کسب‌وکار نظیر موارد زیر با الگوریتم‌های بالا قابل پاسخ دادن هستند: • چگونه می‌توان رضایت مشتریان را از خدمات سازمان افزایش داد؟ • کدام‌یک از مشتریان سازمان سودآورتر از بقیه هستند؟ • چگونه تقلب را در حوزه‌های مختلف مانند ادعای خسارت در بیمه، پول‌شویی، هزینه‌های بیمارستانی و فرار مالیاتی شناسایی کنیم؟ • احتمال آن‌که فردی که متقاضی وام است، نتواند وام خود را پس دهد، چقدر است؟ • چگونه کاربران را بر اساس رفتار آن‌ها خوشه‌بندی کنیم و به هریک از آنان خدمات سفارشی‌شده ارائه دهیم؟ • چه بسته‌ای از محصولات را در کنار یکدیگر قرار دهیم تا فروش افزایش یابد؟

381,650 تومان
جمعه 28 اردیبهشت 1403، ساعت 20:41