دوره آموزشی - جستجوی «مکانیک ماشین سنگین»

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

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 Git

گیت (Git) یک سامانه‌ی کنترل نسخه‌ی توزیع ‌شده است که طراحی شده تا بتواند تغییرات سورس کد را در طول توسعه‌ی نرم‌افزار شناسایی کرده و ردیابی کند. هدف اصلی از ساخته شدن این سامانه این است که همکاری و کار تیمی در میان برنامه‌نویسانی که بر روی پروژه‌های مشترک کار می‌کنند تسهیل شود، اما می‌توان از آن برای ردیابی هر نوع تغییراتی در انواع فایل‌های مختلف استفاده کرد. سایر اهداف این سامانه عبارت‌اند از سرعت بالاتر، انسجام داده‌ها، و پشتیبانی روال‌های کاری توزیع شده و غیر خطی. این دوره آموزش Git به شما کمک خواهد کرد تا با مفهوم Git و ابزارهای مختلف آن آشنا شوید و در مدت زمان کوتاهی بتوانید از آن به طور موثر استفاده کنید. Git در سال ۲۰۰۵ توسط لینوس تروالدز و در پی توسعه‌ی کرنل لینوکس ساخته شد تا سایر توسعه‌دهنده‌های کرنل بتوانند با راحتی و سرعت بیشتری در توسعه‌ی آن مشارکت کنند. از سال ۲۰۰۵ به بعد افرادی کلیدی از جمله جونیو هامانو از نگهداری‌کننده‌های اصلی آن بوده‌اند. درست مانند سایر سامانه‌های کنترل نسخه‌ی توزیع شده، و بر خلاف بسیاری از سامانه‌های کلاینت-سروری، تمام مخزن‌های گیت روی تمام کامپیوترهایی که روی آن‌ها بارگذاری شده‌است، نسخه‌ی کاملی از تاریخچه به همراه توانایی ردیابی نسخه، فارغ از اتصال یا عدم اتصال به شبکه یا سرور مرکزی، وجود دارد. امروزه میلیون‌ها پروژه از Git استفاده می‌کنند. با استفاده از گیت می‌توان تغییراتی که در هر مرحله از پروژه اعمال شده را پیگیری کرد، قسمتی از پروژه را به صورت مستقل توسعه داد و یا حتی در صورت بروز مشکل در هر مرحله به نقطه‌ای پایدار و بدون مشکل بازگشت و از بروز اشتباهات احتمالی در هر مرحله از توسعه نرم افزار جلوگیری کرد. پس از گذراندن دوره آموزش Git شما قادر خواهید بود که روی پروژه‌ای مشترک با همکاران خود روی توسعه محصولات مختلف کار کنید، حتی روی پروژه‌های شخصی که به صورت مستمر نیاز به بازبینی و ویرایش دارند یا روند تغییرات نسخه‌های مختلف را در مراحل متفاوت توسعه نرم‌افزار بررسی، پیگیری و کنترل کنید و غیره.

339,150 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

دوره یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس چیست؟ دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس به آموزش کاربردی یادگیری عمیق و تمام مباحث مربوط به کتابخانه‌­های تنسورفلو و کراس می‌­پردازد. به طور مشخص­‌تر موضوعاتی که در این دوره دنبال می‌­شود شامل موارد زیر است: پیاده‌­سازی شبکه‌­های عصبی (یادگیری عمیق) در پایتون پیاده‌­سازی شبکه­‌های Multi-layer perceptron (MLP) و Convolutional بحث و بررسی در رابطه با موضوعات گوناگون یادگیری عمیق مانند: Transfer learning، Overfitting و Regularization بررسی دقیق و عمیق تنسورفلو و کراس آشنایی با یادگیری عمیق، تنسورفلو و کراس در یک تعریف کلی، یادگیری عمیق یکی از شاخه­‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در آن سعی می­‌شود از روش کارکرد مغز برای یادگیری موضوعات استفاده شود. در یادگیری عمیق به کامپیوترها آموزش داده می‌­شود که برای حل مسائل از روش­‌هایی استفاده کنند که مغز انسان برای حل مسائل از آن روش‌­ها استفاده می‌­کند. به طور کلی یادگیری عمیق سعی می‌­کند به شبیه‌سازی مغز انسان بپردازد. «تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه رایگان و اوپن سورس است که کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی‌­ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده‌­سازی شبکه­‌های عصبی است. به همین دلیل است که این کتابخانه، پراستفاده‌­ترین کتابخانه در یادگیری عمیق است. کراس یک کتابخانه در تنسورفلو است که با هدف توسعه شبکه‌­های عصبی ایجاد شده است. هدف از برگزاری دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس چیست؟ امروزه اهمیت یادگیری عمیق در بسیاری از تکنولوژی‌­ها بر کسی پوشیده نیست؛ تا جایی که در دنیای امروز یادگیری عمیق به مغز محاسباتی در بسیاری از زمینه­‌های علم و تکنولوژی تبدیل شده است. به همین دلیل است که در دنیایی از صنایع مختلف تا تکنولوژی‌­های مختلف، تقریبا هیچ موردی را نمی‌­توان پیدا کرد که در آن ردپایی از یادگیری عمیق دیده نشود. به این ترتیب، اصلی­‌ترین هدف این دوره آموزش کاربردی یادگیری عمیق و شناخت ابعاد گوناگون آن است. در این دوره شما با این ابزار بسیار مهم به ­صورت عملیاتی آشنا می‌­شوید و جزئیات لازم برای پیاده‌­سازی بهینه این الگوریتم‌ها را در عمل می­‌آموزید. در ادامه راه می‌­توانید از این ابزار در هر زمینه‌­ای که با داده روبه‌­رو می‌شوید و به دنبال پیدا کردن الگوهای آن هستید، استفاده کنید. دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس برای چه کسانی مناسب است؟ محتوای این دوره به نحوی انتخاب شده که مناسب افرادی باشد که دوره یادگیری ماشین را گذرانده‌اند و با مفاهیم ابتدایی هوش مصنوعی آشنایی دارند و به دنبال ادامه مسیر یادگیری/شغلی در این زمینه هستند. با توجه به اینکه این دوره ترکیب آموزش مفاهیم تئوری و عملی در کنار یکدیگر است، دانشجویان این دوره می‌توانند مسائل دنیای واقعی مثل پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی‌های دنباله‌های عددی و ترافیک و غیره را حل کنند. بنابراین این دوره مناسب کسانی خواهند بود که علاقه‌مند به مباحث پیشرفته هوش مصنوعی و چالش‌های لبه‌ی تکنولوژی هستند. در انتهای دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس مخاطب چه دستاوردی خواهد داشت؟ با توجه به محتوایی که در این دوره به شرکت‌­کنندگان آموزش داده می‌­شود، در انتهای دوره مخاطبان محترم با موارد زیر آشنایی خواهند داشت: پیاده­‌سازی شبکه‌­های MLP پیاده‌­سازی شبکه­‌های Sequential، Functional و Subclass بهینه­‌سازی پارامترهای شبکه­‌های عصبی شناخت ترکیب مناسب activation function و initialization شناخت بهینه‌­ساز­ها و برنامه‌­های زمانی متناسب شناخت راهکارهای مقابله با Overfitting شناخت ابزار لازم برای ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی شبکه­‌های عصبی پیاده‌سازی Transfer learning و استفاده از شبکه­‌های قدرتمند آماده پیاده‌­سازی شبکه­‌های Convolutional

832,150 تومان

آموزش رایگان بهبود شبکه‌های عصبی عمیق

کاربرد دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ شبکه عصبی عمیق یک شبکه عصبی با سطح مشخصی از پیچیدگی و بیش از دولایه است. این نوع شبکه‌ها از مدل‌سازی سطح بالای ریاضی برای پردازش داده‌ها به روش‌های پیچیده استفاده می‌کنند. به‌طورکلی شبکه عصبی یک فناوری است که برای شبیه‌سازی فعالیت مغز انسان ساخته شده‌است؛ شناخت الگو و عبور ورودی از طریق لایه‌های اتصالات عصبی شبیه‌سازی شده مختلف از مهم‌ترین این فعالیت‌هاست. بسیاری از کارشناسان شبکه‌های عصبی عمیق را شبکه‌هایی تعریف می‌کنند که یک‌لایه ورودی، یک‌لایه خروجی و حداقل یک‌لایه پنهان در بین آن‌ها دارند. هر لایه نوع خاصی از مرتب‌سازی و ترتیب را در فرایندها انجام می‌دهند. یکی از کاربردهای کلیدی شبکه عصبی عمیق سروکار داشتن با داده‌های بدون برچسب یا ساختار نیافته است. عبارت یادگیری عمیق هم برای توصیف این شبکه‌های عصبی عمیق به کار می‌رود؛ چراکه یادگیری عمیق شکل خاصی از یادگیری ماشین را نشان می‌دهد که در آن فناوری‌ها با استفاده از جنبه‌های هوش مصنوعی به دنبال طبقه‌بندی و تنظیم اطلاعات فراتر از پروتکل‌های ساده ورودی و خروجی هستند. هدف از یادگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره این است که بتوانید فرایندهایی که منجر به کارایی می‌شوند و به طور سیستماتیک نتایج خوبی به بار می‌آورند، را درک کنید. در پایان این دوره شما خواهید توانست بهترین روش‌ها را برای آموزش و توسعه مجموعه‌های آزمون و تجزیه و تحلیل بایاس واریانس استفاده کرده و آن‌ها را برای ایجاد برنامه‌های یادگیری عمیق به کار ببرید. دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق مناسب چه کسانی است؟ کسانی که با هوش مصنوعی آشنایی دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند. برنامه‌نویسانی که به کار کردن در حوزه بهبود شبکه عصبی عمیق علاقه‌مندند. دانشجویان علوم مهندسی، پزشکی و پایه بعد از فراگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ با گذراندن این دوره مهارت‌های شما در زمینه بهبود شبکه‌های عصبی عمیق ارتقا پیدا خواهد کرد و می‌توانید از تکنیک‌های استاندارد شبکه عصبی عمیق استفاده کنید. این تکنیک‌ها عبارت‌اند از: تنسورفلو (Tensorflow) یادگیری عمیق بهینه‌سازی ریاضی تنظیم هایپر پارامترها مقداردهی اولیه نرمال‌سازی بسته‌ها پیاده‌سازی و به‌کارگیری انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی

118,150 تومان

آموزش مدل‌های توالی و پردازش زبان طبیعی

ویدیوهای زبان اصلی دوره به صورت رایگان هستند اما برای دسترسی به زیرنویس فارسی ویدیوها می توانید محتوای دوره را خریداری کنید. کاربرد دوره آموزش مدل ‌های توالی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی مدل‌های توالی در کاربردهایی که به تجزیه‌وتحلیل داده‌های ورودی به‌عنوان یک جریان هم‌بسته مداوم احتیاج دارد، نقشی اساسی ایفا می‌کند. این مقادیر می‌توانند داده‌های سری زمانی باشند که تقاضای یک محصول را در یک بازه زمانی خاص پیش‌بینی می‌کنند. کاربرد دیگر مدل‌های توالی می‌تواند در پیش‌بینی متن باشد. سیستم بر اساس توالی آخرین عبارت و مجموعه‌ای از شرایط و قوانین از قبل بارگذاری شده، قادر است کلمه بعدی را پیش‌بینی کند. یکی از انواع شبکه‌ها که در تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP) و پردازش داده‌های متوالی استفاده می‌شود، شبکه عصبی بازگشتی یا RNN نام دارد. با فراگیری آموزش مدل‌های توالی به‌عنوان بخشی از RNN کسب‌وکارها می‌توانند عملیات خود را تقویت کنند و تصمیم‌گیری‌هایشان را بهبود بخشند. در این دوره از آموزش مدل‌های توالی و آموزش پردازش زبان شما با مدل‌های NLP و اپلیکیشن‌های جذابشان مانند تشخیص گفتار، ترکیب موسیقی، چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی، درک زبان طبیعی و تکامل الگوریتم‌های توالی آشنا خواهید شد. هدف از یادگیری دوره آموزش مدل‌ های توالی و پردازش زبان طبیعی چیست؟ آموزش sequence model، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره، این است که شما بتوانید با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع رایج‌تر آن مانند GRU و LSTM کار کنید. با استفاده از این مدل‌ها می‌توانید پردازش زبان طبیعی و Word Embedding را یاد بگیرید. دوره آموزش مدل‌‌های توالی و پردازش زبان طبیعی مناسب چه کسانی است؟ دانشجویان و فارغ‌التحصیلان مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی کسانی که به ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی با استفاده از یادگیری عمیق علاقه‌مندند. مهندسانی که نمی‌خواهند از دنیای تکنولوژی عقب بمانند. بعد از فراگیری دوره آموزش مدل‌‌های تربیتی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ پس از فراگیری آموزش مدل‌های ترتیبی شاهد ارتقاء مهارت‌های زیر در خود خواهید بود: پردازش زبان طبیعی (NLP) حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) واحد بازگشتی گیتی (GRU) شبکه عصبی بازگشتی (RNN) مدل‌های توجه

160,650 تومان

آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)

کاربرد دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender System) چیست؟ طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه‌های توصیه‌گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی، شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم.

296,650 تومان
آموزش منابع انسانی داده محور – بخش یکم

آموزش منابع انسانی داده محور – بخش یکم

امروزه بيشتر فرایندها در محيط کار، قابل‌اندازه‌گیری هستند؛ از اين‌ رو، در رویکردهای اخیر، به موضوع داده‌های موجود در واحد منابع انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها به‌عنوان اصلی‌ترین رویکرد در حوزه منابع انساني تاکید می‌شود. مفاهیمی همچون تحلیل افراد، تحلیل نیروی انسانی، تحليل نيروي کار و منابع انسانی هوشمند نمونه آشکار چنین رویکردهایی بوده که بیان‌گر عمق تغییر نقش‌های منابع انسانی در سازمان‌های معاصر است. در این رویکردها، تلاش می‌شود با گردآوری داده‌های نیروی انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها برای سازمان‌ها، ارزش‌آفرینی شده، مزیت رقابتی خلق شود. در اين فرادرس، ابتدا به بررسی مفاهيم، پيش‌زمينه‌ها و زيرساخت‌های منابع انسانی داده‌محور پرداخته، سپس با رويکردی کاربردی چگونگی استفاده از داده‌ها را برای دستیابی به بینش لازم برای استفاده در فرایندهای روزمره منابع انسانی از قبیل جذب و استخدام، آموزش و توسعه، ایمنی و بهداشت، مدیریت عملکرد و نگرش‌های منابع انسانی بیان خواهيم کرد.

799,000 تومان

آموزش طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS و R

دوره آموزش طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS و R در این دوره با آموزش spss و آموزش نرم افزار R، تحلیل آماری، طراحی و تحقیق علمی با این نرم افزار ها آموزش داده می شود. هر فرد در فرآیند انجام پژوهش‌هایی مثل پایان نامه یا تحقیق‌های علمی با داده‌هایی سروکار دارد که برای نتیجه گیری و استفاده از آن‌ها در پژوهش خود نیاز به تحلیل آن‌ها دارد؛ برای تحلیل آماری داده ها و اطلاعات باید با چهار موضوع مهم آشنایی داشته باشید؛ اولین موضوع روش تحقیق است یعنی اینکه هر فرد که قصد انجام پژوهش را دارد باید بداند که چگونه یک پژِوهش را طرح ریزی کند یا به جمع آوری اطلاعات بپردازد. دومین بحث آشنایی با علم گسترده آمار است؛ آمار علم وعمل توسعه دانش است با استفاده از آمار می‌توان ویژگی‌ها و اطلاعات را اندازه‌گیری و پردازش کرد. اینکه شما با مفاهیم آماری چقدر آشنا باشید کمک کننده‌ی شما در فرآیند پروژه خواهد بود و قطعا نتیجه‌ی بهتری را بدست خواهید آورد. سومین عنوان استفاده از نرم افزاهای قوی در تحلیل داده‌ها و نتیجه‌گیری از اطلاعات در طرح‌های پژوهشی است که با استفاده از خروجی گرفتن از نرم افزاهای مربوطه می‌توان هدف‌های مورد نظر را اجرایی کرد به کمک تفسیر خروجی‌ها و گزارش نویسی فرایند تحقیق مورد نظر در نرم افزار به پایان می‌رسد. از جمله‌ نرم افزارهای پر کاربرد می‌توان به نرم افزارهای SPSS و R اشاره کرد. اما چیزی که امروزه شاهد آن هستیم وجود خلا آموزشی است که این ترتیب‌های گفته شده در آن‌ها رعایت نمی‌شود؛ به همین دلیل ما با ایجاد بستری مناسب برای آموزش، قدم به قدم طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری ارائه می‌دهیم تا فراگیر خروجی مناسب روز جامعه و نتیجه‌ی مدنظر خود را دریافت کند. نرم افزار SPSS نرم افزار SPSS که مخفف عبارت Statistical Pakage for the Social Science می باشد، یک نرم افزار جامع وکاربردی برای انجام تحلیل‌های آماری و داده کاوی است که در رشته های مختلف به خصوص علوم اجتماعی و رفتاری مورد استفاده گسترده قرار می‌گیرد. این نرم افزار با انجام قابلیت‌های مختلف آماری همچون محاسبات میانگین، واریانس، انحراف معیار و سایر عملیات‌ها مورد توجه کاربران است؛ کاربرد دیگر این نرم افزار را می توان تحلیل داده‌ها و داده کاوی می‌توان گفت که توسط نرم افزار SPSS Modeler انجام می شود که با استفاده از آن می‌توان به تجزیه و تحلیل داده‌های وارد شده واطلاعات پرسشنامه کرد همچنین مدل‌هایی را برای پیش بینی‌ها ایجاد کرد و به تحلیل آن‌ها پرداخت؛ این نرم افزار این امکان را به کاربر می‌دهد که بدون نیاز به دانشی از برنامه نویسی، الگوریتم های داده کاوی را در پژوهش‌های آماری خود به کار بگیرد. نرم افزار R نرم افزار R یک زبان برنامه نویسی شی گرا می باشد که برای محاسبات آماری طراحی شده است و باید گفت یکی از مهم‌ترین و برجسته ترین نرم افزار‌ها در حوزه علم داده که برای ورود به این حوزه باید با آن آشنا بود، نرم افزار R است؛ این نرم افزار در موضوعاتی همچون: ساخت مدل‌های پیش بینانه، توصیفی، استقرار مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و آمار کاربرد گسترده دارد؛ علاوه بر علم داده در یکی از فیلدهای جذاب که به تازگی مورد توجه قرار گرفته است به نام حوزه متن کاوی نیز نرم افزار R از جمله زبان‌های برنامه نویسی مورد نیاز است؛ از مزیت های این نرم افزار آماری می توان به موارد زیر اشاره کرد: 1. نرم افزار R دارای زبان رایگان و متن باز است که بر روی سیستم عامل‌های مختلفی اجرا می شود 2. دارای راهنمای داخلی است 3. قابلیت‌های گرافیکی قابل ملاحظه‌ای دارد 4. دارای زبان قوی است اما در عین حال یادگیری ساده‌ای دارد 5. توابع آماری پیش ساخته زیادی دارد 6. با استفاده از نرم افزار R می‌توان به سادگی توابع مورد نظر کاربر را ساخت

424,150 تومان
دوشنبه 24 اردیبهشت 1403، ساعت 04:39