دوره آموزشی - جستجوی «کارآموز رشته کامپیوتر»

نتایج جستجوی «کارآموز رشته کامپیوتر» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

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 اصول وام قابل تبدیل به سهام برای جذب سرمایه استارتاپ

وام قابل تبدیل به سهام، یکی از جذاب‌ترین و پرکاربردترین روش‌های جذب سرمایه برای استارتاپ‎ها و کسب‌وکارهای نوپاست. خصوصاً وقتی در نظر بگیریم مهم‌ترین موضوعی که مذاکرات بین سرمایه‌‎گذار و استارتاپ را به بن ‎بست می‎کشاند عدم توافق طرفین بر سر ارزش شرکت است؛ فرمت قراردادی وام قابل تبدیل به سهام به زیبایی این معضل را حل کرده و احتمال رسیدن به یک معامله برد-برد را بالا می‎برد. اگر به دنبال راه‌اندازی استارتاپ خود و ارائه خدمات به مشتریان بوده باشید، به‌عنوان یکی از اصلی‌ترین چالش‌های کسب‌وکار خود با تأمین سرمایه برای پیشبرد اهداف خود روبرو بوده‌اید. روش‌های مختلفی برای تأمین مالی استارتاپ‌ها وجود دارد اما آنچه بیش از هر چیز اهمیت دارد، نحوه‌ی بررسی مزایای استفاده از هریک از موارد به‌طور اختصاصی برای استارتاپ‌ها می‌باشد. این در حالی است که هر کسب‌وکار یا استارتاپ در ابتدای فعالیت خویش نیاز مبرمی به سرمایه مالی دارد تا ابتدایی‌ترین نیازهای خویش را برآورده نماید. نیازهایی که می‌تواند سرمایه‌های انسانی استارتاپ را نیز در بهبود عملکرد خود یاری کند. ما در دوره آموزش وام قابل تبدیل به سهام برای جذب سرمایه استارتاپ سعی داریم تا به‌درستی توصیفی دقیق از آن داشته و مزایای استفاده از وام قابل تبدیل به سهام را در استارتاپ‌ها یادآور شویم، اجزای آن را بررسی کرده و ملاحظات و شرایط قانونی آن را بیاموزیم. همچنین نحوه‌ی دریافت وام قابل تبدیل به سهام را نیز گام‌به‌گام آموزش دهیم. در همین راستا استارتاپ‌ها به‌منظور تأمین برخی از هزینه‌های اولیه خویش متوسل به سرمایه‌گذارانی (Angel Investors) می‌شوند که با انتقال منابع مالی در قالب یک وام کوتاه‌مدت، خود را به هنگام سررسید مطالبه آن، سهامدار شرکت می‌دانند. اما به‌راستی «وام قابل تبدیل به سهام» چیست؟ می‌بایست گفت که Convertible Note نوعی سرمایه کوتاه‌مدت است که توسط شخص وام‌دهنده در قالب یک شخص حقیقی یا حقوقی به یک کسب‌وکار یا استارتاپ اعطاء می‌گردد. درواقع وام اعطایی در قالب یک قرارداد وام قابل تبدیل به سهام منعقد می‌شود؛ بدین معنا که پس از فرا رسیدن موعد بازپرداخت مبلغ وام، آن بخش از مبلغ واحد که حداکثر میزان ارزش‌گذاری آن لحاظ می‌گردد، به سهام ممتاز استارتاپ تبدیل می‌گردد و وام‌دهنده خود را با امتیازاتی از قبیل سود سالانه وام اعطایی، درصد تخفیف اعطای سهام و تخفیف در خرید سهام جدید به‌عنوان یک سهامدار استارتاپ در نظر می‌گیرد. البته قید سهام ممتاز بدین‌جهت است که سرمایه‌گذاران اغلب خواستار سهام ویژه و ممتاز هستند و به این دلیل نیست که نتوان سهام عادی را به ایشان پیشنهاد داد. تحقق مبلغ پرداختی قابل تبدیل به سهام، بستگی به موفقیت استارتاپ دارد به‌نحوی‌که اگر استارتاپ در بازه زمانی مشخص‌شده (سررسید وام) موفق به پیشبرد اهداف خویش نشود و فعالیت خویش منجر به سوددهی و افزایش سهام کسب‌وکار نشود، ملزم است اصل‌وفرع مبلغ وام را در زمان سررسید مطالبه وجه به سرمایه‌گذار پرداخت کند. در مقابل در صورت موفقیت استارتاپ به‌منظور تحکیم و افزایش ارزش سهام خویش، اقدام به ارزش‌گذاری مبلغ وام در زمان سررسید مطالبه وام می‌کند و به ازای آن، سهام (عادی یا ممتاز) با شرایط ویژه‌ای به سرمایه‌گذار پرداخت می‌کند. ما در دوره‌ی وام قابل تبدیل به سهام همچنین سعی داریم تا با ارائه موارد دقیق، مدل‌های تئوریک اعطای وام و همچنین تعارضات ناشی از حقوق صاحبان سهام استارتاپ‌ها را بررسی کنیم. البته باید در نظر داشت که برخلاف سایر مدل‎‌های دریافت سرمایه، وام قابل تبدیل به سهام پیچیدگی‌‌ها و ملاحظات حقوقی و نکته‌‎های مذاکراتی فراوانی دارد که اگر رعایت نشوند، می‎توانند منافع بنیان‌گذار و یا سرمایه‌گذار را درخطر قرار دهد. ما در این دوره، تلاش کرده‌‎ایم ضمن معرفی کامل تاریخچه، مکانیسم‌‌های مالی و نحوه طراحی، ملاحظات و الزامات حقوقی و ... به شرکت‎‌کننده درکی عمیق و دست اول از نحوه انعقاد این مدل قرارداد ارائه کنیم.

424,150 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 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 ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

کاربرد دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ یادگیری ماشین روشی برای تحلیل داده‌ها است که ساخت مدل‌های تحلیلی را خودکار می‌کند. ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود و مبتنی بر این ایده است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و با حداقل دخالت انسان تصمیم بگیرند. آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق، سومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه یک پروژه را در این زمینه با موفقیت ایجاد کنید و به‌عنوان رهبر پروژه تصمیم‌گیری‌های لازم را انجام دهید. در پایان شما قادر خواهید بود خطاهای موجود در سیستم یادگیری ماشین را تشخیص دهید، استراتژی‌هایتان را برای کاهش خطاها اولویت‌بندی کنید و تنظیمات پیچیده ML مانند مجموعه‌های آموزش و آزمایش ناسازگار را درک کنید. یادگیری end-to-end، یادگیری انتقال و یادگیری چند وظیفه‌ای از دیگر کارهایی است که بعد از گذراندن این دوره قادر به انجام آن‌ها خواهید بود. هدف از یادگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ هدف از دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین این است که شما بتوانید توانایی‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. این دوره شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. علاوه بر این موارد، دوره حاضر مسیری برای شما فراهم می‌کند تا دانش و مهارت لازم را، برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود، ارتقا سطح فنی‌تان و برداشتن گام نهایی در دنیای هوش مصنوعی به دست آورید. دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق مناسب چه کسانی است؟ این دوره نحوه انجام پروژه یادگیری ماشین را به شما آموزش می‌دهد؛ بنابراین این دوره برای کسانی که دانش اولیه یادگیری ماشین دارند، بسیار مناسب است. دوره آموزش یادگیری ماشین با استفاده از تجربه اندریو انجی (Andrew Ng) در ساخت و حمل بسیاری از محصولات یادگیری عمیق تهیه دیده شده است. اگر شما دوست دارید یک رهبر فنی شوید و بتوانید یک تیم هوش مصنوعی را به‌خوبی هدایت کنید، این دوره قطعاً به شما در این راه کمک خواهد کرد. چراکه این دوره تجربه صنعت را به شما ارائه می‌دهد که تنها در صورت سال‌ها کار کردن در این حوزه به دست می‌آید. بعد از فراگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ این دوره به شما می‌آموزد که چگونه پروژه‌های یادگیری ماشین را به بهترین نحو رهبری کرده و انجام دهید. در این راستا مهارت‌های زیر را فرامی‌گیرید: یادگیری عمیق Inductive Transfer یادگیری ماشین یادگیری چند وظیفه‌ای تصمیم‌گیری

50,150 تومان

آموزش جنگو (Django 2.2)

این دوره به معرفی و آموزش یکی از ساده‌ترین و در عین حال، محبوب‌ترین چارچوب‌های توسعه وب، یعنی «چارچوب جنگو» اختصاص دارد. در این دوره ضمن مرور مختصری بر برنامه‌نویسی به زبان پایتون ، در قالب یک پروژه عملی و در حین تولید یک نرم‌افزار واقعی تحت وب، امکانات و الگوهای توسعه وب در چارچوب جنگو آموزش داده می‌شوند. راه‌اندازی یک پروژه جدید و مشاهده ساختار مؤلفه‌ها و فایل‌های آن، پیاده‌سازی مدل‌های داده از پیش طراحی‌شده و مهاجرت آن‌ها به پایگاه داده، اجرای پرسمان‌های مختلف (از ساده تا پیشرفته) بر روی داده‌ها و استفاده از نتایج پرسمان در تولید خروجی، طراحی الگوهای URL و هدایت درخواست به بخش متناظر آن برای تولید پاسخ، نمایش خروجی‌های کاربرپسند در قالب HTML و استفاده از عناصر گرافیکی در آن‌ها نظیر قالب‌بندی CSS، افزودن رفتار با JS و استفاده از فونت‌ها و تصاویر، آشنایی با زیرساخت مدیریت کاربران در جنگو و شناخت امکانات جنگو در رابطه با طراحی، تکمیل و اعتبارسنجی فرم‌های اطلاعاتی از جمله مباحثی هستند که در دوره آموزش جنگو پوشش داده شده‌اند.

271,150 تومان

پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون

فعالیت در بازارهای مالی در عصر حاضر به یکی از پرطرف‌دارترین زمینه‌های کاری تبدیل شده است. افراد زیادی هر روز به بازارهای مختلفی مثل فارکس، بورس یا ارز دیجیتال می‌پیوندند. این افراد با هدف‌های بلندمدت یا کوتاه‌مدت، سعی در حفظ و افزایش ارزش سرمایه خود دارند. اما این کار بدون شک ساده نخواهد بود. چراکه در این بازارها افراد زیادی فعال بوده و درصد قابل‌توجهی از آن‌ها، توانایی بالایی برای تحلیل و پیش‌بینی روندهای بازار دارند. در شرایطی که افراد پرتعدادی بدون برخورداری از دانش یا هوش کافی به بازارهای مالی وارد می‌شوند، می‌توان با برداشتن قدم‌های درست و استفاده از ابزار مناسب، به موفقیتی مثال‌زدنی دست‌یافت. برای این کار تنها کافی است ابزار را درست بشناسیم. یکی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین ابزارهای موجود برای تحلیل بازار مالی، زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این زبان یکی از معدود زبان‌های چندمنظوره بوده و یکی از بهترین زبان‌های موجود برای تحلیل داده‌های حجیم به‌حساب می‌آید. داده‌هایی مثل پست‌های شبکه اجتماعی (تحلیل فاندامنتال) یا حجم معاملات (تحلیل تکنیکال). با شرکت در این دوره شما می‌توانید تحلیل بازار را با کمک کتابخانه‌های پایتون برای خود ساده‌تر کنید. در دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون، برنامه‌نویسی و تحلیل بازار مالی را به‌صورت هم‌زمان و پایه‌ای یاد خواهید گرفت. برای آشنایی دقیق‌تر با جزئیات این دوره با ما همراه باشید.. هدف از یادگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون چیست؟ هدف اصلی و نهایی این دوره، متصل کردن دنیای برنامه‌نویسی و اقتصاد به یکدیگر است. دانشجویان، برنامه‌نویسان و علاقه‌مندان به بازارهای مالی می‌توانند با شرکت در این دوره به طور پایه‌ای و از صفر (بدون پیش‌نیاز) تلفیقی از مباحث مالی و برنامه‌نویسی را یاد بگیرند. از دیگر اهداف یادگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی با پایتون می‌توان به طراحی استراتژی بازارهای مالی، طراحی الگوریتم معاملاتی، یادگیری مقدمات پایتون، یادگیری داده‌کاوی و راهکارهای مصور کردن داده اشاره کرد. بعد از فراگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ در پایان این دوره می‌توانید با کمک وب اسکریپینگ، داده‌های مربوط به معاملات را وارد جریان تحلیل کرده و پردازش کنید. همچنین شیوه تدوین استراتژی برای بازارهای مالی را یاد خواهید گرفت. در پایان این دوره همچنین قادر خواهید بود برای دریافت داده‌ها از کانال‌های مربوط، اتوماسیون طراحی کنید. با گذراندن دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون مکتب‌خونه می‌توانید هر دو نوع تحلیل (تکنیکال و فاندامنتال) را با استفاده از کتابخانه‌های پایتون و اکسل با بالاترین سرعت و دقت انجام دهید.

483,650 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
شنبه 12 خرداد 1403، ساعت 13:17