Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 1,501-1,520 of 4,310 items.

coursera تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون [coursera] (Mitalearn-326448)

  • 1 hours 43 minutes
  • متوسط
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Joseph Santarcangelo
درباره این دوره:

تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون یک مهارت کلیدی برای دانشمندان و تحلیلگران مشتاق داده است! این دوره شما را از مبانی وارد کردن و پاکسازی داده ها به ساخت و ارزیابی مدل های پیش بینی می کند. شما یاد می گیرید که چگونه داده ها را از منابع مختلف جمع آوری کنید، آن ها را به چالش بکشید و قالب بندی کنید، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) انجام دهید، و تجسم های موثر ایجاد کنید. همانطور که پیشرفت می کنید، مدل های رگرسیون خطی، چند جمله ای و چند جمله ای می سازید، خطوط لوله داده را می سازید و مدل های خود را برای دقت بهتر اصلاح می کنید. از طریق آزمایشگاه‌ها و پروژه‌های عملی، با استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، SciPy و Scikit-learn، تجربه عملی کسب خواهید کرد. این ابزارها به شما در دستکاری داده ها، ایجاد بینش و پیش بینی کمک می کنند. با تکمیل این دوره، شما نه تنها مهارت های قوی تجزیه و تحلیل داده ها را توسعه می دهید، بلکه گواهینامه Coursera و نشان دیجیتال IBM را نیز برای نمایش دستاورد خود کسب خواهید کرد.

coursera تجزیه و تحلیل داده ها با پروژه پایتون (Mitalearn-332024)

  • متوسط
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Di Wu
درباره این دوره:

دوره "پروژه تجزیه و تحلیل داده ها" دانش آموزان را قادر می سازد تا دانش و مهارت های خود را که در این تخصص به دست آورده اند برای انجام پروژه تجزیه و تحلیل داده های واقعی مورد علاقه خود به کار گیرند. شرکت‌کنندگان جهات مختلفی را در تجزیه و تحلیل داده‌ها، از جمله یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد، قوانین تداعی، و تشخیص موارد دور از دسترس را بررسی خواهند کرد. در سراسر ماژول ها، دانش آموزان تکنیک ها و روش های تجزیه و تحلیل داده های ضروری را یاد می گیرند و سفری از داده های خام به دانش و هوش را آغاز می کنند. با تکمیل دوره، دانش آموزان در تجزیه و تحلیل داده ها مهارت خواهند داشت، می توانند تخصص خود را در پروژه های مختلف به کار گیرند و تصمیمات مبتنی بر داده را بگیرند. در پایان این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود: 1. درک مفاهیم اساسی و روش شناسی تجزیه و تحلیل داده ها در جهات مختلف، از جمله یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، رگرسیون، خوشه بندی، کاهش ابعاد، قوانین تداعی، و تشخیص موارد دور از دسترس. 2. محدوده و جهت پروژه تجزیه و تحلیل داده ها را مشخص کنید، تکنیک ها و روش های مناسب برای دستیابی به اهداف پروژه را شناسایی کنید. 3. از الگوریتم‌های طبقه‌بندی مختلف، مانند Nearest Neighbors، Decision Trees، SVM، Naive Bayes و Logistic Regression برای کارهای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده استفاده کنید. 4. روش های اعتبارسنجی متقابل و مجموعه را برای افزایش عملکرد و قابلیت تعمیم مدل های طبقه بندی اجرا کنید. 5. از الگوریتم های رگرسیون، از جمله Simple Linear، Polynomial Linear و Linear با منظم سازی، برای مدل سازی و پیش بینی نتایج عددی استفاده کنید. 6. انجام رگرسیون چند متغیره و استفاده از روش های اعتبارسنجی متقابل و مجموعه در تحلیل رگرسیون. 7. تکنیک های خوشه بندی، از جمله روش های پارتیشن بندی، سلسله مراتبی، مبتنی بر چگالی و مبتنی بر شبکه را برای کشف الگوها و ساختارهای اساسی در داده ها کاوش کنید. 8. از تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد استفاده کنید تا داده های با ابعاد بالا را ساده کنید و به تجسم داده ها کمک کنید. 9. از الگوریتم‌های Apriori و FPGrowth برای استخراج قوانین مرتبط و کشف ارتباط آیتم‌های جالب در داده‌های تراکنشی استفاده کنید. 10. برای شناسایی نقاط داده های غیرعادی و نقاط پرت متنی، از روش های تشخیص پرت، از جمله Zscore، IQR، OneClassSVM، Isolation Forest، DBSCAN و LOF استفاده کنید. در طول دوره، دانش‌آموزان به طور فعال در آموزش‌ها، تمرین‌های عملی و مطالعه موردی پروژه تجزیه و تحلیل داده‌ها شرکت می‌کنند و تجربه عملی در تکنیک‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده‌ها به دست می‌آورند. با دستیابی به اهداف یادگیری، شرکت کنندگان به خوبی مجهز خواهند شد تا در پروژه های تجزیه و تحلیل داده ها برتری پیدا کنند و در سناریوهای دنیای واقعی تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند.

coursera تجزیه و تحلیل داده ها با صفحات گسترده و SQL (Mitalearn-327043)

  • 3 hours 51 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Brandon Larkin
درباره این دوره:

این دوره شما را با نحوه استفاده از صفحات گسترده و پرس و جوهای SQL برای تجزیه و تحلیل و استخراج داده ها آشنا می کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه به طور عملی چارچوب تجزیه و تحلیل داده های OSEMN و توابع صفحه گسترده را برای پاک کردن داده ها، محاسبه آمار خلاصه، ارزیابی همبستگی ها و موارد دیگر اعمال کنید. شما همچنین به تکنیک های متداول تجسم داده ها می پردازید و یاد می گیرید که چگونه از داشبورد برای گفتن داستانی با داده های خود استفاده کنید. در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: • داده ها را با صفحات گسترده پاک کنید • از فرمول های رایج صفحه گسترده برای محاسبه آمار خلاصه استفاده کنید • روندها و الگوهای داده را شناسایی کنید • عبارات و پرس و جوهای SQL اساسی را برای استخراج داده ها در صفحات گسترده بنویسید • نمودارهایی را در Google Sheets ایجاد کنید و از Tableau برای تجسم داده ها استفاده کنید • از داشبورد برای ایجاد تجسم داده ها استفاده کنید شما نیازی به تجربه بازاریابی یا تجزیه و تحلیل داده ندارید، اما باید مهارت های ناوبری اینترنتی اولیه را داشته باشید و مشتاق مشارکت باشید. در حالت ایده‌آل شما قبلاً دوره 1: بنیاد تجزیه و تحلیل بازاریابی و دوره 2: مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل داده‌ها را در این برنامه تکمیل کرده‌اید.

coursera تجزیه و تحلیل داده ها برای ناب شش سیگما (Mitalearn-326737)

  • 4 hours 44 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Inez Zwetsloot
درباره این دوره:

به این دوره در مورد تجزیه و تحلیل داده ها برای Lean Six Sigma خوش آمدید. در این دوره شما تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها را یاد خواهید گرفت که معمولاً در پروژه های بهبود Lean Six Sigma مفید هستند. در پایان این دوره شما قادر به تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های جمع آوری شده در چنین پروژه ای هستید. شما می توانید از Minitab برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید. من همچنین به طور خلاصه توضیح خواهم داد که Lean Six Sigma چیست. من بر استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها و تفسیر نتیجه تاکید خواهم کرد. من از نمونه های مختلف بسیاری از پروژه های واقعی ناب شش سیگما برای نشان دادن همه ابزارها استفاده خواهم کرد. من در مورد هیچ زمینه ریاضی بحث نمی کنم. تنظیماتی که ما برای مثال داده خود انتخاب کردیم، پروژه بهبود ناب شش سیگما است. با این حال ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها بسیار کاربردی هستند. بنابراین متوجه خواهید شد که تکنیک هایی را یاد خواهید گرفت که می توانید از آنها جدا از پروژه های بهبود در محیطی گسترده تر استفاده کنید. امیدوارم از این دوره لذت ببرید و موفق باشید! دکتر Inez Zwetsloot و تیم IBIS UvA

coursera تجزیه و تحلیل داده ها در R با RStudio & Tidyverse (Mitalearn-327553)

  • مبتدی
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Anh Le
درباره این دوره:

کدنویسی کنید و اولین برنامه R خود را در عرض چند دقیقه بدون نصب چیزی اجرا کنید! این دوره برای زبان آموزانی طراحی شده است که هیچ تجربه کدنویسی قبلی ندارند و دانش پایه ای از تجزیه و تحلیل داده ها در R ارائه می کنند. ماژول های این دوره شامل آمار توصیفی، وارد کردن و جدال داده ها، و استفاده از آزمون های آماری برای مقایسه جمعیت ها و توصیف روابط می شود. این دوره نمونه هایی را به زبان R با استفاده از استاندارد صنعتی محیط توسعه مجتمع (IDE) RStudio ارائه می کند. برای اینکه امکان یک تجربه یادگیری واقعی و خودآگاه را فراهم کنید، این دوره بدون ویدیو است. تکالیف حاوی توضیحات کوتاه با تصاویر و نمونه‌های کد قابل اجرا با ویرایش‌های پیشنهادی برای بررسی بیشتر نمونه‌های کد، ایجاد درک عمیق‌تر با انجام دادن هستند. شما از بازخورد فوری از انواع آیتم های ارزیابی در طول مسیر بهره مند خواهید شد، به آرامی از بررسی های درک سریع (چند انتخابی، پر کردن جای خالی و عدم درهم آمیختن بلوک های کد) تا تمرین های کدگذاری کوچک و قابل دسترس که به جای اینکه چند دقیقه طول می کشد، پیشرفت کنید. ساعت در نهایت، یک آزمایشگاه انباشته در پایان دوره به شما فرصتی می دهد تا همه مفاهیم آموخته شده را در یک زمینه دنیای واقعی به کار ببرید.

coursera تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون با پانداها و matplotlib در Spyder (Mitalearn-327536)

  • مبتدی
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Kevin Noelsaint,Anh Le
درباره این دوره:

کدنویسی کنید و اولین اسکریپت پایتون خود را در عرض چند دقیقه بدون نصب چیزی اجرا کنید! این دوره برای زبان آموزانی طراحی شده است که تجربه کدنویسی ندارند و یک دوره خرابی در پایتون ارائه می دهد که به زبان آموزان امکان می دهد تا در موضوعات تجزیه و تحلیل داده های اصلی که می توانند به زبان های دیگر منتقل شوند، بپردازند. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه داده های خود را وارد و سازماندهی کنید، از توابع برای جمع آوری آمار توصیفی و انجام تست های آماری استفاده کنید. برای اینکه امکان یک تجربه یادگیری واقعی و خودآگاه را فراهم کنید، این دوره بدون ویدیو است. تکالیف حاوی توضیحات کوتاه با تصاویر و نمونه‌های کد قابل اجرا با ویرایش‌های پیشنهادی برای بررسی بیشتر نمونه‌های کد، ایجاد درک عمیق‌تر با انجام دادن هستند. شما از بازخورد فوری از انواع آیتم های ارزیابی در طول مسیر بهره مند خواهید شد، به آرامی از بررسی های درک سریع (چند انتخابی، پر کردن جای خالی و عدم درهم آمیختن بلوک های کد) تا تمرین های کدگذاری کوچک و قابل دسترس که به جای اینکه چند دقیقه طول می کشد، پیشرفت کنید. ساعت در نهایت، یک آزمایشگاه طولانی تر در پایان دوره به شما فرصتی می دهد تا همه مفاهیم آموخته شده را در یک زمینه دنیای واقعی به کار ببرید.

coursera تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم (Mitalearn-290595)

  • 1 hours 18 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Peter Baumgartner,Brittany O'Dea
درباره این دوره:

در پایان این دوره، فراگیران یک دید کلی در سطح بالایی از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم ارائه می کنند و آماده می شوند تا بهترین شیوه ها را مورد بحث قرار دهند و یک برنامه اقدام متعاقب را توسعه دهند که به اکتشافات کلیدی می پردازد. قبل از معرفی ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها (نرم افزار R، Minitab، MATLAB و Python) با موانع رایجی شروع می شود که مانع پذیرش فرهنگ مبتنی بر داده می شود. بررسی عمیق تری صرف کنترل فرآیند آماری (SPC) می شود که روشی برای مطالعه تغییرات در طول زمان است. این دوره همچنین به بایدها و نبایدهای ارائه داده ها به صورت بصری، نرم افزارهای تجسمی (Tableau، Excel، Power BI) و ایجاد یک داستان داده می پردازد. مطالب شامل سخنرانی های آنلاین، فیلم ها، دموها، کار پروژه، خواندن و بحث می شود. این دوره برای افرادی که مشتاق توسعه یک ذهنیت داده محور هستند ایده آل است که بینش های قدرتمندی را برای بهبود نتیجه شرکت به دست می آورد. اگر زبان آموزان با خواندن گزارش ها، جمع آوری و استفاده از داده ها و تفسیر تجسم ها آشنایی داشته باشند، مفید است. این دومین دوره در تخصص تصمیم گیری داده محور (DDDM) است. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد این تخصص، یک نمای کلی ویدیویی را در https://www.youtube.com/watch?v=Oi4mmeSWcVc&list=PLQvThJe-IglyYljMrdqwfsDzk56ncfoLx&index=11 بررسی کنید.

coursera تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم با پایتون (Mitalearn-306847)

  • 1 hours 57 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Adwith Malpe,Steven Osburn
درباره این دوره:

در این دوره آموزشی، نحوه خواندن و نوشتن داده ها از یک فایل و روی آن را یاد خواهید گرفت. همچنین نحوه دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها را با استفاده از لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها، مجموعه ها و کتابخانه های پانداها و Matplot بررسی خواهید کرد. به‌عنوان یک توسعه‌دهنده، درک نحوه برخورد با مسائلی که می‌تواند باعث از کار افتادن یک برنامه کاربردی شود، مهم است. شما یاد خواهید گرفت که چگونه استثناها را برای رسیدگی به این مسائل پیاده سازی کنید. برای یادگیری مطالب در این دوره نیازی به پیشینه برنامه نویسی یا علوم کامپیوتر ندارید. این دوره برای همه کسانی که علاقه مند به یادگیری نحوه کدنویسی و نوشتن برنامه در پایتون هستند آزاد است. ما بسیار هیجان زده هستیم که با ما یاد خواهید گرفت و امیدواریم از این دوره لذت ببرید!

coursera تجزیه و تحلیل داده ها و تفسیر Capstone (Mitalearn-335900)

  • 40 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Jen Rose,Lisa Dierker
درباره این دوره:

پروژه Capstone به شما این امکان را می دهد که تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های آموخته شده از دوره های قبلی در تخصص را برای رسیدگی به یک موضوع مهم در جامعه به کار ببرید و اصلاح کنید. شما از داده های دنیای واقعی برای تکمیل پروژه با شرکای صنعتی و دانشگاهی ما استفاده خواهید کرد. برای مثال، می‌توانید با شریک صنعتی ما، DRIVENDATA، همکاری کنید تا به آنها کمک کنید تا برخی از بزرگترین چالش‌های اجتماعی جهان را حل کنند! DRIVENDATA در www.drivendata.org، متعهد است که شیوه‌های پیشرفته در علم داده و جمع‌سپاری را برای برخی از بزرگترین چالش‌های اجتماعی جهان و سازمان‌هایی که آنها را متقبل می‌شوند، بیاورد. یا، می‌توانید با شریک صنعتی دیگر ما، The Connection (www.theconnectioninc.org) همکاری کنید تا به آن‌ها کمک کنید تا خطر تکرار جرم را برای افرادی که در آزادی مشروط به دنبال درمان مصرف مواد هستند درک کنند. برای بیش از 40 سال، The Connection یکی از پیشروترین آژانس‌های خصوصی، غیرانتفاعی خدمات انسانی و توسعه جامعه در کانکتیکات بوده است. هر ماه، هزاران نفر از طریق برنامه های متنوع سلامت رفتاری، حمایت خانواده و عدالت اجتماعی The Connection کمک می کنند. مؤسسه کانکشن برای تمرین نوآورانه در سال 2010 ایجاد شد تا شکاف بین محققان و پزشکان در زمینه‌های سلامت رفتاری و عدالت کیفری را با هدف توسعه برنامه‌های درمانی مبتنی بر شواهد و حداکثر مؤثر ایجاد کند. یکی از اجزای اصلی پروژه Capstone این است که شما بتوانید اطلاعاتی را از تجزیه و تحلیل خود انتخاب کنید که به بهترین وجه نتایج و پیامدها را منتقل می کند و با این اطلاعات داستانی قانع کننده را بیان کنید. در پایان دوره، شما یک گزارش کیفیت حرفه ای از یافته های خود خواهید داشت که می تواند به همکاران و کارفرمایان بالقوه نشان داده شود تا مهارت هایی را که با تکمیل تخصص آموخته اید نشان دهند.

coursera تجزیه و تحلیل داده ها و مهارت های ارائه: پروژه نهایی رویکرد PwC (Mitalearn-327077)

  • 20 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Alex Mannella
درباره این دوره:

در این پروژه Capstone، شما تمام مهارت ها و بینش های جدیدی را که از طریق چهار دوره یاد گرفته اید، گرد هم می آورید. به شما یک مشکل کلاینت "ساختگی" و یک مجموعه داده داده می شود. برای به دست آوردن بینش تجاری، تحقیق در حوزه دامنه مشتری و ایجاد توصیه ها، باید داده ها را تجزیه و تحلیل کنید. سپس باید داده ها را در یک ارائه رو به مشتری تجسم کنید. همه آن‌ها را در یک ارائه ویدیویی ضبط‌شده گرد هم می‌آورید. این دوره توسط PricewaterhouseCoopers LLP با آدرسی در 300 Madison Avenue, New York, New York, 10017 ایجاد شده است.

coursera تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (Mitalearn-333996)

  • 34 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Robert Aykroyd
درباره این دوره:

تجزیه و تحلیل آماری یک جنبه ضروری از تجزیه و تحلیل داده ها است زیرا به ما امکان می دهد داده ها را جمع آوری، بررسی و تجزیه و تحلیل کنیم تا نتایج ارزشمندی در صنایع مختلف بدست آوریم. به همین دلیل است که پیش بینی می شود بازار آمار در آینده رشد کند. اگر می خواهید تخصص آمار و احتمال خود را ایجاد کنید و در مورد تجسم داده ها بیاموزید، این دوره کوتاه مقدمه ای عالی برای آمار به عنوان هنر یادگیری از داده ها است. با مثال‌های واقعی، تفاوت‌های بین داده‌ها و اطلاعات را کشف خواهید کرد تا نیاز به مدل‌های آماری برای به دست آوردن استنتاج‌های عینی و قابل اعتماد را کشف کنید. شما معنی جمع آوری داده های "بی طرفانه" را در نظر خواهید گرفت و نمونه های مختلفی از ارائه نادرست داده ها، تصور نادرست یا ناقص بودن داده ها را بررسی خواهید کرد که به شما در توسعه شهود آماری و مهارت های تمرین خوب کمک می کند. تجسم داده ها یک مهارت مورد توجه است. برای ایجاد خلاصه‌های گرافیکی و عددی، مهارت‌های نرم‌افزار R را که در RStudio برای تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی کار می‌کنند، یاد می‌گیرید و تمرین می‌کنید. با تکمیل آزمایش‌های احتمال و شبیه‌سازی رایانه‌ای مسیرهای دوجمله‌ای، به‌عنوان مثال، پرتاب کردن یک سکه یا چرخاندن یک قالب، مفهومی بصری از احتمال ایجاد خواهید کرد. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود نقش مدل های آماری در تجزیه و تحلیل داده ها را درک کنید، خلاصه های عددی و گرافیکی را با استفاده از RStudio ایجاد کنید و آزمایش های احتمال را در شبیه سازی های کامپیوتری انجام دهید. صرف نظر از سطح مهارت ریاضی فعلی شما، چیزی جالب در این دوره خواهید یافت که نمونه های عملی و واقعی بسیاری از آمار را در عمل ارائه می دهد. این دوره یک مزه دوره کارشناسی ارشد آنلاین در علوم داده (آمار) است و همچنین می تواند توسط زبان آموزانی که می خواهند اصول تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و تجسم داده ها را درک کنند تکمیل شود.

coursera تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی [coursera] (Mitalearn-335356)

  • 5 hours 2 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Roger D. Peng, PhD,Jeff Leek, PhD,Brian Caffo, PhD
درباره این دوره:

این دوره تکنیک های اکتشافی ضروری برای خلاصه کردن داده ها را پوشش می دهد. این تکنیک‌ها معمولاً قبل از شروع مدل‌سازی رسمی اعمال می‌شوند و می‌توانند به توسعه مدل‌های آماری پیچیده‌تر کمک کنند. تکنیک‌های اکتشافی نیز برای حذف یا تشدید فرضیه‌های بالقوه در مورد جهان که می‌توانند توسط داده‌ها به آن پرداخته شوند، مهم هستند. ما به طور مفصل به سیستم های ترسیم در R و همچنین برخی از اصول اولیه ساخت گرافیک داده خواهیم پرداخت. ما همچنین برخی از تکنیک های آماری چند متغیره رایج مورد استفاده برای تجسم داده های با ابعاد بالا را پوشش خواهیم داد.

coursera تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی با متلب (Mitalearn-327196)

  • 2 hours 17 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Erin Byrne,Michael Reardon,Maria Gavilan-Alfonso
درباره این دوره:

در این دوره یاد خواهید گرفت که مانند یک دانشمند داده فکر کنید و از داده های خود سوال بپرسید. شما از ویژگی های تعاملی در متلب برای استخراج زیرمجموعه های داده و محاسبه آمار بر روی گروه های داده های مرتبط استفاده خواهید کرد. شما یاد خواهید گرفت که از MATLAB برای تولید خودکار کد استفاده کنید تا بتوانید در حین کاوش، سینتکس را یاد بگیرید. شما همچنین از اسناد تعاملی، به نام اسکریپت‌های زنده، برای ثبت مراحل تجزیه و تحلیل، ارتباط نتایج و ارائه کنترل‌های تعاملی که به دیگران اجازه می‌دهد با انتخاب گروه‌هایی از داده‌ها آزمایش کنند، استفاده خواهید کرد. این مهارت‌ها برای کسانی که دانش حوزه و تا حدودی در معرض ابزارهای محاسباتی هستند، ارزشمند است، اما هیچ پیش‌زمینه برنامه‌نویسی لازم نیست. برای موفقیت در این دوره، باید اطلاعاتی در مورد آمار اولیه (مانند هیستوگرام، میانگین، انحراف معیار، برازش منحنی، درونیابی) داشته باشید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود داده ها را در MATLAB بارگذاری کنید، آن ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید، آن ها را تجسم کنید، محاسبات اولیه را انجام دهید و نتایج خود را به دیگران منتقل کنید. در آخرین تکلیف خود، این مهارت ها را برای ارزیابی خسارات ناشی از یک رویداد شدید آب و هوایی ترکیب می کنید و یک توصیه صیقلی را بر اساس تجزیه و تحلیل داده ها ارسال می کنید. شما قادر خواهید بود مکان این رویدادها را روی یک نقشه جغرافیایی تجسم کنید و کنترل‌های کشویی ایجاد کنید که به شما امکان می‌دهد به سرعت نحوه تغییر یک پدیده را در طول زمان تجسم کنید.

coursera تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی برای یادگیری ماشینی (Mitalearn-270280)

  • 4 hours 52 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Joseph Santarcangelo,Svitlana (Lana) Kramar
درباره این دوره:

این اولین دوره در گواهینامه حرفه ای یادگیری ماشین آی بی ام شما را با یادگیری ماشین و محتوای گواهینامه حرفه ای آشنا می کند. در این دوره به اهمیت داده های خوب و با کیفیت پی خواهید برد. شما تکنیک های متداول برای بازیابی داده های خود، پاکسازی آن ها، اعمال مهندسی ویژگی ها و آماده سازی آن ها برای تجزیه و تحلیل اولیه و آزمایش فرضیه را خواهید آموخت. در پایان این دوره شما باید بتوانید: بازیابی داده ها از چندین منبع داده: SQL، پایگاه داده NoSQL، API ها، Cloud  توصیف و استفاده از تکنیک های رایج انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی ویژگی های دسته بندی و ترتیبی و همچنین مقادیر از دست رفته را کنترل کنید از تکنیک های مختلفی برای تشخیص و مقابله با موارد پرت استفاده کنید توضیح دهید که چرا مقیاس بندی ویژگی مهم است و از انواع تکنیک های مقیاس بندی استفاده کنید   چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره، دانشمندان مشتاق داده را که علاقه مند به کسب تجربه عملی با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در یک محیط تجاری هستند، هدف قرار می دهد.   چه مهارت هایی باید داشته باشید؟ برای استفاده حداکثری از این دوره، باید با برنامه نویسی در محیط توسعه پایتون و همچنین درک اساسی حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی، احتمالات و آمار آشنا باشید.

coursera تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با SQL (Mitalearn-327128)

  • 7 hours 7 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Ian Cook
درباره این دوره:

در این دوره، نگاهی عمیق به دستور SQL SELECT و بندهای اصلی آن خواهید داشت. این دوره بر روی موتورهای SQL داده های بزرگ Apache Hive و Apache Impala تمرکز دارد، اما بیشتر اطلاعات برای SQL با RDBM های سنتی نیز قابل استفاده است. مدرس به صراحت به تفاوت های MySQL و PostgreSQL می پردازد. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود • کاوش و پیمایش پایگاه های داده و جداول با استفاده از ابزارهای مختلف. • اصول عبارات SELECT را درک کنید. • درک چگونگی و چرایی فیلتر کردن نتایج. کاوش در گروه بندی و تجمیع برای پاسخ به سؤالات تحلیلی. • کار با مرتب سازی و محدود کردن نتایج. و • چند جدول را به روش‌های مختلف ترکیب کنید. برای استفاده از محیط عملی این دوره، باید یک ماشین مجازی و نرم افزاری که روی آن اجرا می شود را دانلود و نصب کنید. قبل از ادامه، مطمئن شوید که به رایانه ای دسترسی دارید که شرایط سخت افزاری و نرم افزاری زیر را برآورده می کند: • سیستم عامل Windows، macOS، یا لینوکس (iPads و تبلت‌های Android کار نمی‌کنند) • سیستم عامل 64 بیتی (سیستم عامل های 32 بیتی کار نمی کنند) • 8 گیگابایت رم یا بیشتر • ۲۵ گیگابایت فضای دیسک رایگان یا بیشتر • پشتیبانی مجازی سازی Intel VT-x یا AMD-V فعال است (در رایانه های مک با پردازنده های اینتل، این همیشه فعال است. در رایانه های ویندوز و لینوکس، ممکن است لازم باشد آن را در بایوس فعال کنید) • فقط برای رایانه‌های Windows XP: باید یک ابزار unzip مانند 7-Zip یا WinZip نصب کرده باشید (ابزار Unzip داخلی Windows XP کار نخواهد کرد)

coursera تجزیه و تحلیل داده های پایتون (Mitalearn-329015)

  • 6 hours 17 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Victor Geislinger
درباره این دوره:

این دوره استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون را برای دستکاری مجموعه داده ها به عنوان جایگزینی برای صفحات گسترده معرفی می کند. شما از چارچوب OSEMN تجزیه و تحلیل داده ها پیروی می کنید تا داده ها را بکشید، تمیز کنید، دستکاری کنید و تفسیر کنید و در عین حال اصول برنامه نویسی اساسی و توابع پایه پایتون را یاد بگیرید. شما با کتابخانه پایتون، پانداها و نحوه استفاده از آن برای به دست آوردن، تمیز کردن، کاوش و تجسم داده ها آشنا خواهید شد. در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: • از پایتون برای ساخت حلقه ها و ساختارهای داده اولیه استفاده کنید • مرتب سازی، پرس و جو و ساختار داده ها در پانداها، کتابخانه پایتون • تجسم داده ها را با کتابخانه های پایتون ایجاد کنید • مدل سازی و تفسیر داده ها با استفاده از پایتون این دوره برای افرادی طراحی شده است که می خواهند اصول استفاده از پایتون را برای مرتب سازی و ساختار داده ها برای تجزیه و تحلیل داده ها یاد بگیرند. شما نیازی به تجربه بازاریابی یا تجزیه و تحلیل داده ندارید، اما باید مهارت های ناوبری اینترنتی اولیه را داشته باشید و مشتاق مشارکت باشید.

coursera تجزیه و تحلیل داده های پایتون [coursera] (Mitalearn-305776)

  • 3 hours 15 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Scott Rixner,Joe Warren
درباره این دوره:

این دوره مقدماتی بر برنامه نویسی پایتون را که با اصول برنامه نویسی پایتون و بازنمایی داده های پایتون آغاز شده است، ادامه می دهد. ما در مورد خواندن، ذخیره و پردازش داده های جدولی، که کارهای رایج هستند، یاد خواهیم گرفت. همچنین فایل های CSV و پشتیبانی پایتون برای خواندن و نوشتن آنها را به شما آموزش خواهیم داد. فایل‌های CSV یک فرمت فایل متنی عمومی و ساده هستند که به شما امکان می‌دهد داده‌های جدولی را بین برنامه‌های مختلف مبادله کنید. این مفاهیم و مهارت ها به شما کمک می کند تا دانش برنامه نویسی پایتون خود را بیشتر گسترش دهید و به شما امکان می دهد داده های پیچیده تری را پردازش کنید. در پایان دوره، کار با داده های جدولی در پایتون راحت خواهید بود. این امر تخصص برنامه نویسی پایتون شما را گسترش می دهد و به شما امکان می دهد طیف وسیع تری از اسکریپت ها را با استفاده از پایتون بنویسید. این دوره از Python 3 استفاده می کند. در حالی که بیشتر برنامه های Python همچنان از Python 2 استفاده می کنند، Python 3 آینده زبان برنامه نویسی Python است. این دوره از محیط های توسعه پایتون دسکتاپ استفاده می کند که به شما امکان می دهد برنامه های پایتون را مستقیماً بر روی رایانه خود اجرا کنید.

coursera تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته ChatGPT (Mitalearn-316622)

  • 6 hours 31 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Dr. Jules White
درباره این دوره:

ChatGPT Advanced Data Analysis با کمک به تقویت بهره وری و حمایت از خلاقیت شما، وظایف را متحول می کند. تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته ChatGPT می تواند به شما کمک کند تا هوش خود را تقویت کنید و وظایف خود را خودکار کنید، مانند: 1. تبدیل یک فایل اکسل به تصویرسازی و سپس اسلاید در یک ارائه پاورپوینت. استخراج داده ها از یک سری فایل PDF 2. پاسخ دادن به سوالات در مورد آنچه در فایل های PDF وجود دارد، و تجسم داده ها. به طور خودکار تعیین می کند که آیا رسید مطابق با خط مشی مسافرتی است که در یک PDF ثبت شده است 3. تبدیل یک سند به یک ارائه آموزشی و آزمون های مرتبط. خواندن و سازماندهی مجدد مجموعه ای از اسناد بر اساس محتوای آنها 4. تولید محتوای رسانه های اجتماعی و بازاریابی از یک سری اسناد یا رونوشت های ویدئویی 5. تغییر اندازه و ویرایش خودکار ویدیوها/تصاویر در حالی که فهرست آنها در یک CSV هر کسی با ChatGPT Advanced Data Analysis می‌تواند بدون داشتن تجربه قبلی در برنامه‌نویسی از این قابلیت‌ها استفاده کند. این دوره به شما می آموزد که چگونه با ChatGPT Advanced Data Analysis برای انجام این وظایف صحبت کنید، چگونه به حل مسئله فکر کنید و چه نوع وظایفی برای ابزار مناسب هستند. شما طیف گسترده ای از بلوک های سازنده را یاد خواهید گرفت که می توانید در کار و زندگی خود به کار ببرید. مدل‌های زبان بزرگ به دستورالعمل‌ها و سؤالات مطرح شده توسط کاربران در عبارات زبان طبیعی پاسخ می‌دهند که به «اعلان‌ها» معروف هستند. اگرچه مدل‌های بزرگ زبان بسیاری از زمینه‌ها را مختل می‌کنند، اکثر کاربران مهارت‌های لازم برای نوشتن پیام‌های مؤثر را ندارند. کاربران خبره، که نحوه نوشتن اعلان‌های خوب را می‌دانند، در مرتبه‌ای مولدتر هستند و می‌توانند کاربردهای خلاقانه‌تری را برای این ابزارها باز کنند. این دوره شما را با مهارت های نوشتاری سریع که تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته ChatGPT را هدف قرار می دهد آشنا می کند.

coursera تجزیه و تحلیل داده های حسابداری با پایتون (Mitalearn-293944)

  • 11 hours 31 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Ronald Guymon,Linden Lu
درباره این دوره:

این دوره بر توسعه مهارت های پایتون برای جمع آوری داده های تجاری تمرکز دارد. برخی از مطالب مشابه از مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های حسابداری و تجسم را پوشش می دهد، اما در یک محیط برنامه نویسی با هدف کلی تر (ژوپیتر نوت بوک برای پایتون)، به جای اکسل و ویرایشگر ویژوال بیسیک. این مفاهیم در چارچوب یک یا چند حوزه داده حسابداری (به عنوان مثال، داده های صورت های مالی از EDGAR، داده های سهام، داده های وام، داده های محل فروش) آموزش داده می شوند. نیمه اول دوره از جایی شروع می شود که مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های حسابداری و تجسم متوقف شد: استفاده در یک محیط توسعه یکپارچه برای خودکارسازی وظایف تجزیه و تحلیل داده ها. ما در مورد نحوه مدیریت کد و اشتراک‌گذاری نتایج در Jupyter Notebook، یک محیط توسعه محبوب برای نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند Python و R بحث می‌کنیم. سپس برخی از مهارت‌های برنامه‌نویسی اساسی، مانند عملگرهای ریاضی، توابع، عبارات شرطی و حلقه‌ها را با استفاده از نرم‌افزار پایتون مرور می‌کنیم. نیمه دوم دوره بر روی جمع آوری داده ها برای اهداف یادگیری ماشین تمرکز دارد. ما دانش آموزان را با قالب های داده پاندا و Numpy برای ساختاردهی و دستکاری داده ها آشنا می کنیم. سپس داده ها را با استفاده از تجسم و رگرسیون خطی تجزیه و تحلیل می کنیم. در نهایت نحوه استفاده از پایتون برای تعامل با داده های SQL را توضیح می دهیم.

coursera تجزیه و تحلیل داده های رسانه های اجتماعی (Mitalearn-332874)

  • 3 hours 33 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Chirag Shah
درباره این دوره:

نتایج یادگیرنده: پس از گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود: - از سرویس های مختلف رابط برنامه نویسی برنامه (API) برای جمع آوری داده ها از منابع مختلف رسانه های اجتماعی مانند یوتیوب، توییتر و فلیکر استفاده کنید. - پردازش داده های جمع آوری شده - عمدتاً ساختار یافته - با استفاده از روش هایی شامل همبستگی، رگرسیون و طبقه بندی برای به دست آوردن بینش در مورد منابع و افرادی که آن داده ها را تولید کرده اند. - داده های بدون ساختار - عمدتاً نظرات متنی - را برای احساسات بیان شده در آنها تجزیه و تحلیل کنید. - از ابزارهای مختلف برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و کاوش داده های رسانه های اجتماعی برای اهداف تحقیق و توسعه استفاده کنید. نمونه داستان یادگیرنده: تحلیلگر داده که می خواهد از داده های رسانه های اجتماعی استفاده کند. ایزابلا یک تحلیلگر داده است که به عنوان مشاور برای یک شرکت چند ملیتی کار می کند. او تجربه کار با ابزارهای تحلیل وب و همچنین داده های بازاریابی را دارد. او می‌خواهد اکنون در عرصه رسانه‌های اجتماعی گسترش یابد و سعی کند از حجم وسیعی از داده‌های موجود از طریق کانال‌های مختلف رسانه‌های اجتماعی استفاده کند. به طور خاص، او می خواهد ببیند که مشتریان، شرکا و رقبا چگونه محصولات/خدمات خود را مشاهده می کنند و در مورد آنها صحبت می کنند. او امیدوار است که یک گردش کار جدید از تجزیه و تحلیل داده ایجاد کند که پردازش داده های سنتی با استفاده از وب و ابزارهای بازاریابی و همچنین روش های جدیدتر استفاده از داده های رسانه های اجتماعی را در بر می گیرد. نمونه نقش های شغلی که به این مهارت ها نیاز دارند: - تحلیلگر رسانه های اجتماعی - تحلیلگر وب - تحلیلگر داده - بازاریابی و روابط عمومی پروژه نهایی قابل تحویل / مصنوع: این دوره دارای یک سری تکالیف کوچک یا پروژه های کوچک است که شامل جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل و ارائه شامل منابع مختلف رسانه های اجتماعی با استفاده از تکنیک های آموخته شده در کلاس است. این دوره توسط دکتر چراغ شاه در زمانی که او عضو هیئت علمی دانشگاه راتگرز بود، ایجاد شد. او در حال حاضر یکی از اعضای هیئت علمی دانشگاه واشنگتن است.

Suggestions