Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 141-160 of 245 items.

coursera چارچوبی برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها (Mitalearn-333044)

  • 2 hours 51 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Frauke Kreuter, Ph.D.,Mariel Leonard
درباره این دوره:

این دوره مروری بر محصولات داده موجود و درک خوبی از چشم انداز جمع آوری داده ها را در اختیار شما قرار می دهد. با کمک مثال‌های مختلف، یاد می‌گیرید که چگونه شناسایی کنید کدام منابع داده احتمالاً با سؤال تحقیق شما مطابقت دارد، چگونه سؤال تحقیق خود را به قطعات قابل اندازه‌گیری تبدیل کنید و چگونه در مورد یک طرح تحلیل فکر کنید. علاوه بر این، این دوره یک چارچوب کلی را در اختیار شما قرار می دهد که به شما امکان می دهد نه تنها هر مرحله مورد نیاز برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل موفقیت آمیز داده ها را درک کنید، بلکه به شما کمک می کند تا خطاهای مرتبط با منابع داده های مختلف را شناسایی کنید. شما برخی از معیارها را برای تعیین کمیت هر خطای احتمالی یاد خواهید گرفت، و بنابراین ابزارهایی برای توصیف کیفیت یک منبع داده در اختیار خواهید داشت. در نهایت تلاش‌های مختلف جمع‌آوری داده‌ها در مقیاس بزرگ را که توسط صنایع خصوصی و سازمان‌های دولتی انجام شده است، معرفی می‌کنیم و مفاهیم آموخته‌شده را از طریق این مثال‌ها بررسی می‌کنیم. این دوره برای مبتدیان و همچنین کسانی که در مورد یک منبع داده خاص می دانند، اما دیگران را نه، و به دنبال یک چارچوب کلی برای ارزیابی محصولات داده هستند، مناسب است.

coursera حل مسئله با اکسل (Mitalearn-328233)

  • 4 hours 3 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Alex Mannella
درباره این دوره:

این دوره به بررسی اکسل به عنوان ابزاری برای حل مشکلات تجاری می پردازد. در این دوره شما با توابع اولیه اکسل از طریق نمایش هدایت شده آشنا خواهید شد. هر هفته مهارت‌های اکسل خود را تقویت خواهید کرد و فرصتی برای تمرین آموخته‌هایتان فراهم می‌شود. در نهایت، شما فرصتی خواهید داشت که دانش خود را در یک پروژه نهایی به کار ببرید. لطفا توجه داشته باشید که محتوای این دوره با استفاده از نسخه ویندوز اکسل 2013 تهیه شده است. این دوره توسط PricewaterhouseCoopers LLP با آدرسی در 300 Madison Avenue, New York, New York, 10017 ایجاد شده است.

coursera خط لوله داده کاوی (Mitalearn-333248)

  • 5 hours 18 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Qin (Christine) Lv
درباره این دوره:

این دوره مراحل کلیدی درگیر در خط لوله داده کاوی، از جمله درک داده، پیش پردازش داده، انبار داده، مدل سازی داده، تفسیر و ارزیابی، و کاربردهای دنیای واقعی را معرفی می کند. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد CU Boulder در علوم داده یا کارشناسی ارشد در علوم کامپیوتر ارائه شده در پلت فرم Coursera گذراند. این مدارک تحصیلات تکمیلی کاملاً معتبر دوره های هدفمند، جلسات کوتاه 8 هفته ای و شهریه پرداختی را ارائه می دهند. پذیرش بر اساس عملکرد در سه دوره مقدماتی است، نه سابقه تحصیلی. مدارک CU در Coursera برای فارغ التحصیلان اخیر یا متخصصان شاغل ایده آل است. بیشتر بدانید: کارشناسی ارشد در علم داده: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder کارشناسی ارشد در علوم کامپیوتر: https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder تصویر لوگوی دوره توسط فرانچسکو اونگارو، در اینجا در Unsplash موجود است: https://unsplash.com/photos/C89G61oKDDA

coursera داده‌های جدال در Tidyverse (Mitalearn-334880)

  • مناسب همه
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Carrie Wright, PhD,Shannon Ellis, PhD,Stephanie Hicks, PhD
درباره این دوره:

داده ها هرگز در شرایطی به دست نمی آیند که برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها به آنها نیاز دارید. داده ها باید دوباره شکل داده شوند، مرتب شوند و دوباره قالب بندی شوند تا بتوان آنها را تجسم کرد یا در الگوریتم یادگیری ماشینی وارد کرد. این دوره به مشکل درگیری داده های شما می پردازد تا بتوانید آنها را تحت کنترل درآورید و به طور موثر آنها را تجزیه و تحلیل کنید. هدف اصلی در جدال داده ها، تبدیل داده های غیر مرتب به داده های مرتب است. این دوره بسیاری از جزئیات مهم در مورد مدیریت داده های مرتب و غیر مرتب در R مانند تبدیل از فرمت های گسترده به طولانی، دستکاری جداول با بسته dplyr، درک انواع داده های مختلف R، پردازش داده های متنی با عبارات منظم، و انجام اولیه را پوشش می دهد. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی صرف زمان برای یادگیری این تکنیک‌های جدال داده، تحلیل‌های شما را کارآمدتر، تکرارپذیرتر و برای تیم علم داده‌تان قابل درک‌تر می‌کند. در این تخصص ما آشنایی با زبان برنامه نویسی R را فرض می کنیم. اگر هنوز با R آشنا نیستید، پیشنهاد می کنیم ابتدا برنامه نویسی R را قبل از بازگشت برای تکمیل این دوره کامل کنید.

coursera داستان سرایی داده (Mitalearn-335696)

  • 19 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Julie Pai,Majed Al-Ghandour
درباره این دوره:

این دوره مفاهیم پیچیده تری را که هنگام کار فراتر از مجموعه داده های ساده درگیر می شوند، پوشش می دهد. با بررسی ارتباط بین جنبه‌های بصری و درک داده، بررسی خواهیم کرد که چگونه این مفاهیم از طریق داستان‌گویی داده‌ها با هم کار می‌کنند. پس از بررسی نکات کلیدی در مورد نحوه جلوگیری از تجسم های مشکل ساز و ارائه نادرست داده ها، به کار در Tableau با انجام تجزیه و تحلیل توصیفی چند متغیره از بخش های سهام S&P 500 ادامه خواهید داد.

coursera داشبورد و استقرار (Mitalearn-335849)

  • 30 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Julie Pai,Majed Al-Ghandour
درباره این دوره:

این دوره شما را از طریق بخش‌های مختلف داشبورد تحلیلی راهنمایی می‌کند: از بهترین روش‌ها برای طراحی داشبورد، ایجاد یک محیط تحلیلی یکپارچه، تا استقرار و انتشار تصویرسازی‌ها. ما به طور مختصر در مورد تکنیک های تجسم پیشرفته بحث خواهیم کرد و شما یک طرح اطلاعاتی از بزرگترین برندگان و بازندگان در بازارهای مالی ایجاد خواهید کرد و آن حرکات را با داده های اقتصادی به عنوان پروژه اصلی خود مقایسه خواهید کرد.

coursera دریافت و پاکسازی داده ها (Mitalearn-335339)

  • 3 hours 21 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Jeff Leek, PhD,Roger D. Peng, PhD,Brian Caffo, PhD
درباره این دوره:

قبل از اینکه بتوانید با داده ها کار کنید، باید مقداری از آن را دریافت کنید. این دوره روش های اساسی برای به دست آوردن داده ها را پوشش می دهد. این دوره شامل به دست آوردن داده ها از وب، از API ها، از پایگاه های داده و از همکاران در قالب های مختلف خواهد بود. همچنین اصول تمیز کردن داده ها و نحوه "مرتب کردن" داده ها را پوشش می دهد. داده های مرتب به طور چشمگیری سرعت تجزیه و تحلیل داده های پایین دستی را سرعت می بخشد. این دوره همچنین اجزای یک مجموعه داده کامل شامل داده های خام، دستورالعمل های پردازش، کتاب کدها و داده های پردازش شده را پوشش می دهد. این دوره اصول مورد نیاز برای جمع آوری، تمیز کردن و به اشتراک گذاری داده ها را پوشش می دهد.

coursera ذخیره سازی داده در Microsoft Azure برای Associate Developers (Mitalearn-331361)

  • 1 hours 36 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Microsoft
درباره این دوره:

Azure راه های مختلفی را برای ذخیره داده ها ارائه می دهد: بدون ساختار، بایگانی، رابطه ای و غیره. در این دوره آموزشی با اصول مدیریت ذخیره سازی در Azure، نحوه ایجاد یک Storage Account و نحوه انتخاب مدل مناسب برای داده هایی که می خواهید در فضای ابری ذخیره کنید آشنا خواهید شد. این دوره بخشی از یک تخصص برای مهندسین داده و توسعه دهندگانی است که می خواهند تخصص خود را در طراحی و پیاده سازی راه حل های داده ای که از سرویس های داده Microsoft Azure استفاده می کنند، نشان دهند. این دومین دوره از یک برنامه 10 دوره ای است که به شما کمک می کند تا برای شرکت در آزمون آماده شوید تا بتوانید در طراحی و پیاده سازی راه حل های داده ای که از خدمات داده Microsoft Azure استفاده می کنند، تخصص داشته باشید. مهندسی داده در آزمون Microsoft Azure فرصتی برای اثبات تخصص دانش در یکپارچه‌سازی، تبدیل و تلفیق داده‌ها از سیستم‌های داده‌های مختلف ساختاریافته و بدون ساختار به ساختارهایی است که برای ساخت راه‌حل‌های تحلیلی که از خدمات داده مایکروسافت آژور استفاده می‌کنند، مناسب هستند. هر دوره به شما مفاهیم و مهارت هایی را می آموزد که با امتحان اندازه گیری می شوند. در پایان این برنامه گواهینامه حرفه ای، شما آماده شرکت و ثبت نام در آزمون DP-203: مهندسی داده در Microsoft Azure (بتا) خواهید بود.

coursera ذخیره سازی داده ها با Microsoft Azure Synapse Analytics (Mitalearn-331174)

  • 2 hours 12 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Microsoft
درباره این دوره:

در این دوره، ابزارها و تکنیک‌هایی را که می‌توان برای کار با انباره‌های داده مدرن به صورت مولد و ایمن در Azure Synapse Analytics استفاده کرد، بررسی خواهید کرد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه Azure Synapse Analytics شما را قادر می سازد تا با استفاده از الگوهای معماری مدرن، انبارهای داده بسازید و چگونه طرحواره رایج در یک انبار داده پیاده سازی می شود. شما بهترین شیوه هایی را که برای بارگذاری داده ها در انبار داده نیاز دارید و تکنیک هایی را که می توانید برای بهینه سازی عملکرد پرس و جو در Azure Synapse Analytics استفاده کنید، یاد خواهید گرفت. این دوره بخشی از یک تخصص در نظر گرفته شده برای مهندسین داده و توسعه دهندگان است که می خواهند تخصص خود را در طراحی و پیاده سازی راه حل های داده ای که از خدمات داده Microsoft Azure استفاده می کنند برای هر کسی که علاقه مند به آماده شدن برای آزمون DP-203: مهندسی داده در Microsoft Azure (بتا) نشان دهد. ). این پنجمین دوره از یک برنامه 10 دوره ای است که به شما کمک می کند تا برای شرکت در آزمون آماده شوید تا بتوانید در طراحی و پیاده سازی راه حل های داده ای که از خدمات داده مایکروسافت آژور استفاده می کنند تخصص داشته باشید. مهندسی داده در آزمون Microsoft Azure فرصتی برای اثبات تخصص دانش در یکپارچه‌سازی، تبدیل و تلفیق داده‌ها از سیستم‌های داده‌های مختلف ساختاریافته و بدون ساختار به ساختارهایی است که برای ساخت راه‌حل‌های تحلیلی که از خدمات داده مایکروسافت آژور استفاده می‌کنند، مناسب هستند. هر دوره به شما مفاهیم و مهارت هایی را می آموزد که با امتحان اندازه گیری می شوند. در پایان این تخصص، شما آماده شرکت و ثبت نام در آزمون DP-203: مهندسی داده در Microsoft Azure (بتا) خواهید بود.

coursera ذخیره سازی داده ها در Microsoft Azure (Mitalearn-330596)

  • 1 hours 36 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Microsoft
درباره این دوره:

Azure راه های مختلفی را برای ذخیره داده ها ارائه می دهد: بدون ساختار، بایگانی، رابطه ای و غیره. در این دوره آموزشی با اصول مدیریت ذخیره سازی در Azure، نحوه ایجاد یک Storage Account و نحوه انتخاب مدل مناسب برای داده هایی که می خواهید در فضای ابری ذخیره کنید آشنا خواهید شد. این دوره بخشی از یک تخصص برای مهندسین داده و توسعه دهندگانی است که می خواهند تخصص خود را در طراحی و پیاده سازی راه حل های داده ای که از سرویس های داده Microsoft Azure استفاده می کنند، نشان دهند. این دومین دوره از یک برنامه 10 دوره ای است که به شما کمک می کند تا برای شرکت در آزمون آماده شوید تا بتوانید در طراحی و پیاده سازی راه حل های داده ای که از خدمات داده Microsoft Azure استفاده می کنند، تخصص داشته باشید. مهندسی داده در آزمون Microsoft Azure فرصتی برای اثبات تخصص دانش در یکپارچه‌سازی، تبدیل و تلفیق داده‌ها از سیستم‌های داده‌های مختلف ساختاریافته و بدون ساختار به ساختارهایی است که برای ساخت راه‌حل‌های تحلیلی که از خدمات داده مایکروسافت آژور استفاده می‌کنند، مناسب هستند. هر دوره به شما مفاهیم و مهارت هایی را می آموزد که با امتحان اندازه گیری می شوند. در پایان این تخصص، شما آماده شرکت و ثبت نام در آزمون DP-203: مهندسی داده در Microsoft Azure (بتا) خواهید بود.

coursera راهنمای شغلی تحلیلگر داده و آماده سازی مصاحبه (Mitalearn-329457)

  • 1 hours 38 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: IBM Skills Network Team
درباره این دوره:

متخصصان تجزیه و تحلیل داده در سراسر جهان تقاضای زیادی دارند و این روند هیچ نشانه ای از کندی نشان نمی دهد. بسیاری از مشاغل عالی در دسترس هستند، اما تعداد زیادی نامزد عالی نیز وجود دارد. چگونه می توانید در چنین زمینه رقابتی به برتری برسید؟ این دوره شما را برای ورود به بازار کار به عنوان یک کاندیدای عالی برای موقعیت تحلیلگر داده آماده می کند. تکنیک‌های عملی برای ایجاد مطالب ضروری برای جستجوی کار مانند رزومه و نمونه کارها و همچنین ابزارهای کمکی مانند نامه پوششی و آسانسور ارائه می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه موقعیت های شغلی آینده نگر را پیدا کرده و ارزیابی کنید، برای آنها درخواست دهید و زمینه را برای مصاحبه فراهم کنید. با این حال، دوره در اینجا متوقف نمی شود. همچنین نکات و مراحلی را دریافت خواهید کرد که می توانید از آنها برای انجام حرفه ای و موثر در مصاحبه ها استفاده کنید. شما یاد می گیرید که چگونه به چالش های خانه نشین نزدیک شوید و تکمیل آنها را تمرین کنید. علاوه بر این، اطلاعاتی در مورد عملکردها و وظایف منظم تحلیلگران داده و همچنین فرصت های این حرفه و برخی گزینه ها برای توسعه شغلی ارائه می دهد. از طریق این دوره از تعدادی متخصص در صنعت داده راهنمایی خواهید گرفت. آنها در مورد مسیرهای شغلی خود صحبت خواهند کرد و در مورد چیزهایی که در مورد شبکه سازی، مصاحبه، حل مشکلات کدنویسی، و سایر سوالاتی که ممکن است به عنوان یک نامزد با آنها مواجه شوید، صحبت خواهند کرد. به متخصصان باتجربه تجزیه و تحلیل داده ها اجازه دهید تجربیات خود را به اشتراک بگذارند تا به شما کمک کنند تا به شغل مورد نظر خود دست پیدا کنید.

coursera راهنمای شغلی دانشمند داده و آماده سازی مصاحبه (Mitalearn-328964)

  • 3 hours 1 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: IBM Skills Network Team
درباره این دوره:

متخصصان علوم داده در سرتاسر جهان تقاضای زیادی دارند و این روند هیچ نشانه ای از کندی نشان نمی دهد. بسیاری از مشاغل عالی در دسترس هستند، اما تعداد زیادی نامزد عالی نیز وجود دارد. چگونه می توانید در چنین زمینه رقابتی به برتری برسید؟ این دوره شما را برای ورود به بازار کار به عنوان یک کاندیدای عالی برای موقعیت دانشمند داده آماده می کند. تکنیک‌های عملی برای ایجاد مطالب ضروری برای جستجوی کار مانند رزومه و نمونه کارها و همچنین ابزارهای کمکی مانند نامه پوششی و آسانسور ارائه می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه موقعیت های شغلی آینده نگر را پیدا کرده و ارزیابی کنید، برای آنها درخواست دهید و زمینه را برای مصاحبه فراهم کنید. با این حال، دوره در اینجا متوقف نمی شود. همچنین نکات و مراحلی را دریافت خواهید کرد که می توانید از آنها برای انجام حرفه ای و موثر در مصاحبه ها استفاده کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه به چالش کد نزدیک شوید و تکمیل آنها را تمرین کنید. علاوه بر این، در مورد عملکردها و وظایف منظم دانشمندان داده، و همچنین فرصت های این حرفه و برخی گزینه ها برای توسعه شغلی راهنمایی می کند. اجازه دهید متخصصان باتجربه تجربیات خود را به اشتراک بگذارند تا به شما کمک کنند تا به شغل مورد نظر خود دست پیدا کنید!

coursera رگرسیون خطی برای آمار کسب و کار (Mitalearn-213245)

  • 4 hours 24 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Sharad Borle
درباره این دوره:

تحلیل رگرسیون شاید مهم ترین ابزار آمار کسب و کار مورد استفاده در صنعت باشد. رگرسیون موتور پشت بسیاری از برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده است که برای بسیاری از اشکال پیش بینی و پیش بینی استفاده می شود. این چهارمین دوره تخصصی "آمار و تحلیل کسب و کار" است. این دوره شما را با ابزار بسیار مهمی به نام رگرسیون خطی آشنا می کند. شما یاد خواهید گرفت که از رویه های مختلفی مانند رگرسیون های متغیر ساختگی، متغیرهای تبدیل و اثرات متقابل استفاده کنید. همه اینها با استفاده از مثال‌های قابل فهم در مایکروسافت اکسل معرفی و توضیح داده شده‌اند. تمرکز این دوره به جای مشتقات دقیق ریاضی بر درک و کاربرد است. توجه: این دوره از جعبه ابزار "تجزیه و تحلیل داده ها" استفاده می کند که با نسخه ویندوز مایکروسافت اکسل استاندارد است. همچنین با نسخه مک 2016 یا جدیدتر اکسل استاندارد است. با این حال، با نسخه های قبلی اکسل برای مک استاندارد نیست. هفته 1 ماژول 1: تحلیل رگرسیون: مقدمه در این ماژول با مدل رگرسیون خطی آشنا می شوید. ما یک مدل رگرسیون می سازیم و با استفاده از اکسل آن را تخمین می زنیم. ما از مدل تخمین زده شده برای استنتاج روابط بین متغیرهای مختلف و استفاده از مدل برای پیش بینی استفاده خواهیم کرد. این ماژول همچنین مفهوم خطاها، باقیمانده ها و R-square را در یک مدل رگرسیونی معرفی می کند. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • معرفی رگرسیون خطی • ساخت یک مدل رگرسیون و تخمین آن با استفاده از اکسل • استنتاج با استفاده از مدل برآورد شده • استفاده از مدل رگرسیون برای پیش بینی • Errors، Residuals و R-square هفته 2 ماژول 2: تحلیل رگرسیون: آزمون فرضیه و خوبی برازش این ماژول آزمون های فرضیه های مختلفی را ارائه می دهد که می توانید با استفاده از خروجی رگرسیون انجام دهید. این تست ها بخش مهمی از استنتاج هستند و ماژول آنها را با استفاده از مثال های مبتنی بر اکسل معرفی می کند. مقادیر p همراه با اندازه‌های خوب تناسب R-square و R-square تعدیل شده معرفی می‌شوند. در پایان ماژول "رگرسیون متغیر ساختگی" را معرفی می کنیم که برای ترکیب متغیرهای طبقه بندی در یک رگرسیون استفاده می شود. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • آزمون فرضیه در رگرسیون خطی • معیارهای «خوبی تناسب» (R-square، R-square تعدیل شده) • رگرسیون متغیر ساختگی (با استفاده از متغیرهای طبقه بندی شده در یک رگرسیون) هفته 3 ماژول 3: تحلیل رگرسیون: متغیرهای ساختگی، چند خطی این ماژول با استفاده از رگرسیون متغیر ساختگی ادامه می یابد. شما می توانید تفسیر خروجی رگرسیون را در حضور متغیرهای طبقه بندی درک کنید. نمونه هایی برای تقویت مجدد مفاهیم مختلف معرفی شده کار شده است. این ماژول همچنین توضیح می دهد که Multicolinearity چیست و چگونه با آن برخورد کنیم. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • رگرسیون متغیر ساختگی (با استفاده از متغیرهای طبقه بندی شده در یک رگرسیون) • تفسیر ضرایب و مقادیر p در حضور متغیرهای ساختگی • چند خطی بودن در مدل های رگرسیونی هفته 4 ماژول 4: تجزیه و تحلیل رگرسیون: پسوندهای مختلف این ماژول درک شما را از رگرسیون خطی گسترش می‌دهد و تکنیک‌هایی مانند میانگین‌مرکزی متغیرها و ایجاد مرزهای اطمینان برای پیش‌بینی‌ها با استفاده از مدل رگرسیون را معرفی می‌کند. یک پسوند رگرسیون قدرتمند به نام «متغیرهای تعامل» معرفی و با استفاده از مثال توضیح داده شده است. ما همچنین تبدیل متغیرها را در یک رگرسیون مطالعه می کنیم و در آن زمینه مدل های log-log و semi-log regression را معرفی می کنیم. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • میانگین مرکزیت متغیرها در مدل رگرسیون • ایجاد مرزهای اطمینان برای پیش بینی ها با استفاده از مدل رگرسیون • اثرات متقابل در یک رگرسیون • تبدیل متغیرها • مدل های رگرسیون log-log و semi-log

coursera رگرسیون خطی و مدل سازی (Mitalearn-328539)

  • 2 hours 10 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Mine Çetinkaya-Rundel
درباره این دوره:

این دوره به معرفی مدل های رگرسیون خطی ساده و چندگانه می پردازد. این مدل‌ها به شما امکان می‌دهند تا رابطه بین متغیرها در یک مجموعه داده و یک متغیر پاسخ پیوسته را ارزیابی کنید. آیا بین جذابیت فیزیکی استاد و نمرات ارزشیابی دانشجو رابطه وجود دارد؟ آیا می توانیم نمره آزمون کودک را بر اساس ویژگی های خاصی از مادرش پیش بینی کنیم؟ در این دوره، با استفاده از نرم افزار آماری رایگان R و RStudio، تئوری اساسی پشت رگرسیون خطی را می آموزید و از طریق مثال های داده، برازش، بررسی و استفاده از مدل های رگرسیون برای بررسی روابط بین متغیرهای متعدد را یاد می گیرید.

coursera روش شناسی DataOps (Mitalearn-326533)

  • 3 hours 2 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Elaine Hanley
درباره این دوره:

DataOps توسط گارتنر اینگونه تعریف شده است: "یک رویه مدیریت داده مشارکتی متمرکز بر بهبود ارتباطات، یکپارچه سازی و اتوماسیون جریان داده بین مدیران داده و مصرف کنندگان در سراسر یک سازمان. درست مانند DevOps، DataOps یک جزم نیست، بلکه یک عمل مبتنی بر اصول است. تأثیرگذاری بر نحوه ارائه و به روز رسانی داده ها برای پاسخگویی به نیاز مصرف کنندگان داده های سازمان. متدولوژی DataOps به گونه ای طراحی شده است که سازمان را قادر می سازد از یک فرآیند تکرارپذیر برای ساخت و استقرار تجزیه و تحلیل و خطوط لوله داده استفاده کند. با پیروی از شیوه های مدیریت داده و مدیریت مدل، آنها می توانند داده های سازمانی با کیفیت بالا را برای فعال کردن هوش مصنوعی ارائه دهند. اجرای موفقیت‌آمیز این روش به سازمان اجازه می‌دهد تا اطلاعات را بشناسد، اعتماد کند و از آن برای ایجاد ارزش استفاده کند. در دوره آموزشی DataOps Methodology با بهترین شیوه ها برای تعریف یک چارچوب قابل تکرار و کسب و کار محور برای ارائه داده های قابل اعتماد آشنا خواهید شد. این دوره بخشی از تخصص مهندسی داده است که مهارت های اساسی مورد نیاز برای مهندس داده بودن را در اختیار زبان آموزان قرار می دهد.

coursera روش شناسی علم داده (Mitalearn-327978)

  • 1 hours 1 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Alex Aklson,Polong Lin
درباره این دوره:

اگر راه میانبری برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده وجود دارد، پس یادگیری تفکر و کار مانند یک دانشمند داده موفق همین است. در این دوره، شما این روش را یاد می گیرید و سپس از آن استفاده می کنید که می توانید برای مقابله با هر سناریو علم داده استفاده کنید. شما دو روش قابل توجه علم داده، روش شناسی علوم داده بنیادی، و روش علم داده شش مرحله ای CRISP-DM را بررسی خواهید کرد و نحوه به کارگیری این متدولوژی های علم داده را خواهید آموخت. بسیاری از دانشمندان داده‌های معتبر از این روش‌ها یا روش‌های مشابه برای حل مسائل علم داده پیروی می‌کنند. با یادگیری در مورد شکل‌گیری مشکل تجاری/تحقیق شروع کنید. بیاموزید که دانشمندان داده چگونه داده‌ها را بدست می‌آورند، آماده می‌کنند و تجزیه و تحلیل می‌کنند. کشف کنید که چگونه به کارگیری روش‌های روش‌شناسی علم داده کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که داده‌های مورد استفاده برای حل مسئله مرتبط هستند و به درستی دستکاری شده‌اند تا به سؤال پاسخ دهند. در مرحله بعد، در مورد ساخت مدل داده، استقرار آن مدل، داستان سرایی داده ها و دریافت بازخورد بیاموزید. شما مانند یک دانشمند داده فکر می کنید و مهارت های روش علم داده خود را با استفاده از یک سناریوی الهام گرفته شده از دنیای واقعی از طریق آزمایشگاه های مترقی که در نوت بوک های Jupyter میزبانی می شوند و با استفاده از آنها توسعه می دهید. پایتون.

coursera روش های داده کاوی (Mitalearn-333214)

  • 8 hours 14 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Qin (Christine) Lv
درباره این دوره:

این دوره تکنیک های اصلی مورد استفاده در داده کاوی، از جمله تجزیه و تحلیل الگوی مکرر، طبقه بندی، خوشه بندی، تجزیه و تحلیل پرت، و همچنین استخراج داده های پیچیده و مرزهای تحقیقاتی در زمینه داده کاوی را پوشش می دهد. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد CU Boulder در علوم داده یا کارشناسی ارشد در علوم کامپیوتر ارائه شده در پلت فرم Coursera گذراند. این مدارک تحصیلات تکمیلی کاملاً معتبر دوره های هدفمند، جلسات کوتاه 8 هفته ای و شهریه پرداختی را ارائه می دهند. پذیرش بر اساس عملکرد در سه دوره مقدماتی است، نه سابقه تحصیلی. مدارک CU در Coursera برای فارغ التحصیلان اخیر یا متخصصان شاغل ایده آل است. بیشتر بدانید: کارشناسی ارشد در علم داده: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder کارشناسی ارشد در علوم کامپیوتر: https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder تصویر لوگوی دوره توسط Lachlan Cormie، در اینجا در Unsplash موجود است: https://unsplash.com/photos/jbJp18srifE

coursera روشهای علوم اجتماعی محاسباتی (Mitalearn-328828)

  • 5 hours 5 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Martin Hilbert
درباره این دوره:

این دوره به شما یک نمای کلی از فرصت های فعلی و دسترسی همه جانبه علوم اجتماعی محاسباتی را ارائه می دهد. نتایج همه روزه در اطراف ما هستند، از خدمات ارائه شده توسط با ارزش ترین شرکت های جهان، از نفوذ پنهان سازمان های دولتی، تا قدرت جنبش های اجتماعی و سیاسی. همه آنها رفتار انسان را برای شکل دادن به آن مطالعه می کنند. به طور خلاصه، همه آنها علوم اجتماعی را با ابزار محاسباتی انجام می دهند. در این دوره به سه سوال پاسخ می دهیم: I. چرا علوم اجتماعی محاسباتی (CSS) در حال حاضر؟ II. CSS چه چیزی را پوشش می دهد؟ III. نمونه هایی از CSS چیست؟ در این بخش آخر، ما به چهار کاربرد اصلی CSS نگاهی می اندازیم. ابتدا، پروفسور Blumenstock از UC Berkeley بحث می‌کند که چگونه می‌توانیم با مطالعه ردپای عظیم دیجیتالی که از تعاملات اجتماعی امروزی به جا مانده، به‌ویژه برای تقویت توسعه بین‌المللی، بینش‌هایی به دست آوریم. دوم، پروفسور شلتون از UC Riverside ما را با دنیای یادگیری ماشینی آشنا می‌کند، از جمله مفاهیم اساسی پشت این محرک فعلی بسیاری از چشم‌انداز محاسباتی امروزی. پروفسور فاولر از UC San Diego ما را با قدرت شبکه های اجتماعی آشنا می کند و در نهایت پروفسور Smaldino از UC Merced توضیح می دهد که چگونه شبیه سازی کامپیوتری به ما کمک می کند تا برخی از رازهای ظهور اجتماعی را بگشاییم.

coursera رویکرد ساختاری به حل مسئله (Mitalearn-329321)

  • 3 hours 10 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Fractal Analytics ,Ajoy Singh
درباره این دوره:

این دوره یک دوره مقدماتی است که شما را با مفاهیم و ابزارهای تفکر مسئله ای مجهز می کند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: 1. مراحل مختلف یک پروژه علم داده را توضیح دهید 2. درباره برخی از ابزارها و تکنیک های مورد استفاده در علم داده بحث کنید. 3. از تفکر ساختاریافته برای حل مشکلات استفاده کنید و در حین انجام این کار از تله های رایج اجتناب کنید 4. از طراحی انسان محور در حل مسئله استفاده کنید. این دوره همچنین به عنوان اولین پله برای دانشمندان مشتاق داده عمل می کند. این دوره بخشی از برنامه با عنوان گواهی حرفه ای علم داده فراکتال است. این دوره برای دانش آموزانی که به دنبال تقویت توانایی های تحلیلی و تفکر انتقادی خود هستند طراحی شده است. این دوره ایده آل برای دانش آموزان، متخصصان و هر کسی که شیفته رویکردهای سیستماتیک است، مهارت های اساسی مورد نیاز برای برخورد با مشکلات را با وضوح و اطمینان به شما می دهد.

coursera ریاضی پشت مانی بال (Mitalearn-326890)

  • 14 hours 29 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Professor Wayne Winston
درباره این دوره:

بیاموزید که چگونه می توان از احتمال، ریاضی و آمار برای کمک به بهبود تیم های بیسبال، فوتبال و بسکتبال، انتخاب بازیکن و ترکیب و همچنین در استراتژی بازی استفاده کرد.

Suggestions