Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 21-24 of 24 items.

coursera مقدمه ای بر احتمال و داده با R (Mitalearn-326754)

  • 3 hours 45 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Mine Çetinkaya-Rundel
درباره این دوره:

این دوره شما را با نمونه گیری و کاوش داده ها و همچنین نظریه احتمالات اولیه و قانون بیز آشنا می کند. شما انواع مختلفی از روش‌های نمونه‌گیری را بررسی خواهید کرد و در مورد اینکه چگونه چنین روش‌هایی می‌توانند بر دامنه استنتاج تأثیر بگذارند، بحث خواهید کرد. انواع تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی شامل آمار خلاصه عددی و تجسم داده های پایه پوشش داده خواهد شد. شما از طریق نصب و استفاده از R و RStudio (نرم افزار آماری رایگان) راهنمایی خواهید شد و از این نرم افزار برای تمرینات آزمایشگاهی و پروژه نهایی استفاده خواهید کرد. مفاهیم و تکنیک های این دوره به عنوان بلوک های سازنده دروس استنتاج و مدل سازی در تخصص عمل می کند.

coursera مقدمه ای بر تحلیل داده ها (Mitalearn-287841)

  • 4 hours 45 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Anke Audenaert
درباره این دوره:

این دوره یک درک عملی و چارچوبی برای وظایف اصلی تجزیه و تحلیل، از جمله استخراج داده، تمیز کردن، دستکاری و تجزیه و تحلیل ارائه می دهد. این چرخه OSEMN را برای مدیریت پروژه های تحلیلی معرفی می کند و شما نمونه های واقعی از نحوه استفاده شرکت ها از بینش داده ها برای بهبود تصمیم گیری را بررسی خواهید کرد. در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: • اهداف تجاری، KPI و معیارهای مرتبط را تدوین کنید • یک فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها را با استفاده از چارچوب OSEMN اعمال کنید • داده های مربوطه را که برای بازاریابی جمع آوری می شود، شناسایی و تعریف کنید • فرمت های مختلف داده و کاربردهای آنها را در سناریوهای مختلف مقایسه و مقایسه کنید • شکاف های داده ها را شناسایی کنید و نقاط قوت و ضعف داده های جمع آوری شده را بیان 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 ایده آل، شما قبلاً دوره 1: بنیاد تجزیه و تحلیل بازاریابی را در این برنامه تکمیل کرده اید.

coursera هوش مصنوعی و بهداشت عمومی (Mitalearn-328063)

  • 4 hours
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Robert Monarch
درباره این دوره:

در این دوره آموزشی با مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی و نحوه اعمال آنها در سناریوهای دنیای واقعی در AI for Good space آشنا می شوید. همچنین با چارچوبی برای حل مشکل آشنا خواهید شد که در آن هوش مصنوعی بخشی از راه حل است. این دوره با یک مطالعه موردی شامل سه آزمایشگاه نوت بوک Jupyter که در آن شما یک برنامه نظارت بر کیفیت هوا برای شهر بوگوتا، کلمبیا ایجاد خواهید کرد، به پایان می رسد.

coursera یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده ها (Mitalearn-335730)

  • 2 hours 18 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Jen Rose,Lisa Dierker
درباره این دوره:

آیا علاقه مند به پیش بینی نتایج آینده با استفاده از داده های خود هستید؟ این دوره به شما کمک می کند تا دقیقاً این کار را انجام دهید! یادگیری ماشینی فرآیند توسعه، آزمایش و بکارگیری الگوریتم های پیش بینی برای دستیابی به این هدف است. قبل از فرو رفتن در این مفاهیم یادگیری ماشینی، حتماً با دوره 3 این تخصص آشنا شوید. این دوره بر اساس دوره 3، که دانش آموزان را با مفاهیم یادگیری ماشینی نظارت شده یکپارچه آشنا می کند، مروری بر بسیاری از مفاهیم، ​​تکنیک ها و الگوریتم های اضافی در یادگیری ماشین، از طبقه بندی اولیه تا درخت های تصمیم گیری و خوشه بندی ارائه می دهد. با تکمیل این دوره، یاد خواهید گرفت که چگونه الگوریتم های یادگیری ماشینی را به عنوان روش های جایگزین برای پاسخگویی به سوالات تحقیق خود اعمال، آزمایش و تفسیر کنید.

Suggestions