Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 241-260 of 536 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.

linkedin تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون و پاندا (Mitalearn-417041)

  • 13 hours 32 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 25 July 2026
  • Author: Maven Analytics,Chris Bruehl
درباره این دوره:

این دوره مبتنی بر پروژه به منظور کمک به شما در یادگیری دو مورد از محبوب ترین بسته های پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها: Numpy و Pandas. برای معرفی آرایه ها و خصوصیات آرایه ، با یک آغازگر NUMPY شروع کنید ، عملیات مشترکی مانند نمایه سازی ، برش ، فیلتر و مرتب سازی را انجام دهید و مفاهیم مهم مانند بردار و پخش را کشف کنید. از آنجا ، به پاندا شیرجه بزنید و بر روی ابزارها و روشهای اساسی برای کشف ، تجزیه و تحلیل ، جمع آوری و تبدیل سری و داده ها تمرکز کنید. ترسیم DataFrames را با نمودارها و نمودارها ، دستکاری داده های سری زمانی ، وارد کردن و صادرات انواع مختلف فایل و ترکیب داده های داده ها با استفاده از روش های مشترک پیوست تمرین کنید.

در طول دوره ، شما می توانید نقش تحلیلگر داده را برای Maven Mega Mart ، یک شرکت بزرگ و چند ملیتی که زنجیره ای از فروشگاه های خرده فروشی و مواد غذایی را اداره می کند ، بازی کنید. با استفاده از مهارت های پایتون که در طول دوره یاد می گیرید ، با اعضای تیم Maven Mega Mart برای تجزیه و تحلیل محصولات ، قیمت گذاری ، معاملات و موارد دیگر همکاری کنید.

توجه: این دوره توسط کریس بروهل و آنالیتیکس ساخته شده است. ما خوشحالیم که میزبان این آموزش در کتابخانه خود هستیم.

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 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.

linkedin تجزیه و تحلیل داده های mysql (Mitalearn-429468)

  • 4 hours 30 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 4 October 2024
  • Author: John Pauler,Maven Analytics
درباره این دوره: 

 

MySQL ابزاری قدرتمند برای مدیریت و تجزیه و تحلیل بانکهای اطلاعاتی رابطه ای و مهارتی است که هر تحلیلگر و حرفه ای باید در زرادخانه داشته باشند. در این دوره ، شما نقش یک صاحب مشاغل را که به تازگی فیلم های Maven ، یک فروشگاه اجاره DVD آجر و ملات را به دست آورده اید ، بازی خواهید کرد. تنها با استفاده از فقط یک پایگاه داده MySQL ، کار شما این است که هر آنچه را که می توانید در مورد تجارت جدید خود از جمله موجودی ، کارکنان و رفتار مشتری بیاموزید.

این دوره با یک معرفی سریع به زبان SQL شروع می شود ، به برخی از اصول اصلی پایگاه داده می پردازد و از MySQL برای انتخاب ، فیلتر ، مرتب سازی و گروه های گروهی از جداول جداگانه استفاده می کند. از آنجا ، به موارد استفاده پیچیده تر تغییر دهید و داده ها را در جدول های مختلف با نمایش داده شد.

توجه: این دوره توسط جان پائولر و آنالیتیکس ساخته شده است. ما خوشحالیم که میزبان این آموزش در کتابخانه خود هستیم.


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.

linkedin تجزیه و تحلیل داده های اکسل برای زنجیره تأمین: پیش بینی (Mitalearn-419472)

  • 3 hours 37 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 12 May 2025
  • Author: Eddie Davila
درباره این دوره: 

 این دوره مقدمه ای جامع برای استفاده از اکسل برای پیش بینی زنجیره تأمین ، پوشش مفاهیم اساسی ، روشهای پیش بینی ، تجزیه و تحلیل خطا و موارد دیگر ارائه می دهد. ملزومات تجزیه و تحلیل سری زمانی ، میانگین حرکت ، تکنیک های رگرسیون و فصلی را به همراه کاربردهای عملی مانند تصحیح تعصب و محاسبات نرخ رشد سالانه مرکب کشف کنید. مربی ادی دیویلا با ترکیب دانش نظری با تظاهرات اکسل دستی ، شما را به مهارت های لازم برای ایجاد پیش بینی های دقیق و عملی مجهز می کند. علاوه بر این ، در مورد تفسیر خطاهای پیش بینی و تراز کردن روشها با نیازهای تجاری منحصر به فرد خود ، بینش هایی کسب کنید. این دوره یک ایده آل برای متخصصان زنجیره تأمین است که به دنبال تقویت تصمیم گیری و برنامه ریزی عملیاتی هستند.

linkedin تجزیه و تحلیل داده های اکسل: پیش بینی (Mitalearn-50504)

  • 3 hours 7 minutes
  • متوسط
  • Release date: 21 June 2026
  • Author: Wayne Winston
درباره این دوره:

پروفسور وین وینستون برای بیش از بیست سال تکنیک های پیش بینی پیشرفته را به شرکت های Fortune 500 آموزش داده است. در این دوره، او نحوه استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های اکسل - از جمله نمودارها، فرمول ها و توابع - را برای ایجاد پیش بینی های دقیق و روشنگر نشان می دهد. یاد بگیرید که چگونه داده های سری زمانی را به صورت بصری نمایش دهید. با محاسبه خطاها و سوگیری ها، مطمئن شوید که پیش بینی های شما دقیق است. از خطوط روند برای شناسایی روندها و داده های پرت استفاده کنید. رشد مدل؛ محاسبه فصلی؛ و شناسایی متغیرهای ناشناخته، با تحلیل رگرسیون چندگانه. مجموعه ای از چالش های تمرینی در طول مسیر به شما کمک می کند تا مهارت های خود را آزمایش کنید و کار خود را با راه حل های وین مقایسه کنید.

linkedin تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با Hive (Mitalearn-105261)

  • 1 hours 53 minutes
  • متوسط
  • Release date: 22 June 2026
  • Author: Ben Sullins
درباره این دوره:

کسب و کارها با اتخاذ تصمیمات آگاهانه ای که نیازهای مشتریان و کاربران خود را هدف قرار می دهد، پیشرفت می کنند. برای اتخاذ چنین تصمیمات استراتژیک، آنها بر داده ها تکیه می کنند. Hive ابزار انتخابی برای بسیاری از دانشمندان داده است زیرا به آنها اجازه می دهد تا با SQL، یک نحو آشنا، کار کنند تا بینش هایی را از Hadoop استخراج کنند، و اطلاعاتی را که کسب و کارها به دنبال برنامه ریزی موثر هستند، منعکس می کند.\r\n مربی بن سالینز با نشان دادن نحوه ساختار و بهینه سازی داده های خود شروع می کند. در مرحله بعد، او توضیح می دهد که چگونه می توان Hue، رابط کاربری Hadoop را برای استفاده از HiveQL هنگام تجزیه و تحلیل داده ها، به کار برد. با استفاده از گزینه جدید پیکربندی شده، سپس نحوه بارگیری داده ها، ایجاد جداول انبوه برای دسترسی سریع به پرس و جو و اجرای تجزیه و تحلیل پیشرفته را نشان می دهد. او همچنین شما را از طریق مدیریت جداول و استفاده از توابع راهنمایی می کند. این دوره آموزشی طراحی شده است تا به شما کمک کند راه‌های جدیدی برای کار با مجموعه داده‌ها پیدا کنید تا بتوانید به سؤالات سخت علم داده‌ای که سر راهتان قرار می‌گیرد پاسخ دهید.

Related Skills

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)

linkedin تجزیه و تحلیل داده های پایتون (Mitalearn-179194)

  • 2 hours 30 minutes
  • متوسط
  • Release date: 11 March 2020
  • Author: Michele Vallisneri
درباره این دوره: 

 علم داده در حال تغییر روشی است که رهبران دولت و صنعت هم به مشکلات خاص و هم به جهان در کل نگاه می کنند. کنجکاو هستید که چگونه تجزیه و تحلیل داده ها در عمل عمل می کند؟ در این دوره آموزشی، مدرس Michele Vallisneri به شما نشان می‌دهد که چگونه با استفاده از پایتون شروع به علم داده‌ها می‌کند.

Michele نحوه تنظیم محیط تجزیه و تحلیل خود را نشان می‌دهد و یک تازه‌سازی در مورد اصول اولیه کار ارائه می‌دهد. با ساختارهای داده در پایتون سپس، او به چیزهای بزرگ می پردازد: قدرت آرایه ها، نمایه سازی، و جداول در NumPy و پانداها - دو بسته محبوب شخص ثالث که به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده ها طراحی شده اند. او همچنین دو پروژه نمونه کلان داده را بررسی می کند: استفاده از NumPy برای شناسایی و تجسم الگوهای آب و هوا و استفاده از پانداها برای تجزیه و تحلیل محبوبیت نام نوزادان در قرن گذشته. چالش‌های ارائه شده در طول مسیر به شما کمک می‌کند تا آنچه را که آموخته‌اید تمرین کنید.

توجه: این نسخه از دوره به‌روزرسانی شد تا تغییرات اخیر در Python 3، NumPy، و پانداها را منعکس کند.

linkedin تجزیه و تحلیل داده های پایتون (Mitalearn-433565)

  • 3 hours 43 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 21 June 2026
  • Author: Michele Vallisneri
درباره این دوره:

علم داده شیوه ای را که رهبران دولت و صنعت به مشکلات خاص و جهان در کل نگاه می کنند ، تغییر داده است. کنجکاو در مورد چگونگی عملکرد تجزیه و تحلیل داده ها در عمل؟ در این دوره ، مربی میشل والیزنرنی توضیح می دهد که برای شروع کار با استفاده از Python چه کاری لازم است.

میشل نحوه تنظیم محیط تجزیه و تحلیل خود را نشان می دهد و در مورد اصول کار با ساختارهای داده در پایتون ، تازه کننده ای را ارائه می دهد. سپس ، او به چیزهای بزرگ می پرید: قدرت آرایه ها ، نمایه سازی و جداول در Numpy و Pandas. او همچنین شما را از طریق دو پروژه بزرگ داده های بزرگ راهنمایی می کند: استفاده از NUMPY برای شناسایی و تجسم الگوهای آب و هوا و استفاده از پاندا برای تجزیه و تحلیل محبوبیت نام کودک در قرن گذشته. چالش های صادر شده در این راه به شما کمک می کند تا آنچه را آموخته اید تمرین کنید. بعلاوه ، در مورد مهارت های موجود در کارهای اساسی تجزیه و تحلیل داده ها بیاموزید: واردات و درگیری ، خلاصه و تجسم ، مدل سازی و استدلال.

این دوره با CodeSpaces GitHub ، یک محیط توسعه دهنده ابر فوری که تمام عملکردهای IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به تنظیمات محلی محلی ارائه می دهد ، یکپارچه شده است. با استفاده از Codepaces GitHub ، می توانید از هر دستگاهی ، در هر زمان استفاده کنید-همه در حالی که از ابزاری استفاده می کنید که احتمالاً در محل کار با آن روبرو خواهید شد. برای یادگیری نحوه شروع کار ، فیلم "تنظیم: استفاده از Codespaces" را بررسی کنید.

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.

Suggestions