Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 261-280 of 587 items.

coursera تسلط بر توسعه نرم افزار در R Capstone (Mitalearn-332041)

  • 1 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Roger D. Peng, PhD,Brooke Anderson
درباره این دوره:

برنامه نویسی R Capstone

coursera تصمیم گیری انسانی و سوگیری های آن (Mitalearn-329355)

  • 2 hours 22 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Srikanth Velamakanni,Fractal Analytics
درباره این دوره:

این دوره در مورد سوگیری ها و محدودیت های مغز انسان، استراتژی هایی برای غلبه بر این سوگیری ها بحث می کند و هنگام تصمیم گیری و توصیه ها، داده ها را به طور انتقادی تجزیه و تحلیل می کند. تجزیه و تحلیل موثر و عینی داده ها سفری طولانی است و اولین قدم آگاهی از این سوگیری ها، پیش داوری ها و ادراکات است. در پایان این دوره، شما درک عمیقی از سوگیری‌هایی که بر تصمیم‌گیری انسانی تأثیر می‌گذارند و روش‌هایی که برای مقابله با این سوگیری‌ها به کار می‌روند، ایجاد خواهید کرد. شما همچنین به چارچوب هایی برای تصمیم گیری موثر مجهز خواهید شد. در این دوره ثبت نام کنید تا پیچیدگی های تصمیم گیری انسانی را کشف کنید و شروع به کاوش در تصمیم گیری انسانی کنید. بدون نیاز به تجربه قبلی

coursera تصمیم گیری عملی با استفاده از ML بدون کد در AWS (Mitalearn-328590)

  • 1 hours 36 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Jared Heywood
درباره این دوره:

در این دوره، نحوه حل مشکلات تجاری با یادگیری ماشینی، بدون نیاز به کدنویسی را خواهید یافت. شما Amazon SageMaker Canvas را کاوش خواهید کرد، یک رابط بصری نقطه و کلیک که به شما امکان می دهد پیش بینی های دقیق ML را بدون نیاز به تجربه یادگیری ماشینی یا نیاز به نوشتن یک خط کد ایجاد کنید. در پایان دوره، شما از درک نحوه تصمیم گیری بهتر تجاری با استفاده از یادگیری ماشین بدون کد خارج خواهید شد.

coursera تصمیم گیری مبتنی بر داده (Mitalearn-331786)

  • 5 hours 58 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Wendy Martin
درباره این دوره:

پس از تولید داده ها، باید با انجام یک تحلیل آماری مناسب به سؤال تحقیق پاسخ دهیم. مهندسان و متخصصان کسب و کار باید بدانند که از کدام آزمون یا آزمایش استفاده کنند. از طریق این کلاس، شما قادر خواهید بود یک آزمایش نمونه را برای مقایسه با داده های تاریخی انجام دهید. همچنین می توانید روابط آماری معنی داری بین دو متغیر را تعیین کنید. شما می توانید دو آزمون نمونه را برای داده های مستقل و وابسته انجام دهید. در نهایت، داده‌های بیش از دو گروه را با استفاده از تحلیل واریانس تجزیه و تحلیل خواهید کرد. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد مهندسی CU Boulder در مدیریت مهندسی (ME-EM) که در پلت فرم Coursera ارائه می شود، گذراند. ME-EM برای کمک به مهندسان، دانشمندان و متخصصان فنی طراحی شده است تا به سمت نقش های رهبری و مدیریت در بخش های مهندسی و فنی حرکت کنند. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، ME-EM برای افرادی با طیف گسترده ای از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه ای ایده آل است. درباره برنامه ME-EM در https://www.coursera.org/degrees/me-engineering-management-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

coursera تصمیم گیری مبتنی بر داده (Mitalearn-328182)

  • 2 hours 32 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Alex Mannella
درباره این دوره:

به تصمیم گیری مبتنی بر داده خوش آمدید. در این دوره آموزشی، با تجزیه و تحلیل داده ها و نقش آن در تصمیم گیری های تجاری آشنا می شوید. شما یاد خواهید گرفت که چرا داده ها مهم هستند و چگونه تکامل یافته اند. شما با "داده های بزرگ" و نحوه استفاده از آن آشنا خواهید شد. همچنین با چارچوبی برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارها و تکنیک هایی که معمولاً استفاده می شود آشنا خواهید شد. در نهایت، شما فرصتی خواهید داشت که دانش خود را در یک محیط تجاری شبیه سازی شده به کار ببرید. این دوره توسط PricewaterhouseCoopers LLP با آدرسی در 300 Madison Avenue, New York, New York, 10017 ایجاد شده است.

coursera تعریف، توصیف و تجسم داده ها (Mitalearn-327502)

  • 3 hours 50 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Wendy Martin
درباره این دوره:

به عنوان رهبران حوزه انتخابی خود، نه تنها باید بدانید که چگونه سؤالات درست بپرسید، بلکه باید با استفاده از روش های مبتنی بر داده به آنها پاسخ دهید. از طریق این کلاس، شما قادر خواهید بود به آنچه که واقعاً می‌خواهید بدانید، داده‌های مرتبط با آن سؤال را توصیف کنید و اطلاعات آن داده‌ها را برای درک و توضیح نتایج تجسم کنید. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد مهندسی CU Boulder در مدیریت مهندسی (ME-EM) که در پلت فرم Coursera ارائه می شود، گذراند. ME-EM برای کمک به مهندسان، دانشمندان و متخصصان فنی طراحی شده است تا به سمت نقش های رهبری و مدیریت در بخش های مهندسی و فنی حرکت کنند. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، ME-EM برای افرادی با طیف گسترده ای از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه ای ایده آل است. درباره برنامه ME-EM در https://www.coursera.org/degrees/me-engineering-management-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

coursera تفکر طراحی و تجزیه و تحلیل پیش بینی برای محصولات داده (Mitalearn-331446)

  • 2 hours 22 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Julian McAuley,Ilkay Altintas
درباره این دوره:

این دومین دوره تخصصی چهار دوره تخصصی Python Data Products for Predictive Analytics است که بر اساس پردازش داده های پوشش داده شده در دوره 1 و معرفی اصول اولیه طراحی مدل های پیش بینی در پایتون است. در این دوره با مفاهیم اساسی یادگیری آماری آشنا می شوید و روش های مختلف ساخت مدل های پیش بینی را یاد می گیرید. در هر مرحله از تخصص، شما تجربه عملی در دستکاری داده ها و ایجاد مهارت های خود را به دست خواهید آورد، و در نهایت به پروژه ای که شامل تمام مفاهیم آموزش داده شده در تخصص می شود، ختم می شود.

coursera تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی برای زنجیره تامین (Mitalearn-333622)

  • 39 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Rajvir Dua,Neelesh Tiruviluamala
درباره این دوره:

در این دوره آموزشی، با روش‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشینی آشنا می‌شویم که برای حل مشکلات در زنجیره تامین استفاده می‌شوند. ما با مروری بر پارادایم‌های مختلف ML (رگرسیون/طبقه‌بندی) و جایی که آخرین مدل‌ها در این تفکیک‌ها قرار می‌گیرند، شروع می‌کنیم. سپس، در برخی از تکنیک‌های خاص عمیق‌تر می‌شویم و از مواردی مانند استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی تقاضای محصول و جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی محصولات استفاده می‌کنیم. بخش مهمی برای استفاده از این مدل ها، درک مفروضات آنها و مراحل پیش پردازش مورد نیاز است. ما با پروژه ای پایان خواهیم داد که شامل تکنیک های پیشرفته با مشکل طبقه بندی تصویر برای یافتن محصولات معیوب خارج شده از یک ماشین است.

coursera توپولوژی داده IBM (Mitalearn-324748)

  • 3 hours 24 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Mike Hervey,Paul Christensen
درباره این دوره:

هر کسب و کار و سازمانی با داده های خود با چالش های جدیدی روبرو است. فشارهای مربوط به مقررات و انطباق، استفاده از هوش مصنوعی، محیط‌های چند ابری و افزایش حجم داده‌های غیرقابل دسترس، مدیران و مدیران را مجبور می‌کند تا زیرساخت‌های خود را مدرن‌سازی کنند یا منسوخ شوند. اما حرکت به سمت جدیدترین فناوری در معماری یکپارچه راه حلی وسوسه انگیز است که می تواند گران باشد و بیش از آنکه حل کند مشکلاتی را ایجاد کند. در این دوره، یاد می گیرید که چگونه نیازهای تمام مصرف کنندگان داده خود را از طریق ساخت یک توپولوژی منطقی مدرن که به شما در بهینه سازی جریان داده کمک می کند، برآورده کنید.

coursera تور راهنمای یادگیری ماشین در امور مالی (Mitalearn-332789)

  • 4 hours 22 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Igor Halperin
درباره این دوره:

هدف این دوره ارائه یک نمای کلی مقدماتی و کلی از حوزه ML با تمرکز بر برنامه های کاربردی در امور مالی است. روش های یادگیری ماشین نظارت شده در پروژه Capstone برای پیش بینی بسته شدن بانک ها استفاده می شود. به طور همزمان، در حالی که این دوره را می توان به عنوان یک دوره جداگانه در نظر گرفت، به عنوان پیش نمایشی از موضوعاتی عمل می کند که در ماژول های بعدی تخصصی یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی در امور مالی با جزئیات بیشتر پوشش داده شده است. هدف تور راهنمای یادگیری ماشین در امور مالی این است که درک کنید که یادگیری ماشین چیست، برای چیست و در چند مشکل مالی مختلف می توان آن را اعمال کرد. این دوره برای سه دسته از دانشجویان طراحی شده است: پزشکان شاغل در مؤسسات مالی مانند بانک ها، شرکت های مدیریت دارایی یا صندوق های تامینی افراد علاقه مند به کاربردهای ML برای تجارت روزانه شخصی دانشجویان تمام وقت فعلی در حال تحصیل در رشته های مالی، آمار، علوم کامپیوتر، ریاضیات، فیزیک، مهندسی یا سایر رشته های مرتبط که می خواهند در مورد کاربردهای عملی ML در امور مالی بیاموزند. برای انجام تکالیف در این دوره، تجربه با پایتون (شامل نوت بوک های numpy، پانداها و IPython/Jupyter)، جبر خطی، تئوری احتمالات پایه و حساب دیفرانسیل و انتگرال ضروری است.

coursera توسعه محصولات داده (Mitalearn-334710)

  • 4 hours 12 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Brian Caffo, PhD,Jeff Leek, PhD,Roger D. Peng, PhD
درباره این دوره:

محصول داده، خروجی تولید از یک تحلیل آماری است. محصولات داده وظایف تجزیه و تحلیل پیچیده را خودکار می کنند یا از فناوری برای گسترش کاربرد یک مدل، الگوریتم یا استنتاج مبتنی بر داده استفاده می کنند. این دوره اصول اولیه ایجاد محصولات داده با استفاده از بسته های Shiny، R و گرافیک های تعاملی را پوشش می دهد. این دوره بر روی مبانی آماری ایجاد یک محصول داده متمرکز خواهد شد که می تواند برای گفتن داستانی در مورد داده ها برای مخاطبان انبوه مورد استفاده قرار گیرد.

coursera توصیفگرهای داده های اساسی، توزیع های آماری، و کاربرد در تصمیم گیری های تجاری (Mitalearn-213211)

  • 2 hours 40 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Sharad Borle
درباره این دوره:

توانایی درک و به کارگیری آمار کسب و کار در صنعت اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. درک خوب آمار کسب و کار لازمه تفسیر صحیح و مرتبط از داده ها است. فقدان دانش می تواند منجر به تصمیمات اشتباه شود که به طور بالقوه می تواند پیامدهای منفی برای یک شرکت داشته باشد. این دوره آموزشی برای آشنایی شما با آمار کسب و کار طراحی شده است. ما با مفهوم آمار توصیفی شروع می کنیم، که خلاصه کردن داده ها با استفاده از چند عدد است. دسته بندی های مختلف معیارهای توصیفی به همراه توابع اکسل برای محاسبه آنها معرفی و مورد بحث قرار می گیرند. مفهوم احتمال یا عدم قطعیت همراه با مفهوم نمونه و داده های جمعیت با استفاده از مثال های تجاری مرتبط معرفی شده است. این ما را به توزیع‌های آماری مختلف همراه با توابع اکسل هدایت می‌کند که سپس برای مدل‌سازی یا تقریب فرآیندهای تجاری استفاده می‌شوند. شما می‌توانید این معیارهای توصیفی داده‌ها و توزیع‌های آماری مختلف را با استفاده از مثال‌های مبتنی بر اکسل که به راحتی دنبال می‌شوند و در طول دوره نشان داده شده‌اند، اعمال کنید. برای انجام موفقیت آمیز تکالیف دوره، دانش آموزان باید به Microsoft Excel دسترسی داشته باشند. _____________________________________ هفته 1 ماژول 1: توصیفگرهای داده های پایه در این ماژول شما به درک، محاسبه و تفسیر معیارهای توصیفی یا خلاصه داده های مختلف خواهید رسید. این معیارهای توصیفی با استفاده از چند عدد داده ها را خلاصه و ارائه می کنند. توابع اکسل مناسب برای انجام این محاسبات معرفی و نشان داده شده است. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • دسته بندی داده های توصیفی • معیارهای گرایش مرکزی، میانگین، میانه، حالت و تفسیرها و محاسبات آنها • اندازه‌گیری‌های پراکندگی در داده‌ها، محدوده، محدوده بین چارکی، انحراف معیار و واریانس • توطئه های جعبه • تفسیر معیار انحراف معیار با استفاده از قاعده سرانگشتی و قضیه چبیشف _____________________________________ هفته 2 ماژول 2: اندازه گیری های توصیفی ارتباط، احتمال و توزیع های آماری این ماژول معیارهای کوواریانس و همبستگی و توابع اکسل مربوطه آنها را ارائه می دهد. شما می توانید مفهوم علیت در مقابل همبستگی را درک کنید. سپس ماژول مفهوم احتمال و متغیرهای تصادفی را معرفی می کند و شروع به معرفی توزیع های آماری می کند. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • معیارهای ارتباط، کوواریانس و معیارهای همبستگی. علیت در مقابل همبستگی • احتمال و متغیرهای تصادفی. داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته • مقدمه ای بر توزیع های آماری _____________________________________ هفته 3 ماژول 3: توزیع عادی این ماژول توزیع نرمال و تابع اکسل را برای محاسبه احتمالات و نتایج مختلف از توزیع معرفی می کند. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • تابع چگالی احتمال و مساحت زیر منحنی به عنوان معیاری از احتمال • توابع توزیع عادی (منحنی زنگ)، NORM.DIST، NORM.INV در اکسل _____________________________________ هفته 4 ماژول 4: کار با توزیع ها، عادی، دو جمله ای، پواسون در این ماژول، برنامه های مختلف توزیع Normal را مشاهده خواهید کرد. همچنین با توزیع های Binomial و Poisson آشنا خواهید شد. قضیه حد مرکزی در زمینه درک داده های نمونه در مقابل داده های جمعیت و پیوند بین این دو معرفی و توضیح داده شده است. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • کاربردهای مختلف توزیع نرمال • توزیع دو جمله ای و پواسون • داده های نمونه در مقابل جمعیت. قضیه حد مرکزی

coursera ثبات و قابلیت در بهبود کیفیت (Mitalearn-331582)

  • 5 hours 44 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Wendy Martin
درباره این دوره:

در این دوره، شما یاد خواهید گرفت که داده ها را از نظر ثبات فرآیند و کنترل آماری تجزیه و تحلیل کنید و اینکه چرا داشتن یک فرآیند پایدار قبل از انجام آزمون فرضیه های آماری ضروری است. شما نمودارهای کنترل فرآیند آماری را برای داده های پیوسته و گسسته با استفاده از نرم افزار R ایجاد خواهید کرد. شما مجموعه داده ها را برای کنترل آماری با استفاده از قوانین کنترل بر اساس احتمال تجزیه و تحلیل خواهید کرد. علاوه بر این، یاد خواهید گرفت که چگونه یک فرآیند را با توجه به توانایی آن در برآوردن مشخصات داخلی یا خارجی ارزیابی کنید و در مورد بهبود فرآیند تصمیم گیری کنید. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد CU Boulder در علوم داده (MS-DS) که در پلت فرم Coursera ارائه می شود، گذراند. MS-DS یک مدرک بین رشته‌ای است که اعضای هیئت علمی بخش‌های ریاضیات کاربردی، علوم کامپیوتر، علوم اطلاعات و سایرین در CU Boulder را گرد هم می‌آورد. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، MS-DS برای افرادی با طیف وسیعی از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه‌ای در علوم کامپیوتر، علوم اطلاعات، ریاضیات و آمار ایده‌آل است. درباره برنامه MS-DS در https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

coursera جبر خطی: جبر ماتریسی، تعیین کننده ها و بردارهای ویژه (Mitalearn-334472)

  • 3 hours 53 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Joseph W. Cutrone, PhD
درباره این دوره:

این دوره دومین دوره در رشته تخصصی جبر خطی است. در این دوره، ما به توسعه تکنیک ها و تئوری برای مطالعه ماتریس ها به عنوان تبدیل های خطی ویژه (توابع) روی بردارها ادامه می دهیم. به طور خاص، ما تکنیک هایی را برای دستکاری ماتریس ها به صورت جبری توسعه می دهیم. این به ما امکان می دهد تا سیستم های معادلات خطی را بهتر تجزیه و تحلیل و حل کنیم. علاوه بر این، تعاریف و قضایای ارائه شده در این دوره امکان استفاده را برای شناسایی ویژگی‌های یک ماتریس معکوس، شناسایی زیرفضاهای مربوطه در R^n، سپس با مطالعه مقادیر ویژه و بردارهای ویژه ماتریس ها، بر روی هندسه تبدیل ماتریس تمرکز می کنیم. این اعداد برای مفاهیم خالص و کاربردی در ریاضیات، علوم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و سیستم‌های دینامیکی مفید هستند. در پایان دوره شاهد کاربرد زنجیره مارکوف و الگوریتم رتبه صفحه گوگل خواهیم بود.

coursera جبر خطی: سیستم های خطی و معادلات ماتریسی (Mitalearn-328726)

  • 3 hours 29 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Joseph W. Cutrone, PhD
درباره این دوره:

این اولین دوره از یک تخصص سه دوره است که دانش آموزان را با مفاهیم جبر خطی، یکی از مهم ترین و اساسی ترین زمینه های ریاضیات، با کاربردهای بسیاری در زندگی آشنا می کند. این مطالب پایه هم تئوری و هم کاربردهایی را برای موضوعاتی در این زمینه فراهم می کند ریاضیات، مهندسی و علوم. محتوای دوره بر معادلات خطی، روش های ماتریسی، هندسه تحلیلی و تبدیل های خطی تمرکز دارد. علاوه بر تسلط بر تکنیک ها، دانش آموزان با ایده های انتزاعی تر جبر خطی نیز آشنا خواهند شد. سخنرانی‌ها، خواندن، آزمون‌ها و پروژه‌ها همگی به دانش‌آموزان کمک می‌کنند تا بر محتوای درسی تسلط پیدا کنند و خواندن، نوشتن و حتی تصحیح را بیاموزند. برهان های ریاضی در پایان دوره، دانش آموزان به زبان جبر خطی مسلط خواهند بود و تعاریف و قضایای جدید را همراه با مثال ها و مثال ها یاد می گیرند. دانش آموزان همچنین یاد خواهند گرفت که از تکنیک هایی برای طبقه بندی و حل سیستم های معادلات خطی استفاده کنند. این دوره دانشجویان را برای ادامه مطالعه تحولات خطی با دوره بعدی در تخصص آماده می کند. .

coursera جبر خطی: متعامد و قطری (Mitalearn-334081)

  • 2 hours 35 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Joseph W. Cutrone, PhD
درباره این دوره:

این سومین و آخرین دوره در تخصص جبر خطی است که بر نظریه و محاسباتی که از کار با بردارهای متعامد ناشی می شود تمرکز دارد. این شامل مطالعه تبدیل متعامد، پایه‌های متعامد و تبدیل‌های متعامد است. این دوره در تئوری ماتریس های متقارن به اوج خود می رسد و ویژگی های جبری را با معادل های هندسی مربوطه مرتبط می کند. این ماتریس ها بیشتر از هر کلاس دیگر از ماتریس ها در کاربردها ایجاد می شوند. تئوری، مهارت ها و تکنیک های آموخته شده در این دوره برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربرد دارد. در این زمینه‌های پرطرفدار، اغلب موتور محرک سیستم‌هایی که در حال تفسیر، آموزش و استفاده از داده‌های خارجی هستند، دقیقاً تحلیل ماتریسی برخاسته از محتوای این دوره است. تکمیل موفقیت آمیز این تخصص، دانش آموزان را برای گذراندن دوره های پیشرفته در علوم داده، هوش مصنوعی و ریاضیات آماده می کند.

coursera جدال داده با پروژه پایتون (Mitalearn-331973)

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

دوره "پروژه جدال داده ها" فرصتی را برای دانش آموزان فراهم می کند تا دانش به دست آمده در سراسر تخصص را در یک پروژه جدال داده های واقعی مورد علاقه خود به کار گیرند. شرکت‌کنندگان خط لوله کشمکش داده‌ها را گام به گام دنبال می‌کنند، از شناسایی منابع داده تا پردازش و یکپارچه‌سازی داده‌ها، تا به یک مجموعه داده خوب و آماده برای تجزیه و تحلیل دست یابند. این دوره دانش‌آموزان را قادر می‌سازد تا تجربیات عملی در فرآیند جدال داده‌ها به دست آورند و آنها را برای رسیدگی به چالش‌های پیچیده داده در سناریوهای دنیای واقعی آماده می‌کند. در طول دوره، دانش‌آموزان روی پروژه جدال داده‌های خود کار می‌کنند و دانش و مهارت‌های به‌دست‌آمده در هر ماژول را برای دستیابی به مجموعه داده‌ای تصفیه‌شده و به خوبی آماده‌شده به‌کار می‌برند. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان در فرآیند جدال داده‌ها مهارت خواهند داشت و آماده مقابله با چالش‌های داده‌های دنیای واقعی در حوزه‌های مختلف خواهند بود.

coursera جدال داده ها، تجزیه و تحلیل و تست AB با SQL (Mitalearn-332551)

  • 4 hours 33 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Katrina Glaeser Poole
درباره این دوره:

این دوره به شما این امکان را می دهد تا مهارت های SQL آموزش داده شده در "SQL for Data Science" را در چهار مطالعه موردی تحقیقاتی علم داده به طور فزاینده پیچیده و معتبر به کار ببرید. ما یاد خواهیم گرفت که چگونه مُهرهای زمانی همه نوع را به فرمت‌های رایج تبدیل کنیم و محاسبات تاریخ/زمان را انجام دهیم. ما JOIN بهینه را برای تحقیق علم داده انتخاب و انجام خواهیم داد و داده‌ها را در یک مجموعه داده تجزیه و تحلیل با حذف کردن، اجرای بررسی‌های کیفیت، پر کردن پشتی و مدیریت تهی، پاکسازی می‌کنیم. ما یاد می گیریم که چگونه داده ها را در هر بخش با استفاده از توابع پنجره بندی تقسیم و تجزیه و تحلیل کنیم و از دستورات case برای اجرای منطق شرطی برای رسیدگی به یک تحقیق علم داده استفاده کنیم. همچنین نحوه تبدیل یک پرس و جو به یک کار زمان بندی شده و نحوه درج داده ها در یک پارتیشن تاریخ را توضیح خواهیم داد. در نهایت، با توجه به نیاز به تحلیل پیش‌بینی‌کننده، با استفاده از ابزارها و مهارت‌هایی که در طول دوره ایجاد کرده‌ایم، ویژگی‌ای را از داده‌های خام مهندسی می‌کنیم. کاربرد واقعی این مهارت ها چارچوبی را برای انجام تجزیه و تحلیل آزمون AB در اختیار شما قرار می دهد.

linkedin جدولی برای دانشمندان داده (Mitalearn-218719)

  • 5 hours 55 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 21 June 2026
  • Author: Matt Francis
درباره این دوره:

اگر کار شما به هر نوع تجسم گرافیکی داده ها نیاز دارد، به احتمال زیاد با Tableau مواجه شده اید. اگر از Tableau استفاده می‌کنید اما می‌خواهید یاد بگیرید که چگونه واقعاً از تمام قدرت آن برای علم داده استفاده کنید، در این دوره به متخصص مت فرانسیس بپیوندید تا به شما نشان دهد چگونه مهارت‌های خود را به سطح بعدی ببرید. Matt با یکی از مهمترین ویژگی‌های Tableau شروع می‌کند: تفاوت بین قرص‌های سبز و آبی (داده‌های گسسته و پیوسته) و نحوه تأثیر آن بر تک تک اقدامات Tableau. سپس نحوه اتصال و ترکیب داده‌ها از منابع داده مختلف، نحوه ایجاد نمودارهای مختلف برای درک داده‌ها، راه‌های تبدیل داده‌های خود با محاسبات و نحوه ایجاد نقشه‌های تعاملی را نشان می‌دهد. در نهایت، مت روش‌های ارائه مؤثر داده‌ها و نحوه ساخت داشبوردهای جذاب را توضیح می‌دهد. چه بخواهید در مورد Tableau به طور کلی اطلاعات بیشتری کسب کنید، یا فقط بخواهید دانش خود را در مورد یک موضوع افزایش دهید، این دوره به ارتقاء بازی Tableau شما کمک می کند.

coursera جعبه ابزار دانشمند داده (Mitalearn-335254)

  • 2 hours 16 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Jeff Leek, PhD,Roger D. Peng, PhD,Brian Caffo, PhD
درباره این دوره:

در این دوره آموزشی با ابزارها و ایده های اصلی در جعبه ابزار دانشمند داده آشنا می شوید. این دوره یک نمای کلی از داده ها، سؤالات و ابزارهایی را ارائه می دهد که تحلیلگران داده و دانشمندان داده با آنها کار می کنند. این دوره دو جزء دارد. اولین مقدمه ای مفهومی برای ایده های پشت تبدیل داده ها به دانش عملی است. دومین مقدمه ای عملی برای ابزارهایی است که در برنامه استفاده می شود مانند کنترل نسخه، علامت گذاری، git، GitHub، R و RStudio.

Suggestions