Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 1-6 of 6 items.

coursera الگوریتم های بدون نظارت در یادگیری ماشین (Mitalearn-333197)

  • 2 hours 29 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Geena Kim
درباره این دوره:

یکی از مفیدترین زمینه ها در یادگیری ماشین، کشف الگوهای پنهان از داده های بدون برچسب است. اصول اولیه این مهارت مورد تقاضا را به جعبه ابزار علم داده خود اضافه کنید. در این دوره، روش‌های یادگیری بدون نظارت منتخب برای کاهش ابعاد، خوشه‌بندی و یادگیری ویژگی‌های نهفته را یاد می‌گیریم. ما همچنین بر برنامه های کاربردی دنیای واقعی مانند سیستم های توصیه کننده با مثال های عملی از الگوریتم های توصیه محصول تمرکز خواهیم کرد. دانش کدنویسی یا برنامه نویسی قبلی مورد نیاز است. ما در طول دوره به طور گسترده از پایتون استفاده خواهیم کرد. مهارت های ریاضی در سطح دانشگاه، از جمله حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر خطی، مورد نیاز است. توصیه می شود، اما نه الزامی، برای گذراندن اولین دوره در تخصص، مقدمه ای بر یادگیری ماشین: یادگیری نظارت شده. 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 رایان والاس در Unsplash.

coursera تجزیه و تحلیل خوشه ای در داده کاوی (Mitalearn-334761)

  • 4 hours 20 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Jiawei Han
درباره این دوره:

مفاهیم اساسی تجزیه و تحلیل خوشه را کشف کنید و سپس مجموعه ای از متدولوژی ها، الگوریتم ها و کاربردهای خوشه بندی معمولی را مطالعه کنید. این شامل روش های پارتیشن بندی مانند k-means، روش های سلسله مراتبی مانند BIRCH و روش های مبتنی بر چگالی مانند DBSCAN/OPTICS است. علاوه بر این، روش‌هایی برای اعتبارسنجی خوشه‌بندی و ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی را بیاموزید. در نهایت نمونه هایی از تحلیل خوشه ای در برنامه ها را ببینید.

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 مدل های تخصصی: سری زمانی و تحلیل بقا (Mitalearn-332449)

  • 6 hours 20 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Mark J Grover,Miguel Maldonado
درباره این دوره:

این دوره شما را با موضوعات اضافی در یادگیری ماشینی آشنا می کند که مکمل وظایف ضروری از جمله پیش بینی و تجزیه و تحلیل داده های سانسور شده است. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده های تجزیه و تحلیل را با مولفه زمانی و داده های سانسور شده که نیاز به استنتاج نتیجه دارند، پیدا کنید. شما چند تکنیک برای تجزیه و تحلیل سری های زمانی و تجزیه و تحلیل بقا خواهید آموخت. بخش عملی این دوره بر استفاده از بهترین شیوه ها و تأیید مفروضات به دست آمده از یادگیری آماری متمرکز است. در پایان این دوره شما باید بتوانید: چالش های رایج مدل سازی را با داده های سری زمانی شناسایی کنید نحوه تجزیه داده های سری زمانی: روند، فصلی و باقیمانده را توضیح دهید نحوه عملکرد مدل های اتورگرسیو، میانگین متحرک و ARIMA را توضیح دهید نحوه انتخاب و پیاده سازی مدل های مختلف سری زمانی را بدانید روش های مدل سازی خطر و بقا را شرح دهید انواع مشکلات مناسب برای تجزیه و تحلیل بقا را شناسایی کنید چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره، دانشمندان مشتاق داده را که علاقه مند به کسب تجربه عملی با تجزیه و تحلیل سری های زمانی و تجزیه و تحلیل بقا 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 از پاکسازی داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی، یادگیری ماشین نظارت شده، یادگیری ماشین بدون نظارت، احتمال و آمار.

linkedin یادگیری تجزیه و تحلیل خوشه ای اکسل (Mitalearn-55791)

  • 1 hours 9 minutes
  • پیشرفته
  • Release date: 22 June 2026
  • Author: Curt Frye
درباره این دوره:

بیاموزید که چگونه از توابع مدیریت داده و محاسبات داخلی اکسل برای شناسایی خوشه‌هایی از نقاط داده استفاده کنید - با VBA کم یا بدون VBA! نویسنده Curt Frye به شما نشان می دهد که چگونه یک کاربرگ برای تجزیه و تحلیل خوشه ای تنظیم کنید، فرمول هایی ایجاد کنید که نزدیک ترین نقطه کانونی (مرکز) را برای هر ردیف مشخص می کند، و نتایج خود را در جدول Excel یا نمودار پراکندگی XY تجزیه و تحلیل کنید. اعضایی که برای ضبط ماکروها یا نوشتن کد VBA اهمیتی ندارند، می‌توانند یاد بگیرند که چگونه برخی از بخش‌های فرآیند را خودکار کنند.

coursera یادگیری ماشینی بدون نظارت (Mitalearn-270331)

  • 4 hours 52 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Mark J Grover,Miguel Maldonado,Joseph Santarcangelo
درباره این دوره:

این دوره شما را با یکی از انواع اصلی یادگیری ماشینی آشنا می کند: یادگیری بدون نظارت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از مجموعه داده هایی که متغیر هدف یا برچسب گذاری شده ندارند، بینش پیدا کنید. چندین الگوریتم خوشه بندی و کاهش ابعاد را برای یادگیری بدون نظارت و همچنین نحوه انتخاب الگوریتمی که به بهترین وجه با داده های شما مطابقت دارد، یاد خواهید گرفت. بخش عملی این دوره بر استفاده از بهترین شیوه ها برای یادگیری بدون نظارت متمرکز است. در پایان این دوره شما باید بتوانید: انواع مشکلات مناسب برای رویکردهای یادگیری بدون نظارت را توضیح دهید نفرین ابعاد را توضیح دهید و اینکه چگونه خوشه بندی را با بسیاری از ویژگی ها دشوار می کند توصیف و استفاده از الگوریتم های متداول خوشه بندی و کاهش ابعاد در صورت لزوم، نقاط خوشه‌بندی را امتحان کنید، عملکرد مدل‌های هر خوشه را مقایسه کنید معیارهای مربوط به توصیف خوشه ها را درک کنید چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره، دانشمندان مشتاق داده را که علاقه مند به کسب تجربه عملی با تکنیک های یادگیری ماشینی بدون نظارت 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 از پاکسازی داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی، احتمالات و آمار آشنا باشید.

Suggestions