مانند بسیاری از موضوعات، تمرین در علم داده کامل می شود. در پروژه Capstone، مهارت‌های آموخته‌شده در دوره‌های علوم داده‌های عملی با تخصص MATLAB را برای کاوش، پردازش، تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها به کار خواهید برد. شما مسیر خود را برای پاسخ به سوالات کلیدی با داده های ارائه شده انتخاب خواهید کرد. برای تکمیل پروژه، باید بر مهارت های تحت پوشش در سایر دوره های تخصصی تسلط داشته باشید. این پروژه توانایی شما را برای وارد کردن و کاوش داده های شما، آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل، آموزش یک مدل پیش بینی، ارزیابی و بهبود مدل شما، و ارتباط نتایج شما را آزمایش می کند.

این پنجمین دوره از هفت دوره در گواهی تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته گوگل است. متخصصان داده از تحلیل رگرسیون برای کشف روابط بین متغیرهای مختلف در یک مجموعه داده و شناسایی عوامل کلیدی موثر بر عملکرد کسب و کار استفاده می کنند. در این دوره، مدل سازی روابط متغیر را تمرین خواهید کرد. شما در مورد روش های مختلف مدل سازی داده ها و نحوه استفاده از آنها برای نزدیک شدن به مشکلات تجاری یاد خواهید گرفت. همچنین روش هایی مانند رگرسیون خطی، تحلیل واریانس (ANOVA) و رگرسیون لجستیک را بررسی خواهید کرد. کارمندان Google که در حال حاضر در این زمینه کار می‌کنند، با ارائه فعالیت‌های عملی که وظایف مرتبط را شبیه‌سازی می‌کنند، به اشتراک گذاشتن نمونه‌هایی از کارهای روزانه‌شان، و کمک به شما در تقویت مهارت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها برای آماده شدن برای حرفه‌تان، شما را در این دوره راهنمایی می‌کنند. فراگیرانی که هفت دوره در این برنامه را تکمیل می کنند، مهارت های مورد نیاز برای درخواست برای مشاغل علوم داده و تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته را خواهند داشت. این گواهی مستلزم آگاهی قبلی از اصول، مهارت‌ها و ابزارهای تحلیلی پایه است که در گواهی تجزیه و تحلیل داده‌های Google پوشش داده شده است. در پایان این دوره، شما: -کاوش استفاده از مدل های پیش بینی برای توصیف روابط متغیرها، با تاکید بر همبستگی -تعیین کنید که چگونه رگرسیون چندگانه بر روی رگرسیون خطی ساده در هر مرحله از فرآیند مدل سازی ایجاد می شود -تست های ANOVA یک طرفه و دو طرفه را اجرا و تفسیر کنید - ساخت انواع مختلف رگرسیون لجستیک از جمله مدل های رگرسیون خطی دو جمله ای، چند جمله ای، ترتیبی و پواسون

این دوره نادیده گرفته‌شده‌ترین و در عین حال حیاتی‌ترین مهارت‌ها در یادگیری ماشینی را پوشش می‌دهد، چهار تکنیک حیاتی که به ندرت پوشش داده می‌شوند – بیشتر دوره‌ها و کتاب‌ها آن‌ها را کاملاً حذف می‌کنند. 1) مدل سازی بالا (AKA PERSUASION MODELING): وقتی در حال مدلینگ هستید، آیا حتی کار درست را پیش بینی می کنید؟ 2) مغالطه دقت: هنگام ارزیابی اینکه یک مدل چقدر خوب کار می کند، آیا حتی در مورد چیز درستی گزارش می دهید؟ 3) P-HACKING: آیا ساده ترین کشفیات شما از داده ها حتی واقعی است؟ 4) پارادوکس مدل‌های گروه: آیا می‌دانید چگونه کار می‌کنند، حتی اگر به نظر می‌رسد که تیغ اوکام را به چالش می‌کشند؟ >> چرا این روش‌های پیشرفته ضروری هستند: هر یک به سؤالی می‌پردازد که برای یادگیری ماشینی اساسی است (در بالا). برای بسیاری از پروژه ها، موفقیت به این مهارت های خاص بستگی دارد. >> عملی نیست - اما برای یادگیرندگان فنی: این دوره بدون کدنویسی و بدون استفاده از نرم افزار یادگیری ماشین است. در عوض، قبل از اینکه تمرین عملی را انجام دهید، زمینه مفهومی را ایجاد می کند. وقتی نوبت به این تکنیک‌های پیشرفته و مشکلات رایج می‌رسد، پایه‌ای از دانش مفهومی وجود دارد که باید قبل از دست زدن به کار ایجاد کنید – و از انجام آن خوشحال خواهید شد. >> VENDOR-NEUTRAL: این دوره شامل دموی نرم افزاری روشنگر یادگیری ماشین در عمل با استفاده از محصولات SAS است. با این حال، برنامه درسی از نظر فروشنده خنثی و قابل اجرا است. محتویات و اهداف یادگیری، صرف نظر از اینکه در نهایت با کدام ابزار نرم افزار یادگیری ماشینی برای کار انتخاب می کنید، اعمال می شود.

در این دوره، شما بر مهارت های آموخته شده در تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی با متلب و پردازش داده ها و مهندسی ویژگی با متلب برای افزایش توانایی خود در استفاده از قدرت متلب برای تجزیه و تحلیل داده های مرتبط با کاری که انجام می دهید، خواهید آموخت. این مهارت ها برای کسانی که دانش حوزه و مقداری در معرض ابزارهای محاسباتی هستند، اما هیچ پیشینه برنامه نویسی ندارند، ارزشمند است. برای موفقیت در این دوره باید پیشینه ای در زمینه آمار پایه (هیستوگرام، میانگین، انحراف معیار، برازش منحنی، درونیابی) داشته باشید و دروس 1 تا 2 این تخصص را گذرانده باشید. در پایان این دوره، شما از متلب برای شناسایی بهترین مدل یادگیری ماشینی برای به دست آوردن پاسخ از داده های خود استفاده خواهید کرد. شما داده‌های خود را آماده می‌کنید، یک مدل پیش‌بینی را آموزش می‌دهید، مدل خود را ارزیابی و بهبود می‌بخشید و می‌دانید که چگونه می‌توانید از مدل‌های خود بیشترین بهره را ببرید.

الگوریتم ها به طور فزاینده ای به تصمیم گیری های پرمخاطب در مراقبت های بهداشتی، عدالت کیفری، استخدام و سایر زمینه های مهم کمک می کنند. این امر عادلانه بودن این الگوریتم‌ها را ضروری می‌سازد، اما سال‌های اخیر راه‌های زیادی را نشان داده‌اند که الگوریتم‌ها می‌توانند بر اساس سن، جنسیت، ملیت، نژاد و سایر ویژگی‌ها سوگیری داشته باشند. این دوره ده اصل کاربردی برای طراحی الگوریتم های منصفانه را به شما آموزش می دهد. این موضوع بر ارتباط دنیای واقعی از طریق برداشت‌های مشخص از مطالعات موردی الگوریتم‌های مدرن، از جمله الگوریتم‌های عدالت کیفری، مراقبت‌های بهداشتی، و مدل‌های زبان بزرگ مانند ChatGPT تأکید می‌کند. هنگام تلاش برای طراحی الگوریتم‌های منصفانه و ارزیابی الگوریتم‌های منصفانه، قوانین اساسی را درک خواهید کرد. این دوره برای مخاطبان گسترده ای از دانش آموزان دبیرستانی یا بالاتر که به علوم کامپیوتر و طراحی الگوریتم علاقه مند هستند، طراحی شده است. نیازی به کدنویسی از شما نخواهد داشت و مفاهیم مربوط به علوم کامپیوتر در ابتدای دوره توضیح داده خواهد شد. این دوره به گونه ای طراحی شده است که برای مهندسان و دانشمندان داده که علاقه مند به ساخت الگوریتم های منصفانه هستند مفید باشد. سیاست گذاران و مدیران علاقه مند به ارزیابی الگوریتم ها برای عدالت؛ و همه شهروندان یک جامعه به طور فزاینده ای توسط تصمیم گیری الگوریتمی شکل می گیرند.

این ششمین دوره از هفت دوره در گواهی تحلیل داده های پیشرفته گوگل است. در این دوره آموزشی، با یادگیری ماشینی آشنا می شوید که از الگوریتم ها و آمار برای آموزش سیستم های کامپیوتری برای کشف الگوها در داده ها استفاده می کند. متخصصان داده از یادگیری ماشینی برای کمک به تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها، حل مسائل پیچیده و پیش بینی های دقیق استفاده می کنند. شما روی دو نوع اصلی یادگیری ماشین تمرکز خواهید کرد: نظارت شده و بدون نظارت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل های مختلف یادگیری ماشین را برای مشکلات تجاری اعمال کنید و با مدل های خاصی مانند Naive Bayes، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و غیره آشنا می شوید. کارمندان Google که در حال حاضر در این زمینه کار می‌کنند، با ارائه فعالیت‌های عملی که وظایف مرتبط را شبیه‌سازی می‌کنند، به اشتراک گذاشتن نمونه‌هایی از کارهای روزانه‌شان، و کمک به شما در تقویت مهارت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها برای آماده شدن برای حرفه‌تان، شما را در این دوره راهنمایی می‌کنند. فراگیرانی که هفت دوره در این برنامه را تکمیل می کنند، مهارت های مورد نیاز برای درخواست برای مشاغل علوم داده و تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته را خواهند داشت. این گواهی مستلزم آگاهی قبلی از اصول، مهارت‌ها و ابزارهای تحلیلی پایه است که در گواهی تجزیه و تحلیل داده‌های Google پوشش داده شده است. در پایان این دوره، شما: -استفاده از تکنیک های مهندسی ویژگی با استفاده از پایتون -یک مدل Naive Bayes بسازید -توضیح دهید که چگونه یادگیری بدون نظارت با یادگیری تحت نظارت متفاوت است - کد یک الگوریتم K-means در پایتون -ارزیابی و بهینه سازی نتایج مدل K-means مدل‌های درخت تصمیم، نحوه عملکرد و مزایای آن‌ها را نسبت به سایر انواع یادگیری ماشینی تحت نظارت کاوش کنید - مشخص کردن کیسه در یادگیری ماشین، به ویژه برای مدل‌های تصادفی جنگل تشخیص تقویت در یادگیری ماشین، به ویژه برای مدل های XGBoost - پارامترهای مدل تنظیم و چگونگی تأثیر آنها بر عملکرد و معیارهای ارزیابی را توضیح دهید

در دوره دوم گرایش بینایی کامپیوتر برای مهندسی و علوم، دو مورد از رایج ترین کارهای بینایی کامپیوتر را انجام خواهید داد: طبقه بندی تصاویر و تشخیص اشیا. شما کل گردش کار یادگیری ماشین را، از آماده سازی داده های خود تا ارزیابی نتایج خود، اعمال خواهید کرد. در پایان این دوره، مدل‌های یادگیری ماشینی را برای طبقه‌بندی تصاویر تابلوهای خیابان و تشخیص عیوب مواد آموزش می‌دهید. شما در طول این دوره از MATLAB استفاده خواهید کرد.  متلب برای میلیون‌ها نفر از افرادی که در زمینه‌های مهندسی و علوم کار می‌کنند، گزینه‌ای است و قابلیت‌های مورد نیاز برای انجام وظایف بینایی رایانه‌تان را فراهم می‌کند.  در طول دوره برای تکمیل کار، دسترسی رایگان به متلب در اختیار شما قرار خواهد گرفت. برای موفقیت در این تخصص، داشتن تجربه قبلی در پردازش تصویر کمک خواهد کرد.  اگر با داده های تصویری تازه کار هستید، توصیه می شود ابتدا تخصص پردازش تصویر برای مهندسی و علوم را تکمیل کنید.