این دوره برای حرفه ای های کسب و کار طراحی شده است که مایل به شناسایی مفاهیم اساسی تشکیل دهنده یادگیری ماشین، آزمایش فرضیه مدل با استفاده از طراحی آزمایش ها و آموزش، تنظیم و ارزیابی مدل ها با استفاده از الگوریتم هایی هستند که مشکلات طبقه بندی، رگرسیون و پیش بینی و خوشه بندی را حل می کنند. برای موفقیت در این دوره، زبان آموز باید پیشینه ای در زمینه فناوری محاسبات، از جمله استعداد در برنامه نویسی کامپیوتر داشته باشد.

یکی از هیجان انگیزترین جنبه های تجزیه و تحلیل کسب و کار، یافتن الگوها در داده ها با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین است. در این دوره شما یک پایه مفهومی برای اینکه چرا الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار مهم هستند و چگونه مدل‌های حاصل از آن الگوریتم‌ها برای یافتن بینش عملی مرتبط با مشکلات تجاری استفاده می‌شوند، به دست خواهید آورد. برخی از الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی نتایج عددی استفاده می‌شوند، در حالی که برخی دیگر برای پیش‌بینی طبقه‌بندی یک نتیجه استفاده می‌شوند. الگوریتم های دیگر برای ایجاد گروه های معنی دار از مجموعه ای غنی از داده ها استفاده می شود. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود توضیح دهید که چه زمانی باید از هر الگوریتم استفاده شود. همچنین به شما این فرصت داده می شود که از R و RStudio برای اجرای این الگوریتم ها و برقراری ارتباط نتایج با استفاده از نوت بوک های R استفاده کنید.

این دوره تکنیک های اصلی مورد استفاده در داده کاوی، از جمله تجزیه و تحلیل الگوی مکرر، طبقه بندی، خوشه بندی، تجزیه و تحلیل پرت، و همچنین استخراج داده های پیچیده و مرزهای تحقیقاتی در زمینه داده کاوی را پوشش می دهد. 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 Lachlan Cormie، در اینجا در Unsplash موجود است: https://unsplash.com/photos/jbJp18srifE

در بیشتر موارد، هدف نهایی یک پروژه یادگیری ماشینی، تولید یک مدل است. مدل‌ها تصمیم‌گیری می‌کنند، پیش‌بینی می‌کنند – هر چیزی که می‌تواند به کسب‌وکار کمک کند تا بهتر از یک انسان، خود، مشتریان و محیطش را درک کند. مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها ساخته می‌شوند و در دنیای یادگیری ماشین، الگوریتم‌های مختلفی برای انتخاب وجود دارد. شما باید بدانید که چگونه بهترین الگوریتم را برای یک کار مشخص انتخاب کنید، و چگونه از آن الگوریتم برای تولید یک مدل کاری استفاده کنید که ارزشی برای کسب و کار فراهم کند. این دوره سوم در گواهینامه حرفه‌ای متخصص هوش مصنوعی (CAIP) شما را با برخی از الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشینی آشنا می‌کند که برای حل دو مشکل رایج تحت نظارت استفاده می‌شوند: رگرسیون و طبقه‌بندی، و یکی از رایج‌ترین مشکلات بدون نظارت: خوشه‌بندی. . با استفاده از گردش کار یادگیری ماشینی که در دوره قبلی در مورد آن آموختید، چندین مدل برای رفع هر یک از این مشکلات خواهید ساخت. در نهایت، این دوره یک کاوش فنی از الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین و نحوه استفاده از آنها برای ساخت مدل های حل مسئله را آغاز می کند.

به دوره متن کاوی برای بازاریابی خوش آمدید! این دوره شما را با اصول و روش های متن کاوی همانطور که در زمینه بازاریابی کاربرد دارد آشنا می کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه و چرا از متن کاوی برای اطلاع رسانی تصمیمات و استراتژی های بازاریابی استفاده کنید. این دوره برای همه علاقه مندان به کاربردهای عملی متن کاوی در رشته بازاریابی و کسانی است که می خواهند آن را درک کنند و از آن استفاده کنند. این دوره برای کسانی نیست که به دنبال دستورالعمل های برنامه نویسی و روال های ریاضی هستند. این یک دوره در سطح مبتدی است که آگاهی را نسبت به شیوه فعلی متن کاوی در بازاریابی به ارمغان می آورد. این به شما کمک می کند تا با نکات عملی در مورد زمان و مکان استفاده از تکنیک ها و ابزارهای مختلف آشنا شوید. با کمک مثال های مرتبط با نظریه ها و مفاهیم انتقادی آشنا خواهید شد. پس از اتمام موفقیت آمیز این دوره، درک اولیه ای از نحوه استفاده از تکنیک های متن کاوی برای تصمیم گیری بازاریابی ایجاد خواهید کرد. شما دانش کافی در مورد عناصر بنیادی، رابطه بین داده های متنی و ساختارها/مفاهیم بازاریابی، و نحوه عملکرد متن کاوی و بازاریابی در کنار هم برای ایجاد بینش های مرتبط برای بازار امروز به دست خواهید آورد. همچنین استراتژی های مشخصی را برای شروع متن کاوی در بازاریابی به شما ارائه می دهد. برای موفقیت در این دوره، باید تجربه/دانستن/درک اولیه مفاهیم بازاریابی و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده را داشته باشید. دانش آموزان باید تفاوت بین تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل متن را درک کنند.