یکی از مهارت هایی که مشخصه تحلیلگران بزرگ داده های کسب و کار است، توانایی برقراری ارتباط پیامدهای عملی تحلیل های کمی با هر نوع مخاطبی است. حتی پیچیده‌ترین تحلیل‌های آماری برای یک کسب‌وکار مفید نیستند، اگر به توصیه‌های عملی منتهی نشوند، یا اگر پاسخ به آن سؤالات تجاری به گونه‌ای که افراد غیر فنی بتوانند آن را درک کنند، منتقل نشود. در این دوره شما یاد خواهید گرفت که چگونه در برقراری ارتباط پیامدهای مرتبط با تجارت از تجزیه و تحلیل داده ها استاد شوید. در پایان، می‌دانید که چگونه پروژه‌های تجزیه و تحلیل داده‌های خود را ساختار دهید تا اطمینان حاصل کنید که ثمرات کار سخت شما نتایج را برای ذینفعان شما به ارمغان می‌آورد. همچنین می‌دانید که چگونه با استفاده از تجسم‌سازی‌ها در Tableau، محبوب‌ترین برنامه تجسم‌سازی در دنیای تجارت، تحلیل‌های خود را ساده کنید و پیامدهای آنها را به طور موثر برجسته کنید. با استفاده از سایر ویژگی‌های Tableau، می‌توانید تجسم‌های مؤثری ایجاد کنید که از تمایلات ادراکی و شناختی ذاتی مغز انسان برای انتقال مستقیم و واضح نتیجه‌گیری استفاده می‌کند. در نهایت، شما در طراحی و ارائه قانع‌کننده «داستان‌های داده» کسب‌وکار که از این تجسم‌ها استفاده می‌کند، با سرمایه‌گذاری بر روش‌های آزمایش‌شده تجاری و اصول طراحی، تمرین خواهید کرد.

به تازگی برای سال 2024 به روز شده است! Mathematics for Machine Learning and Data Science یک برنامه آنلاین پایه است که توسط DeepLearning.AI ایجاد شده و توسط Luis Serrano تدریس می شود. در یادگیری ماشینی، شما مفاهیم ریاضی را از طریق برنامه نویسی به کار می برید. و بنابراین، در این تخصص، مفاهیم ریاضی را که با استفاده از برنامه نویسی پایتون یاد می گیرید، در تمرینات آزمایشگاهی عملی به کار خواهید برد. به عنوان یک زبان آموز در این برنامه، برای موفقیت به مهارت های برنامه نویسی پایتون اولیه تا متوسط ​​نیاز دارید. پس از اتمام این دوره، فراگیران قادر خواهند بود: • بهینه سازی تحلیلی انواع مختلف توابع که معمولاً در یادگیری ماشین استفاده می شوند با استفاده از ویژگی های مشتقات و گرادیان ها • بهینه سازی تقریباً انواع مختلف توابع که معمولاً در یادگیری ماشین استفاده می شوند با استفاده از روش های تکراری مرتبه اول (نزول گرادیان) و مرتبه دوم (روش نیوتن). • تفکیک بصری تمایز انواع مختلف توابع که معمولاً در یادگیری ماشین استفاده می شوند • اجرای گرادیان نزول در شبکه های عصبی با توابع مختلف فعال سازی و هزینه بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده در زمینه ریاضیات به کمک نیاز دارند، و حتی تمرین‌کنندگان با تجربه نیز می‌توانند از کمبود مهارت‌های ریاضی عقب‌مانده شوند. این تخصص از آموزش نوآورانه در ریاضیات استفاده می‌کند تا به شما کمک کند تا سریع و شهودی یاد بگیرید، با دوره‌هایی که از تجسم‌های ساده برای پیگیری استفاده می‌کنند تا به شما کمک کنند تا ببینید که چگونه ریاضیات پشت یادگیری ماشین واقعاً کار می‌کند.  ما به شما توصیه می کنیم سطح ریاضی دبیرستان (توابع، جبر پایه) و آشنایی با برنامه نویسی (ساختارهای داده، حلقه ها، توابع، دستورات شرطی، اشکال زدایی) داشته باشید. تکالیف و آزمایشگاه‌ها در پایتون نوشته شده‌اند، اما این دوره تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشینی را که استفاده می‌کنید معرفی می‌کند.

در اولین دوره از این تخصص، خواهید فهمید که تجسم داده چیست و چگونه می توانیم از آن برای دیدن و درک بهتر داده ها استفاده کنیم. با استفاده از Tableau، مفاهیم اساسی تجسم داده ها را بررسی می کنیم و رابط Tableau را بررسی می کنیم، ابزارهای مختلفی را که Tableau ارائه می دهد شناسایی و به کار خواهیم برد. در پایان دوره شما قادر خواهید بود داده ها را به Tableau آماده و وارد کنید و رابطه بین تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده ها را توضیح دهید. این دوره برای دانش‌آموزانی طراحی شده است که قبلاً از Tableau استفاده نکرده‌اند یا ممکن است نیاز به تجدید نظر داشته باشند یا بخواهند Tableau را عمیق‌تر بررسی کنند. هیچ پیش زمینه فنی یا تحلیلی قبلی مورد نیاز نیست. این دوره شما را از طریق مراحل لازم برای ایجاد اولین تجسم خود از ابتدا بر اساس زمینه داده ها راهنمایی می کند و زمینه را برای پیشرفت شما به دوره بعدی در تخصص فراهم می کند.