coursera مبانی علم داده: خوشه بندی K-Means در پایتون (Mitalearn-326652)

  • مدت زمان: 2 ساعت 57 دقیقه
  • انتشار: 23 June 2026
  • مدرس: Dr Matthew Yee-King,Dr Betty Fyn-Sydney,Dr Jamie A Ward
  • سطح: مبتدی
  • محتوا‌ها: 76
  • زیرنویس فارسی دارد
درباره این دوره:

سازمان‌ها در سراسر جهان از داده‌ها برای پیش‌بینی رفتارها و استخراج بینش‌های ارزشمند دنیای واقعی برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. مدیریت و تجزیه و تحلیل کلان داده ها به بخشی ضروری از امور مالی مدرن، خرده فروشی، بازاریابی، علوم اجتماعی، توسعه و تحقیقات، پزشکی و دولت تبدیل شده است. این MOOC که توسط یک تیم دانشگاهی از Goldsmiths، دانشگاه لندن طراحی شده است، به سرعت شما را با مفاهیم اصلی علم داده آشنا می کند تا شما را برای دوره های متوسط ​​و پیشرفته علوم داده آماده کند. این بر روی ریاضیات، آمار و مهارت های برنامه نویسی اساسی تمرکز دارد که برای کارهای معمولی تجزیه و تحلیل داده ها ضروری است. شما این مفاهیم اساسی را در یک کار نمونه‌ای خوشه‌بندی داده در نظر خواهید گرفت و از این مثال برای یادگیری مهارت‌های برنامه‌نویسی اولیه که برای تسلط بر تکنیک‌های علم داده ضروری هستند، استفاده خواهید کرد. در طول دوره، از شما خواسته می‌شود که یک سری تمرین‌های ریاضی و برنامه‌نویسی و یک پروژه خوشه‌بندی داده‌های کوچک برای یک مجموعه داده انجام دهید.
  • محتوا

    • Announcements
  • Content

    • Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python