Data Science & AI: Python Pro
Կա գովազդ
1 հզր+
Ներբեռնումներ
Բոլորի համար
info
Հավելվածի մասին
Տիրապետեք տվյալների գիտության, արհեստական բանականության և մեքենայական ուսուցման սկզբունքներին՝ 2026 թվականի լավագույն ուսումնական ուղեցույցը։
Ստեղծված համալսարանական ուսանողների և տեխնոլոգիական մասնագետների համար, այս հավելվածը հետևում է կառուցվածքային ուսումնական ծրագրի, որը նախատեսված է ձեզ տվյալների հավաքագրումից մինչև առաջադեմ արհեստական բանականություն տանելու համար։ Անկախ նրանից, թե դուք տվյալների գիտության մասնագետ եք, թե բիզնեսի, ֆինանսների, առողջապահության կամ ճարտարագիտության ուսանող, սա ձեր թվային դասագիրքն ու Python կոդավորման լաբորատորիան է մեկում։
📊 ՄԱՍ 1. ՏՎՅԱԼՆԵՐԻ ՀԱՎԱՔԱԳՐՈՒՄ ԵՎ ՊԱՏՐԱՍՏՈՒՄ
Հիմնականները. Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը։ Պրակտիկա իրական աշխարհի տվյալների հավաքածուների հետ։
Ժամանակակից մեթոդներ. Սովորեք վեբ սքրեյփինգ, հարցումների դիզայն և սոցիալական մեդիա տվյալների հավաքագրում։
Տվյալների մաքրում. Տիրապետեք վերլուծության համար մեծ տվյալների հավաքածուների նախնական մշակմանը և մշակմանը։
📈 ՄԱՍ 2. ՎԻՃԱԿԱԳՐՈՒԹՅՈՒՆ ԵՎ ՌԵԳՐԵՍԻՈՆ ՎԵՐԼՈՒԾՈՒԹՅՈՒՆ
Նկարագրական վիճակագրություն. Կենտրոնի, վարիացիայի, դիրքի և հավանականության տեսության չափումներ։
Ելակետային վիճակագրություն. Հիպոթեզի ստուգում, վստահության միջակայքեր և ANOVA։
Ռեգրեսիա. Գծային ռեգրեսիա և կորելյացիոն վերլուծություն՝ կանխատեսողական պատկերացումների համար։
🤖 ՄՈԴՈՒԼ 3. ԿԱՆԽԱՏԵՍՈՂ ՄՈԴԵԼԱՎՈՐՈՒՄ ԵՎ ԱՐՀԵՍՏԱԿԱՆ ԻՆՏԵԼԵԿՏԻՎ ՀԻՄՈՒՆՔՆԵՐ
Կանխատեսում. Ժամանակային շարքերի վերլուծություն, բաղադրիչներ և գնահատման մեթոդներ։
Մեքենայական ուսուցում. Դասակարգում, որոշումների ծառեր և ռեգրեսիայի մոդելավորում։
Խորը ուսուցում և ԱՐՀ. Նեյրոնային ցանցերի, հետադարձ տարածման, CNN-ների և բնական լեզվի մշակման (NLP) ներածություն։
⚖️ ՄՈԴՈՒԼ 4. ՄԱՍՆԱԳԻՏԱԿԱՆ ԷԹԻԿԱ ԵՎ ՎԻԶՈՒԱԼԱՑՈՒՄ
Տվյալների էթիկա. Խորը ուսումնասիրություն տվյալների հավաքագրման, վերլուծության և հաշվետվությունների էթիկայի մեջ։
Վիզուալիզացիա. Տվյալների կոդավորում ժամանակի ընթացքում, ջերմային քարտեզներ և աշխարհագրական գծապատկերներ՝ օգտագործելով Python։
Հաշվետվություններ. Մոդելի վավերացում, տեղեկատվական հաշվետվությունների և գործադիր ամփոփագրերի կազմում։
🌟 ՀԻՄՆԱԿԱՆ ՈՒՍՈՒՄՆԱՍԻՐՈՒԹՅԱՆ ԳՈՐԾԻՔՆԵՐ.
✔ Գլուխների վերանայումներ. Հիմնական տերմիններ, քննադատական մտածողություն և քանակական խնդիրներ։
✔ Python ինտեգրացիա. Տեխնիկական նկարազարդումներ և Python կոդի ուղիղ հղումներ։
✔ Իրական աշխարհի տվյալներ. Nasdaq-ի և Դաշնային պահուստային համակարգի (FRED) տվյալների հավաքածուների վերլուծություն։
✔ Խմբային նախագծեր. Համագործակցային սցենարներ՝ ձեր հմտությունները իրական աշխարհի համատեքստերում կիրառելու համար։
🎯 ՀԱՏՈՒԿ Է՝
Համակարգչային գիտությունների ուսանողների համար. 1 կամ 2 կիսամյակային դասընթացների լիարժեք ուղեկցող։
Կարիերայի փոփոխողների համար. Ստեղծեք մասնագիտական պորտֆոլիո՝ աշխատանքի համար պատրաստ արհեստական բանականության հմտություններով։
Բիզնես վերլուծաբաններ. Վարպետացեք տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացմանը և կանխատեսմանը։
Ներբեռնեք Տվյալների գիտություն և արհեստական բանականություն. Python Pro-ն այսօր և սկսեք տիրապետել տվյալների ապագային։
Ստեղծված համալսարանական ուսանողների և տեխնոլոգիական մասնագետների համար, այս հավելվածը հետևում է կառուցվածքային ուսումնական ծրագրի, որը նախատեսված է ձեզ տվյալների հավաքագրումից մինչև առաջադեմ արհեստական բանականություն տանելու համար։ Անկախ նրանից, թե դուք տվյալների գիտության մասնագետ եք, թե բիզնեսի, ֆինանսների, առողջապահության կամ ճարտարագիտության ուսանող, սա ձեր թվային դասագիրքն ու Python կոդավորման լաբորատորիան է մեկում։
📊 ՄԱՍ 1. ՏՎՅԱԼՆԵՐԻ ՀԱՎԱՔԱԳՐՈՒՄ ԵՎ ՊԱՏՐԱՍՏՈՒՄ
Հիմնականները. Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը։ Պրակտիկա իրական աշխարհի տվյալների հավաքածուների հետ։
Ժամանակակից մեթոդներ. Սովորեք վեբ սքրեյփինգ, հարցումների դիզայն և սոցիալական մեդիա տվյալների հավաքագրում։
Տվյալների մաքրում. Տիրապետեք վերլուծության համար մեծ տվյալների հավաքածուների նախնական մշակմանը և մշակմանը։
📈 ՄԱՍ 2. ՎԻՃԱԿԱԳՐՈՒԹՅՈՒՆ ԵՎ ՌԵԳՐԵՍԻՈՆ ՎԵՐԼՈՒԾՈՒԹՅՈՒՆ
Նկարագրական վիճակագրություն. Կենտրոնի, վարիացիայի, դիրքի և հավանականության տեսության չափումներ։
Ելակետային վիճակագրություն. Հիպոթեզի ստուգում, վստահության միջակայքեր և ANOVA։
Ռեգրեսիա. Գծային ռեգրեսիա և կորելյացիոն վերլուծություն՝ կանխատեսողական պատկերացումների համար։
🤖 ՄՈԴՈՒԼ 3. ԿԱՆԽԱՏԵՍՈՂ ՄՈԴԵԼԱՎՈՐՈՒՄ ԵՎ ԱՐՀԵՍՏԱԿԱՆ ԻՆՏԵԼԵԿՏԻՎ ՀԻՄՈՒՆՔՆԵՐ
Կանխատեսում. Ժամանակային շարքերի վերլուծություն, բաղադրիչներ և գնահատման մեթոդներ։
Մեքենայական ուսուցում. Դասակարգում, որոշումների ծառեր և ռեգրեսիայի մոդելավորում։
Խորը ուսուցում և ԱՐՀ. Նեյրոնային ցանցերի, հետադարձ տարածման, CNN-ների և բնական լեզվի մշակման (NLP) ներածություն։
⚖️ ՄՈԴՈՒԼ 4. ՄԱՍՆԱԳԻՏԱԿԱՆ ԷԹԻԿԱ ԵՎ ՎԻԶՈՒԱԼԱՑՈՒՄ
Տվյալների էթիկա. Խորը ուսումնասիրություն տվյալների հավաքագրման, վերլուծության և հաշվետվությունների էթիկայի մեջ։
Վիզուալիզացիա. Տվյալների կոդավորում ժամանակի ընթացքում, ջերմային քարտեզներ և աշխարհագրական գծապատկերներ՝ օգտագործելով Python։
Հաշվետվություններ. Մոդելի վավերացում, տեղեկատվական հաշվետվությունների և գործադիր ամփոփագրերի կազմում։
🌟 ՀԻՄՆԱԿԱՆ ՈՒՍՈՒՄՆԱՍԻՐՈՒԹՅԱՆ ԳՈՐԾԻՔՆԵՐ.
✔ Գլուխների վերանայումներ. Հիմնական տերմիններ, քննադատական մտածողություն և քանակական խնդիրներ։
✔ Python ինտեգրացիա. Տեխնիկական նկարազարդումներ և Python կոդի ուղիղ հղումներ։
✔ Իրական աշխարհի տվյալներ. Nasdaq-ի և Դաշնային պահուստային համակարգի (FRED) տվյալների հավաքածուների վերլուծություն։
✔ Խմբային նախագծեր. Համագործակցային սցենարներ՝ ձեր հմտությունները իրական աշխարհի համատեքստերում կիրառելու համար։
🎯 ՀԱՏՈՒԿ Է՝
Համակարգչային գիտությունների ուսանողների համար. 1 կամ 2 կիսամյակային դասընթացների լիարժեք ուղեկցող։
Կարիերայի փոփոխողների համար. Ստեղծեք մասնագիտական պորտֆոլիո՝ աշխատանքի համար պատրաստ արհեստական բանականության հմտություններով։
Բիզնես վերլուծաբաններ. Վարպետացեք տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացմանը և կանխատեսմանը։
Ներբեռնեք Տվյալների գիտություն և արհեստական բանականություն. Python Pro-ն այսօր և սկսեք տիրապետել տվյալների ապագային։
Վերջին թարմացումը՝
Անվտանգությունը որոշվում է նրանով, թե ինչպես են մշակողները հավաքում և փոխանցում ձեր տվյալները։ Տվյալների գաղտնիության և անվտանգության ապահովումը կախված է հավելվածի օգտագործումից, օգտատիրոջ տարիքից և բնակության երկրից։ Այս տեղեկությունները տրամադրվել են մշակողի կողմից և ժամանակի ընթացքում կարող են թարմացվել։
Երրորդ կողմերին տվյալներ չեն փոխանցվում
Իմացեք ավելին, թե ինչպես են մշակողները հայտարարում տվյալների փոխանցման մասին
Հավելվածը տվյալներ չի հավաքում
Իմացեք ավելին, թե ինչպես են մշակողները հայտարարում տվյալների հավաքման մասին
Ինչ նոր բան կա
👨💻 Initial release
Հավելվածի աջակցություն
Մշակողի մասին
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
