مطالب پیشنهادی از سراسر وب

دوره مسترکلاس علم داده با R همراه با چهار پروژه و مطالعات موردی

دسته بندی ها: آموزش های ویژه ، آموزش های یودمی (Udemy) ، آموزش هوش مصنوعی (AI) ، علم داده (Data Science) ، آموزش یادگیری ماشینی (Machine Learning) ، آموزش R

آیا قصد دارید امسال شغلی در علم داده برای خود داشته باشید؟

آیا می دانید متوسط حقوق یک دانشمند داده 100.000 دلار در سال است؟

آیا می دانید بیش از 10 میلیون شغل جدید برای علم داده در 3 سال آینده ایجاد خواهد شد؟

اگر شما یک دانشجو، یک شاغل یا یک کارجوی هستید، زمان مناسبی است که شما می توانید برای یادگیری علم داده اقدام کنید!

آیا هرگز تا به حال تعجب نکردید که علم داده "داغترین" شغل در سطح جهان در سال 2018 - 2019 است!

محتویات این دوره:

  • 30+ ساعت فیلم
  • 4 پروژه Capstone
  • 8+ مطالعات موردی

این دوره چه پروژه هایی را پوشش می دهد؟

پروژه 1- مطالعه موردی تایتانیک که مبتنی بر مشکل طبقه بندی است.

پروژه 2 - تجزیه و تحلیل داده های فروش تجارت الکترونیکی - بر اساس رگرسیون.

پروژه 3 - بخش بندی مشتری که مبتنی بر یادگیری بدون نظارت است.

پروژه نهایی - تجزیه و تحلیل سبد بازار - بر اساس استخراج قانون مشارکت

چرا امروزه علم داده به یک باید تبدیل شده است؟

پاسخ این سوال مستلزم توضیحات زیادی است. بیایید نگاهی به شرکت هایی که از علم داده و یادگیری ماشینی استفاده می کنند بیاندازید. سپس اگر شما این دانش را درباره علم داده و یادگیری ماشینی  داشته باشید می توانید درآمد خود را افزایش دهید. خبر خوب این است که شما در این دوره ، تمام دانش لازم را در علم داده می آموزید.

در اینجا ما چندین شرکت را برای شما لیست کردیم:

  • گوگل -برای خدمات تبلیغات، تبلیغات هدف، ماشین بدون راننده، سوپر کامپیوتر، Google Home و غیره - گوگل از علم داده با یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی برای تصمیم گیری استفاده می کند.
  • اپل - اپل از علم داده در مکان های مختلف مثل Siri، تشخیص چهره و غیره استفاده می کند.
  • فیسبوک - علم داده، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در الگوریتم گراف برای یافتن دوست، تگ کردن عکس، تبلیغات هدف، چت بات، تشخیص چهره و غیره استفاده می شود.
  • ناسا - از علم داده برای کارهای مختلف استفاده می کند.
  • مایکروسافت - تقویت نبوغ انسان با علم داده

چرا این دوره را باید دنبال کنید؟

  • علاوه بر نحوه استفاده دلایل استفاده از علم داده را بازگو می کند
  • تمام تئوری ها با مثال توضیح داده شده اند.
  • 30+ ساعت دوره علم داده
  • 100+ مطالب مطالعه درباره علم داده
  • قالب های کد را می توانید دانلود کنید.

شما از این دوره چه می آموزید؟

  • بیاموزید که علم داده چیست و چگونه علم داده در حال کمک به دنیای مدرن است
  • مزایای استفاده از علم داده، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی چیست
  • با کمک برنامه نویسی R می توانید مشکل مربوط به علم داده را حل کنید
  • چرا R برای علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ضروری است!
  • راهنمایی کامل اگر می خواهید دانشمند داده شوید یا در مصاحبه علم داده شرکت کنید

چگونه می توان جایگاهی در شغل علم داده داشت؟

  • ساختار داده R، ماتریکس، آرایه، Data Frame، فکتور، لیست
  • کار با conditional statements، حلقه ها و توابع  R
  • به طور سیستماتیک داده ها را در R بررسی کنید
  • بسته علم داده - Dplyr و GGPlot 2
  • برش، ایندکس و Subset داده
  • دریافت داده از داخل و خارج از R - داده اکسل، CSV، پایگاه داده، وب و متی
  • علم داده - مصورسازی داده - انواع مختلف داده و ترسیم بینش های مختلف مانند: نمودار خطی، نمودار میله ای، نمودار پای، هیستوگرام، Density Plot، پلات سه بعدی، Box Plot و Mosaic Plot
  • علم داده - دستکاری داده - اعمال تابع، ()mutate() ،filter() ،arrange() ،summarise() ،groupby و داده در R
  • آمار - ضروری برای علم داده
  • علم داده - تست فرضیه
  • درک Business Use Case
  • پردازش داده ها
  • یادگیری تحت نظارت
  • رگرسیون منطقی
  • K-NN 
  • SVM 
  • Naive Bayes
  • درخت تصمیم گیری
  • جنگل تصادفی
  • K-Mean Clustering
  • Hierarchical Clustering
  • DBScan Clustering
  • PCA
  • Association Rule Mining
  • استقرار مدل

این دوره برای چه کسی مناسب است:

  • هرکسی که به علم داده علاقه دارد می تواند این دوره را دنبال کند.
  • دانشمندان مشتاق اطلاعات
  • هرکسی که می خواهد شغلی در Data Science / Analytics / Machine Learning داشته باشد، باید این دوره را دنبال کند.
  • مبتدیان در برنامه نویسی و علاقه مند به دنیای شگفت انگیز یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی و علم داده
  • افراد علاقمند به آمار و تحلیل داده ها

این دوره شامل:

  • 29.5 ساعت فیلم
  • 103 مقاله
  • 57 منبع قابل بارگیری

پیش نیازها:

  • هیچ دانش قبلی برای درک علم داده و یادگیری ماشینی مورد نیاز نیست
  • در این دوره از نرم افزار R استفاده خواهد شد. نصب و استفاده از R در این دوره آموزش داده می شود.
  • کلیه نرم افزارها و داده های مورد استفاده در این دوره رایگان هستند

سرفصل:

  • معرفی مدرس
    • درباره مدرس
    • بررسی مباحث دوره
  • معرفی علم داده
    • معرفی Business Analytics
    • معرفی یادگیری ماشینی
    • معرفی دانشمند داده
    • چگونه شغلی در یادگیری ماشینی بدست آوریم؟
    • چگونه شغلی در یادگیری ماشینی بدست آوریم؟ - بخش 2 
  • بررسی مباحث دوره
    • ​​​​​​آنچه می خواهیم در این دوره توضیح دهیم
  • معرفی R
    • معرفی R
    • راه اندازی R
  • برنامه نویسی R
    • برنامه نویسی R - اپراتور R
    • حلقه و Conditional Statement در R
    • حلقه و Conditional Statement در R ​​​​​​ - یادداشت مطالعه
    • برنامه نویسی R - تابع R
    • برنامه نویسی R - تابع در R - یادداشت مطالعه - بخش 1
    • برنامه نویسی R - تابع در R - بخش 2
    • برنامه نویسی R - تابع در R - بخش 3
    • تمامی کدها - برنامه نویسی R - یادداشت مطالعه
  • ساختار داده R
    • ساختار داده R - وکتور
    • یادداشت مطالعه وکتور
    • تمامی کدها - وکتور
    • ماتریکس، آرایه ها و Data Frame
    • کدها - ماتریکس، آرایه ها و Data Frame
    • کد - Data Frame - بخش 2
    • بررسی عمیق R Data Frame
    • بررسی عمیق R Data Frame ​​​​​​ - یادداشت مطالعه
    • ساختار داده R - فکتور
    • ساختار داده R - فکتور - یادداشت های مطالعه
    • کدها - فکتور
    • ساختار داده R - لیست
    • لیست - یادداشت مطالعه
    • کد - لیست
    • تمامی کدها - ساختار داده R
  • ایمپورت کردن و اکسپورت کردن در R
    • ایمپورت کردن داده CSV در R
    • ایمپورت کردن داده CSV در R - یادداشت مطالعه 
    • کد - ایمپورت کردن داده CSV در R
    • ایمپورت کردن داده متنی در R 
    • ایمپورت کردن داده متنی در R - یادداشت مطالعه
    • کد - وارد کردن داده های متنی در R
    • وارد کردن داده های وب و اکسل در R
    • وارد کردن داده های وب و اکسل در R - یادداشت مطالعه
    • اکسپورت کردت داده در R - متن
    • اکسپورت کردت داده در R - اکسل و CSV
    • اکسپورت کردت داده در R - متن، CSV و اکسل - یادداشت مطالعه
    • تمامی کدها - اکسپورت کردن و ایمپورت کردن در R
  • دستکاری داده
    • دستکاری داده - اعمال تابع
    • دستکاری داده - اعمال تابع - یادداشت مطالعه
    • دستکاری داده - select
    • دستکاری داده - mutate
    • دستکاری داده - فیلتر
    • دستکاری داده - arrange
    • تابع ()filter()، arrange و ()mutate  - یادداشت مطالعه
    • دستکاری داده - Pipe Operator
    • Pipe Operator - یادداشت مطالعه
    • دستکاری داده - group by
    • تابع group by - یادداشت مطالعه
    • دستکاری داده - تاریخ
    • دستکاری داده - تاریخ با R - یادداشت مطالعه
    • تمام کدها - دستکاری داده
  • مصورسازی داده
    • مقدمه ای بر مصورسازی داده ها و Scatter Plot
    • مصورسازی داده - Scatter Plot - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - mfrow
    • مصورسازی داده - mfrow - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - pch
    • مصورسازی داده - pch - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - Color - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - نمودار خطی
    • مصورسازی داده -  نمودار خطی - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - Bar Plot
    • مصورسازی داده - Bar Plot - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - نمودار پای
    • مصورسازی داده - نمودار پای - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - هیستوگرام
    • مصورسازی داده - هیستوگرام - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - Density Plot
    • مصورسازی داده - Density Plot ​​​​​​ - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده -  Box Plot
    • مصورسازی داده -  Box Plot - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده -  Mosaic Plot و Heat Map
    • مصورسازی داده - Mosaic Plot و Heat Map - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - 3D Plot
    • مصورسازی داده - 3D Plot - یادداشت مطالعه
    • Correlation Plot و Word Cloud
    • مصورسازی داده - Word Cloud - یادداشت مطالعه
    • مصورسازی داده - ggplot2 - بخش 1
    • مصورسازی داده - ggplot2 - بخش 2
    • بخش 2 مصورسازی داده - ggplot2
    • مصورسازی داده - ggplot2 - بخش 3
    • بخش 3 مصورسازی داده - ggplot2
    • تمام کد - مصورسازی داده
    • Par Function Code
  • معرفی آمار
    • معرفی آمار - بخش 1
    • معرفی آمار - بخش 1 - یادداشت مطالعه
    • معرفی آمار - بخش 2
    • معرفی آمار - بخش 2 - یادداشت مطالعه
    • معرفی آمار - بخش 3
    • معرفی آمار - بخش 3 - یادداشت مطالعه
    • معرفی آمار - بخش 4
    • معرفی آمار - بخش 4 - یادداشت مطالعه
    • معرفی آمار - بخش 5
    • معرفی آمار - بخش 5 - یادداشت مطالعه
    • معرفی آمار - بخش 6
    • ​​​​​​​معرفی آمار - بخش 6 - یادداشت مطالعه
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - بخش 7
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - بخش 7 - یادداشت مطالعه
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - بخش 8
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - بخش 8 - یادداشت مطالعه
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - بخش 9
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - بخش 9 - یادداشت مطالعه
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - بخش 10
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - بخش 10 - یادداشت مطالعه
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - بخش 11
    • ​​​​​​​​​​​​​​معرفی آمار - تمامی کدها
  • تست فرضیه - بخش 1
    • ​​​​​​​تست فرضیه - بخش 1
    • ​​​​​​​تست فرضیه در عمل - بخش 1 - یادداشت مطالعه 
    • ​​​​​​​تست فرضیه - بخش 2
    • ​​​​​​​تست فرضیه - بخش 2 - یادداشت مطالعه
    • ​​​​​​​تست فرضیه - بخش 3
    • ​​​​​​​تست فرضیه - بخش 4
    • ​​​​​​​تست فرضیه - بخش 4 - یادداشت مطالعه
  • تست فرضیه در عمل
    • ​​​​​​​تست فرضیه در عمل - بخش 1
    • ​​​​​​​تست فرضیه در عمل - بخش 1 - یادداشت مطالعه
    • ​​​​​​​تست فرضیه در عمل - بخش 2
    • ​​​​​​​تست فرضیه در عمل - بخش 3​​​​​​​
    • تست فرضیه در عمل - بخش 3 - یادداشت مطالعه
    • ​​​​​​​تست فرضیه در عمل - بخش 4
    • ​​​​​​​تست فرضیه در عمل - بخش 5​​​​​​​
    • تست فرضیه در عمل - بخش 5 - یادداشت مطالعه
    • ​​​​​​​تست فرضیه در عمل - بخش 6​​​​​​ 
    • Chi Square - بخش 1
    • Chi Square - بخش 1 - یادداشت مطالعه
    • Chi Square - بخش 2
    • Chi Square - بخش 2 - یادداشت مطالعه
    • ANOVA - بخش 1
    • ANOVA - بخش 1 - یادداشت مطالعه
    • ANOVA - بخش 2
    • تا به حال چه مباحثی را یاد گرفته اید؟ خلاصه فصل
    • تمامی کدها - تست فرضیه در عمل
  • جعبه ابزار یادگیری ماشینی
    • ​​​​​​​جعبه ابزار یادگیری ماشینی - بخش 1
    • ​​​​​​​جعبه ابزار یادگیری ماشینی - بخش 2
  • درک Business Use Case
    • ​​​​​​​درک Business Use Case
  • پیش پردازش داده
    • ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 1
    • کدها - ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 1
    • ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 2
    • کدها - ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 2
    • ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 3
    • کدها - ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 3
    • ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 4
    • کدها - ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 4
    • ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 5
    • کدها - ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 5
    • ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 6
    • کدها - ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 6
    • ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 7
    • کدها - ​​​​​​​پیش پردازش داده - بخش 7
    • کدهای ​​​​​​​پیش پردازش داده
  • یادگیری تحت نظارت - رگرسیون
    • ​​​​​​​رگرسیون خطی - بخش 1
    • ​​​​​​​رگرسیون خطی - بخش 2
    • ​​​​​​​رگرسیون خطی - بخش 3
    • رگرسیون خطی - بخش 4
    • رگرسیون خطی - بخش 5
    • رگرسیون خطی - بخش 6
    • رگرسیون خطی - بخش 7 - همبستگی - بخش 1
    • رگرسیون خطی - بخش 7 - همبستگی - بخش 2
    • رگرسیون خطی - بخش 8 - رگرسیون Stepwise
    • رگرسیون خطی - بخش 9 - رگرسیون Stepwise
    • رگرسیون خطی - بخش 10 - متغیر Dummy
    • رگرسیون خطی - بخش 11 - غیرخطی
    • تمام کدها - رگرسیون
  • بررسی طبقه بندی
    • ​​​​​​​بررسی طبقه بندی
  • رگرسیون منطقی
    • ​​​​​​​شهود رگرسیون منطقی
    • پیاده سازی کد R - بخش 1
    • پیاده سازی کد R - بخش 2
    • کدها - پیاده سازی کد R - بخش 2
    • ارزیابی مدل
    • کد - ارزیابی مدل
    • مطالعه موردی Telecom Churn
    • کدها - مطالعه موردی Telecom Churn
    • خلاصه
    • رگرسیون منطقی - تمامی کدها
  • K-NN
    • ​​​​​​​K-NN Intuition
    • پیاده سازی کد K-NN R
    • کدها - پیاده سازی کد K-NN R
    • مطالعه موردی K-NN
    • کدها - مطالعه موردی K-NN
    • تمامی کدها - K-NN
  • SVM
    • ​​​​​​​SVM - شهود
    • SVM - پیاده سازی کد R
    • کدها - SVM - پیاده سازی کد R
    • SVM - تنظیم مدل
    • کدها - SVM - تنظیم مدل
    • SVM - مطالعه موردی Telecom
    • کدها - SVM - مطالعه موردی Telecom
    • SVM - جزیات موارد غیر قابل تفکیک
  • Naive Bayes
    • ​​​​​​​Naive Bayes - درک
    • Naive Bayes - پیاده سازی کد R
    • Naive Bayes - مطالعه موردی
    • Naive Bayes - کدها
  • درخت تصمیم گیری
    • ​​​​​​​درک درخت تصمیم گیری
    • درخت تصمیم گیری - نحوه کارکرد
    • درخت تصمیم گیری - پیاده سازی کد R
    • درخت تصمیم گیری - Pruning
    • درخت تصمیم گیری - مطالعه موردی
    • درخت تصمیم گیری - تمام کدها
  • جنگل تصادفی
    • ​​​​​​​​​​​​​​درک جنگل تصادفی
    • جنگل تصادفی - پیاده سازی کد R
    • جنگل تصادفی - مطالعه موردی
    • کدها و مجموعه داده ها - جنگل تصادفی
  • پروژه Capstone - نجات یافتگان تایتانیک
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - مقدمه
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - درک داده
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - بررسی Lazy Predictor
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - آماده سازی داده
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - بررسی داده
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - مهندسی فیچر
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - رگرسیون منطقی
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - رگرسیون منطقی - بخش 2
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - درختان تصمیم گیری
    • ​​​​​​​پروژه Capstone - جنگل تصافی
    • تمامی کدها و مجموعه داده - پروژه نجات یافتگان تایتانیک
  • K-Mean Clustering
    • ​​​​​​​آشنایی با یادگیری بدون نظارت
    • درک K-Mean Clustering
    • K-Mean Clustering - پیاده سازی کد R
    • K-Mean Clustering - مطالعه موردی
    • تمامی کدها - K-Mean Clustering
  • Hierarchical Clustering
    • درک Hierarchical Clustering
    • Hierarchical Clustering - پیاده سازی کد R
    • Hierarchical Clustering - مطالعه موردی
    • تمامی کدها - Hierarchical Clustering
  • DBScan Clustering
    • ​​​​​​​DBScan Clustering - درک و کد R
    • DBScan Clustering - مطالعه موردی
    • تمامی کدها - DBScan Clustering
  • (PCA) تحلیل کامپوننت Principal
    • ​​​​​​​PCA - درک
    • PCA - پیاده سازی کد R
    • PCA - مطالعه موردی
    • تمامی کدها - PCA
  • Association Rule Mining
    • ​​​​​​​Association Rule Mining - مقدمه
    • Association Rule Mining - پیاده سازی کد R
    • Association Rule Mining - پیش پردازش
    • Association Rule Mining - مطالعه موردی
    • تمامی کدها - Association Rule Mining
  • پروژه Capstone - بررسی Big Mart Sell
    • ​​​​​​​Big Mart Sale - ساختار داده
    • Big Mart Sale - تحلیل Univariate
    • Big Mart Sale - تحلیل Bi-Variate
    • Big Mart Sale - مهندسی فیچر
    • Big Mart Sale - پیش پردازش
    • Big Mart Sale - ارزیابی و ساخت مدل
    • پروژه Capstone - تمامی کدهای Big Mart Sell
  • استقرار مدل
    • استقرار مدل - گردش کار
    • استقرار مدل - پیش نیازها
    • استقرار مدل - گام هایی برای فالو
    • استقرار مدل - دموی Azure ML

 

با مربی خود ملاقات کنید

 

آنچه می خواهیم در این دوره بحث کنیم

 

مقدمه ای بر یادگیری ماشین

 

مقدمه ای بر دانشمند داده

 

مقدمه ای بر R

 

مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل کسب و کار

 

چگونه شغل خود را به یادگیری ماشین تغییر دهید

​​​​​​​

آیا این نوشته را دوست داشتید؟
Udemy - Data Science Masterclass With R! 4 Projects+8 Case Studies Publisher:Udemy Author:Up Degree Duration:29.5 hours

Description

Are you planing to build your career in Data Science in This Year?

Do you the the Average Salary of a Data Scientist is $100,000/yr?

Do you know over 10 Million+ New Job will be created for the Data Science Filed in Just Next 3 years??

If you are a Student / a Job Holder/ a Job Seeker then it is the Right time for you to go for Data Science!

Do you Ever Wonder that Data Science is the "Hottest" Job Globally in 2018 - 2019!

  • 30+ Hours Video
  • 4 Capstone Projects
  • 8+ Case Studies
  • 24x7 Support

                >>ENROLL TODAY & GET DATA SCIENCE INTERVIEW PREPARATION COURSE FOR FREE <<

What Projects We are Going to Cover In the Course?

Project 1- Titanic Case Study which is based on Classification Problem.

Project 2 - E-commerce Sale Data Analysis - based on Regression.

Project 3 - Customer Segmentation which is based on Unsupervised learning.

Final Project - Market Basket Analysis - based on Association rule mining

Why Data Science is a MUST HAVE for Now A Days?

The Answer Why Data Science is a Must have for Now a days will take a lot of time to explain. Let's have a look into the Company name who are using Data Science and Machine Learning. Then You will get the Idea How it BOOST your Salary if you have Depth Knowledge in Data Science & Machine Learning!

 

Above, we just give you a very few examples why you Should move into Data Science and Test the Hot Demanding Job Market Ever Created!

The Good News is That From this Hands On Data Science and Machine Learning in R course You will Learn All the Knowledge what you need to be a MASTER in Data Science.

Why Data Science is a MUST HAVE for Now A Days?

The Answer Why Data Science is a Must have for Now a days will take a lot of time to explain. Let's have a look into the Company name who are using Data Science and Machine Learning. Then You will get the Idea How it BOOST your Salary if you have Depth Knowledge in Data Science & Machine Learning!

Here we list a Very Few Companies : -

  • Google - For Advertise Serving, Advertise Targeting, Self Driving Car, Super Computer, Google Home etc. Google use Data Science + ML + AI to Take Decision

  • Apple: Apple Use Data Science in different places like: Siri, Face Detection etc

  • Facebook: Data Science , Machine Learning and AI used in Graph Algorithm for Find a Friend, Photo Tagging, Advertising Targeting, Chat bot, Face Detection etc

  • NASA: Use Data Science For different Purpose

  • Microsoft: Amplifying human ingenuity with Data Science

So From the List of the Companies you can Understand all Big Giant to Very Small Startups all are chessing Data Science and Artificial Intelligence and it the Opportunity for You!

Why Choose This Data Science with R Course?

  • We not only "How" to do it but also Cover "WHY" to do it?

  • Theory explained by Hands On Example!

  • 30+ Hours Long Data Science Course

  • 100+ Study Materials on Each and Every Topic of Data Science!

  • Code Templates are Ready to Download! Save a lot of Time

What You Will Learn From The Data Science MASTERCLASS Course:

  • Learn what is Data science and how Data Science is helping the modern world!

  • What are the benefits of Data Science , Machine Learning and Artificial Intelligence

  • Able to Solve Data Science Related Problem with the Help of R Programming

  • Why R is a Must Have for Data Science , AI and Machine Learning!

  • Right Guidance of the Path if You want to be a Data Scientist + Data Science Interview Preparation Guide

  • How to switch career in Data Science?

  • R Data Structure - Matrix, Array, Data Frame, Factor, List

  • Work with R’s conditional statements, functions, and loops

  • Systematically explore data in R

  • Data Science Package: Dplyr , GGPlot 2

  • Index, slice, and Subset Data

  • Get your data in and out of R - CSV, Excel, Database, Web, Text Data

  • Data Science - Data Visualization : plot different types of data & draw insights like: Line Chart, Bar Plot, Pie Chart, Histogram, Density Plot, Box Plot, 3D Plot, Mosaic Plot

  • Data Science - Data Manipulation - Apply function, mutate(), filter(), arrange (), summarise(), groupby(), date in R

  • Statistics - A Must have for Data Science

  • Data Science - Hypothesis Testing

  • Business Use Case Understanding 

  • Data Pre-processing 

  • Supervised Learning

  • Logistic Regression 

  • K-NN 

  • SVM 

  • Naive Bayes 

  • Decision Tree 

  • Random Forest

  • K-Mean Clustering 

  • Hierarchical Clustering 

  • DBScan Clustering 

  • PCA (Principal Component Analysis)

  • Association Rule Mining 

  • Model Deployment 

Who this course is for:

  • Anyone who is interested in Data Science can take this course.
  • Aspiring Data Scientists
  • Anyone who wants to switch his career in Data Science/Analytics/Machine Learning should take this course.
  • Beginners to any Programming and Interested In the Amazing world of Machine Learning , Artificial Intelligence & Data Science
  • People interested in Statistics and Data Analysis

This course includes

  • 29.5 hours on-demand video
  • 103 articles
  • 57 downloadable resources

Requirements

  • No prior knowledge is required to understand for the Data Science & Machine Learning Course
  • R Software will be used in the course. Installation and use of R will be taught in the course.
  • All Software and data used in the course are free

What you'll learn

  • Learn what is Data Science and how it is helping the modern world!
  • What are the benefits of Data Science and Machine Learning
  • Able to Solve Data Science Related Problem with the Help of R Programming
  • Why R is a Must Have for Data Science , AI and Machine Learning!
  • Right Guidance of the Path if You want to be a Data Scientist + Data science Interview
  • Preparation Guide
  • How to switch career in Data Science?
  • R Data Structure - Matrix, Array, Data Frame, Factor, List
  • Work with R’s conditional statements, functions, and loops
  • Systematically Explore data in R
  • Data Science Package: Dplyr , GGPlot 2
  • Index, slice, and Subset Data
  • Get your data in and out of R - CSV, Excel, Database, Web, Text Data
  • Data Visualization : plot different types of data & draw insights like: Line Chart, Bar Plot, Pie
  • Chart, Histogram, Density Plot, Box Plot, 3D Plot, Mosaic Plot
  • Data Manipulation - Apply function, mutate(), filter(), arrange (), summarise(), groupby(),
  • date in R
  • Statistics - A Must have for Data Sciecne
  • Hypothesis Testing
  • Have fun with real Life Data Sets

Curriculum

  • Meet Your Instructor
    • Meet Your Instructor
      Course Curriculum Overview
  • INTRODUCTION TO DATA SCIENCE
    • Introduction to Business Analytics
    • Introduction to Business Analytics
    • Introduction to Machine Learning
    • Introduction to Machine Learning
    • Introduction To Data Scientist
    • Introduction To Data Scientist
    • How to switch your career into ML
    • How to switch your career into ML
    • How to switch your career into ML
    • How to switch your career into ML Part #2
  • Course Curriculum Overview
    • What We are Going to Discuss Over the Course
  • INTRODUCTION TO R
    • Introduction to R
    • Introduction to R
    • Setting up R
  • R Programming
    • R Programming - R Operator
    • R Conditional Statement & Loop
    • R Conditional Statement & Loop Study Note
    • R Programming - R Function
    • R Programming - Function in R Study Note #1
    • R Programming - R Function #2
    • R Programming - R Function #2
    • R Programming - R Function #3
    • R Programming - R Function #3
    • All Codes : R Programming Study Note
  • R Data Structure
    • R Data Structure - Vector
    • Vector Study Note
    • All Code - Vector
    • Matrix, Array and Data FramePreview
    • Matrix, Array and Data Frame - Study Note
    • CODES - Matrix, Array and Data Frame
    • Code - Data Frame Part #2
    • A Deep Drive to R Data Frame
    • A Deep Drive to R Data Frame - Study Note
    • R Data Structure - Factor
    • R Data Structure - Factor Study Notes
    • Codes - Factor
    • R Data Structure - List
    • List - Study Note
    • Code - List
    • All Code : R Data Structure
  • Import and Export in R
    • Import CSV Data in R
    • Import CSV Data in R study note
    • Code - Import CSV Data in R
    • Import Text Data in R
    • Import Text Data in R STUDY NOTE
    • CODE - Import Text Data in R
    • Import Excel, Web Data in R
    • Import Excel, Web Data in R STUDY NOTE
    • Export Data in R - Text
    • Export Data in R - CSV & Excel
    • Export Data in R - Text,CSV & Excel Study Note
    • All Code: Import and Export in R
  • Data Manipulation
    • Data Manipulation - Apply Function
    • Data Manipulation - Apply Function STUDY NOTE
    • Data Manipulation - select
    • Data Manipulation - mutate
    • Data Manipulation - filter
    • Data Manipulation - arrange
    • mutate(),filter(),arrange() Function Study Note
    • Data Manipulation - Pipe Operator
    • Pipe operator Study Note
    • Data Manipulation - group by
    • Group By Function Study Note
    • Data Manipulation - Date
    • Data Manipulation - Date with R STUDY NOTE
    • All Code: Data Manipulation
  • Data Visualization
    • Introduction to Data Visualization & Scatter Plot
    • Data Visualization - Scatter Plot Study Note
    • Data Visualization - mfrow
    • Data Visualization - mfrow Study Note
    • Data Visualization - pch
    • Data Visualization - pch Study Note
    • Data Visualization - Color
    • Data Visualization - Color Study Note
    • Data Visualization - Line Chart
    • Data Visualization - Line Chart Study Note
    • Data Visualization - Bar Plot
    • Data Visualization - Bar Plot STUDY NOTE
    • Data Visualization - Pie Chart
    • Data Visualization - Pie Chart STUDY NOTE
    • Data Visualization - Histogram
    • Data Visualization - Histogram STUDY NOTE
    • Data Visualization - Density Plot
    • Data Visualization - Density Plot STUDY NOTE
    • Data Visualization - Box Plot
    • Data Visualization - Box Plot STUDY NOTE
    • Data Visualization - Mosaic Plot and Heat Map
    • Data Visualization - Mosaic Plot and Heat Map SYUDY NOTE
    • Data Visualization - 3D Plot
    • Data Visualization - 3D Plot STUDY NOTE
    • Correlation Plot and Word Cloud
    • Data Visualization - Word Cloud STUDY NOTE
    • Data Visualization - ggplot2 Part 1
    • Data Visualization - ggplot2 Part 2
    • PART 2 Data Visualization - ggplot2
    • Data Visualization - ggplot2 Part 3
    • PART 3 Data Visualization - ggplot2
    • All Code: Data Visualization
    • Par Function Code
  • Introduction To Statistics
    • Intro To Stat - Part 1
    • Introduction To Statistic - Part 1 STUDY NOTE
    • Intro To Stat - Part 2
    • Introduction To Statistic - Part 2 STUDY NOTE
    • Intro To Stat - Part 3
    • Introduction To Statistic - Part 3 STUDY NOTE
    • Intro To Stat - Part 4
    • Part 4 Introduction To Statistic STUDY NOTE
    • Intro To Stat - Part 5
    • Introduction To Statistic - Part 5 STUDY NOTE
    • Intro To Stat - Part 6
    • Intro To Stat - Part 7
    • Introduction To Statistic - Part 7 STUDY NOTE
    • Intro To Stat - Part 8
    • Introduction To Statistic - Part 8 STUDY NOTE
    • Intro To Stat - Part 9
    • Introduction To Statistic - Part 9 STUDY NOTE
    • Intro To Stat - Part 10
    • Introduction To Statistic - Part 10 STUDY NOTE
    • Intro To Stat - Part 11
    • Introduction To Statistics - All Codes
  • HYPOTHESIS Testing -1
    • Hypothesys Testing - Part 1
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 1 STUDY NOTE
    • Hypothesys Testing - Part 2
    • Hypothesys Testing - Part 2 STUDY NOTES
    • Hypothesys Testing - Part 3
    • Hypothesys Testing - Part 4
    • Hypothesys Testing - Part 4 STUDY NOTES
  • Hypothesis Testing in Practice
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 1
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 1 STUDY NOTE
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 2
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 3
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 3 STUDY NOTE
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 4
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 5
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 5 STUDY NOTE
    • Hypothesys Testing in Practice - Part 6
    • Chi Square -Part 1
    • Chi Square -Part 1 STUDY NOTE
    • Chi Square -Part 2
    • Chi Square -Part 2 STUDY NOTE
    • ANOVA - Part 1
    • ANOVA 1 STUDY NOTE
    • ANOVA - Part 2
    • What we discussed in the chapter so far? - Summary of the Chapter
    • All Codes : Hypothesis Testing in Practice
  • Machine Learning Toolbox
    • Machine Learning Toolbox - Part 1
    • Machine Learning Toolbox - Part 2
  • Business Use Case Understaing
    • Business Case Understanding
  • Data Pre-Processing
    • Data Pre-Processing 1
    • CODES-Data Pre-Processing 1
    • Data Pre-Processing 2
    • CODES-Data Pre-Processing 2
    • Data Pre-Processing 3
    • CODES-Data Pre-Processing 3
    • Data Pre-Processing 4
    • Data Pre-Processing 5
    • CODES-Data Pre-Processing 5
    • Data Pre-Processing 6
    • Data Pre-Processing 7
    • CODES-Data Pre-Processing 7
    • Data Pre-processing Codes
  • SUPERVISED LEARNING : REGRESSION
    • Linear Regression 1
    • Linear Regression 2
    • Linear Regression 3
    • Linear Regression 4
    • Linear Regression 5
    • Linear Regression 6
    • Linear Regression 7 - Correlation Part 1
    • Linear Regression 7 - Correlation Part 2
    • Linear Regression 8 - Stepwise Regression
    • Linear Regression 9 - Stepwise Regression
    • Linear Regression 10 - Dummy Variable
    • Linear Regression 11 - Non Linear
    • All Codes : REGRESSION
  • Classification Overview
    • Classification Overview
  • Logistic Regression
    • Logistics Regression Intuition
    • R Code Implementation -Part1
    • R Code Implementation -Part2
    • CODES - R Code Implementation -Part2
    • Model Evaluation
    • CODE-Model Evaluation
    • Telecom Churn Case Study
    • CODES - Telecom Churn Case Study
    • Summary
    • Logistic Regression All Codes
  • K-NN
    • K-NN Intuition
    • K-NN R Code Implementation
    • CODES -K-NN R Code Implementation
    • K-NN Case Study
    • CODES - K-NN Case Study
    • All Codes : KNN
  • SVM
    • SVM - IntuitionPreview
    • SVM - R Code Implementation
    • CODES - SVM - R Code Implementation
    • SVM - Model Tuning
    • CODES - SVM - Model Tuning
    • SVM - Telecom Case Study
    • CODES - SVM - Telecom Case Study
    • SVM - Non Separable Case and Pros and Cons
    • SVM - All Codes
  • Naive Bayes
    • Naive Bayes - Intuition
    • Naive Bayes - R Code Implementation
    • Naive Bayes - Case Study
    • Naive Bayes - Codes
  • Decision Tree
    • Decision Tree Intuition
    • Decision Tree -How it works
    • Decision Tree - R Code Implementation
    • Decision Tree Pruning
    • Decision Tree Case Study
    • Decision Tree - All Codes
  • Random Forest
    • Random Forest - Intuition
    • Random Forest -R Code Implementation
    • Random Forest - Case Study
    • Codes & Data Sets - Random Forest
  • Capstone Project - Titanic Survival
    • Capstone Project -Introduction
    • Capstone Project - Data Understanding
    • Capstone Project - Lazy Predictor
    • Capstone Project - Data Preparation
    • Capstone Project - Data Exploration
    • Capstone Project - Feature Engineering
    • Capstone Project - Logistics Regression
    • Capstone Project - Logistics Regression 2
    • Capstone Project - Decision Tree
    • Capstone Project - Random Forest
    • All Codes and Data Set - Titanic Survival Project
  • K-Mean Clustering
    • Unsupervised Learning Introduction
    • K-Mean Clustering Intuition
    • K-Mean Clustering R Code Implementation
    • K-Mean Clustering Case Study
    • All Codes : K-Mean Clustering
  • Hierarchical Clustering
    • Hierarchical Clustering Intuition
    • Hierarchical Clustering R Code Implementation
    • Hierarchical Clustering Case Study
    • All Codes - Hierarchical Clustering
  • DBScan Clustering
    • DBScan Clustering -Intuition and R Code
    • DBScan Clustering - Case Study
    • All codes - DBScan Clustering
  • Principal Component Analysis (PCA)
    • PCA - Intuition
    • PCA - R Code Implementation
    • PCA - Case Study
    • All Codes - PCA
  • Association Rule Mining
    • Association Rule Mining -Introduction
    • Association Rule Mining -R Code Implementation
    • Association Rule Mining - Pre-Processing
    • Association Rule Mining - Case Study
    • All Codes - Association Rule Mining
  • Capstone Project - Big Mart Sell
    • Big Mart Sale - Data Structure
    • Big Mart Sale - Univariate Analysis
    • Big Mart Sale - Bi-Variate Analysis
    • Big Mart Sale - Fetature Engineering
    • Big Mart Sale - Pre-Processing
    • Big Mart Sale - Model Building & Evaluation
    • Capstone Project - Big Mart Sell All Codes
  • Model Deployment
    • Model Deployment - Workflow
    • Model Deployment - Pre Requisite
    • Model Deployment - Steps To Follow
    • Model Deployment - Azure ML DEMO
  • Bonus Section - $997 Value Inside
    • $497 Value Inside - Private Group Access
    • All Bonus - Interview Preparation + PDF + Private Group

پیشنهاد آموزش مرتبط در فرادرس

خرید لینک های دانلود
  • حجم فایل: 17.4GB
  • زبان: انگلیسی
  • زیرنویس انگلیسی: دارد
  • قیمت: 10000 تومان
  • دوره مسترکلاس علم داده با R همراه با چهار پروژه و مطالعات موردی یک محصول ویژه است و دریافت لینک های دانلود آن با پرداخت هزینه امکان پذیر است. اطلاعات بیشتر