‌
⭐ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی

🔸 از آنجایی‌ که شبکه‌های اجتماعی نقش کلیدی در موفقیت‌‌های تجاری و پیشرفت‌های کاری ایفا می‌کنند، شبکه‌ها راه‌هایی برای جمع‌آوری اطلاعات برای شرکت‌ها مهیا می‌کنند که باعث می‌شود، از رقابت بپرهیزند و حتی برای تنظیم قیمت‌ها و سیاست‌ها با هم همکاری نمایند

🔸 در این آموزش ابتدا به مقدمه انگیزشی (نمونه‌هایی از سیستم‌های پیچیده واقعی) می‌پردازیم؛ سپس تفاوت بصری‌سازی شبکه با انواع دیگر داده‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهیم. در انتها روش گیروان - نیومن (Girvan - Newman) برای اجتماع‌یابی را فرا خواهیم گرفت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی و علمی

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با NodeXL

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با Gephi و پاژک Pajek

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با زبان R و Text Mining


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش کلان داده

🔸 کلان‌داده ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار و دربردارنده‌ مجموعه اطلاعاتی است که دارای اندازه و پیچیدگی بسیار زیاد بوده و به طور معمول فراتر از حدی است که بتوان آن‌ها را در ابزارهای سنتی ذخیره، مدیریت و یا پردازش کرد.

🔸 در این آموزش در ابتدا مفهوم کلان داده مورد بررسی قرار می‌گیرد، سپس انواع تکنولوژی‌های آن تشریح شده و کاربردهای مهم آن با ذکر چند مثال مورد بررسی قرار خواهد گرفت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل داده های بزرگ با MATLAB

▫️ آموزش کلان داده یا Big Data

▫️ آموزش کلان داده و پایگاه داده غیر رابطه ای NOSQL

▫️ آموزش تجزیه و تحلیل کلان داده با Hadoop

▫️ آموزش مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده

▫️ آموزش Apache Spark برای پردازش داده

▫️ آموزش مقدماتی Apache Cassandra

▫️ آموزش تحلیل داده های جریانی با Apache Kafka

▫️ آموزش ChatGPT در علم داده و یادگیری ماشین


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش کتابخانه پانداس

🔸 کتابخانه پانداس، یک کتابخانه متن-باز و رایگان است که برای استفاده در زبان برنامه‌نویسی پایتون توسعه داده شده و یکی از چندین پروژه مورد حمایت NumFOCUS است.

🔸 کتابخانه پانداس، امروزه یک ابزار بسیار مهم برای تحلیل اطلاعات است که تقریبا در جعبه ابزار هر کسی قرار دارد که مشغول کار در حوزه یادگیری ماشین و علوم داده است. سرعت بسیار زیاد، توانایی کار با حجم داده بسیار بالا، انعطاف‌پذیری، سادگی در استفاده و امکانات متعدد برای انجام امور رایج در حوزه‌های مختف دیتاساینس، از مهم‌ترین ویژگی‌های پانداس است.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش پانداس pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون

▫️ آموزش کتابخانه Pandas در پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ ها


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش پردازش زبان‌های طبیعی NLP

🔸 زبان طبیعی (Natural Language) یا به اختصار NLP، به شاخه‌ای از هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که بر روی تفسیر و تولید زبان‌های طبیعی تمرکز دارد.

🔸 با استفاده از تکنیک‌های NLP، ماشین‌ها قادر هستند که به صورت خودکار، زبان انسانی را تشخیص داده و درک کرده و با آن تعامل کنند.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش پردازش زبان‌های طبیعی NLP در پایتون با پلتفرم NLTK

▫️ آموزش طراحی و ساخت مدل‌های حجیم زبانی LLM با پایتون


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش تحلیل داده

🔸 امروزه علم داده مورد توجه محققین و مدیران شرکت‌ها قرار گرفته است. بخش زیادی از تحلیل داده‌ها و تفسیر نتایج از طریق نمودارهای آماری و تحلیل‌های گرافیکی انجام می‌شود.

🔸 در این فرادرس ما مباحث وب معنایی مشتمل بر زبان های موجود و ابزار مرسوم را با مثال های مختلف مورد بررسی قرار می دهیم.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل گرافیکی داده با زبان R

▫️ آموزش تحلیل و پردازش اطلاعات با انواع ماشین

▫️ آموزش تحلیل داده های فروش محصولات با Python

▫️ آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با Python

▫️ آموزش تشخیص داده پرت در Python

▫️ آموزش ​تحلیل داده با PyForest در پایتون

▫️ آموزش تهیه داشبورد تحلیل داده با Grafana

▫️ آموزش ساخت داشبورد تحلیل داده با Grafana – تکمیلی


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
‌۴,۶۰۰,۰۰۰‌‌+ دانشجو،‌ همزمان با ۱۷ سالگی فرادرس 🎉

🚀 در این هفته و هم‌زمان با هفدهمین سال آغاز فرادرس، تعداد دانشجویان فرادرس از مرز ۴,۶۰۰,۰۰۰ نفر عبور کرد.

به همین مناسبت، یک دورهمی کوچک و صمیمی با حضور تعدادی از همکاران غیردورکار فرادرسی برگزار کردیم.

ما در این ۱۷ سال تلاش کرده‌ایم کنار شما باشیم؛ در مسیر یادگیری، پیشرفت و ساختن آینده‌ای بهتر. 🌱

... و امروز با تمام وجود، بابت این همراهی طولانی و ارزشمند قدردانیم. 🙏

به امید ادامه‌ی این مسیر در سال‌های پیش‌رو، در کنار هم. ✨


📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌