آموزش علم داده با پایتون Data Science by Python ( مهندسی پزشکی )

معرفی دوره آموزش علم داده با پایتون:

در این دوره به نحوه استفاده از پایتون در تحلیل و مصورسازی داده و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرداخته می‌شود. در سال‌های اخیر، شغل دانشمند داده به یکی از پردرآمدترین مشاغل تبدیل شده است که در ایالات متحده درآمدی در حدود 120,000 دلار در سال خواهد داشت. علم داده حرفه‌ای پرطرفدار است که امکان ورود به حوزه‌های مختلفی از جمله مالی و پزشکی را فراهم می‌کند. این دوره به ‌گونه‌ای طراحی شده است که هم برای افراد مبتدی با دانش برنامه‌نویسی و هم برای توسعه‌دهندگان با تجربه مناسب باشد.

همانطور که از نام دوره مشخص است، ما با کمک ابزاری به نام ماشین لرنینگ کار تحلیل داده‌ها را انجام می‌دهیم. با توجه به گسترش روزافزون حوزه هوش مصنوعی و علم داده، نمی‌توان این دوره را مختص رشته خاصی دانست و می‌توان ادعا کرد که تمامی رشته‌های فنی ‌مهندسی، به‌ خصوص مهندسی پزشکی، مخاطبان اصلی این دوره محسوب می‌شوند. همچنین یکی از زیرمجموعه‌های پرطرفدار دیتاساینس امروز، هوش تجاری در بخش سلامت است که بازار کار بسیار خوبی هم دارد. با پیوستن به این دوره، شما می‌توانید قدم‌ در دنیای داده‌ها و ماشین لرنینگ در حوزه پزشکی بردارید.

چرا دوره علم داده با پایتون پارس پژوهان؟

دوره‌های آموزشی پارس پژوهان توسط اساتید خبره و متخصص در زمینه مهندسی پزشکی تدریس می‌شوند. آموزش‌ها با توجه به نیاز روز بازار کار است و به گونه‌ای طراحی شده‌اند که شما بتوانید دانش خود را در پروژه‌های عملی به کار ببرید.

سرفصل‌های دوره Data Science by Python:

1. Introduction
2. Python Review
3. Numpy
4. Pandas
5. Matplotlib
6. Seaborn Data Visualization
7. Data Analysis And Data Visualization Project

پیش ‌نیازهای دوره علم داده با :Python

دوره پایتون مقدماتی.

گواهینامه‌های دوره دیتا ساینس با پایتون:

در آخر به پذیرفته شدگان این دوره مدرک مؤسسه به زبان انگلیسی و مدرک فنی حرفه‌ای ارائه می‌شود.

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. یادگیری نحوه تحلیل داده‌های بزرگ و استخراج اطلاعات مفید از آن‌ها با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy
2. توانایی ایجاد نمودارها و مصورهای گرافیکی برای نمایش داده‌ها و تحلیل‌های انجام شده با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib و Seaborn 
3. آشنایی با مفاهیم آماری و استفاده از آن‌ها برای ارائه تحلیل‌های معتبر و علمی در زمینه داده‌ها

سوالات متداول:

• آیا بازار کار حوزه علم داده و یادگیری ماشین پررونق است؟
  بله، بازار کار این حوزه بسیار پررونق است و تقاضا برای متخصصان علم داده و یادگیری ماشین به سرعت در حال افزایش است. با یادگیری مهارت‌های علم داده، می‌توانید در زمینه تحلیل داده‌های پزشکی، پردازش تصویر پزشکی و مدل‌سازی بیماری‌ها فعالیت کنید. همچنین، می‌توانید در بیمارستان‌ها، شرکت‌های بیوتکنولوژی و استارتاپ‌های حوزه سلامت مشغول به کار شوید. 

• چگونه می‌توانم پروژه‌های خود را پس از اتمام دوره توسعه دهم؟
  در طول دوره، شما تجربه کار بر روی پروژه‌های واقعی را خواهید داشت. همچنین می‌توانید از منابع آنلاین، کتاب‌ها و جوامع علمی برای توسعه بیشتر پروژه‌ها و گسترش مهارت‌های خود استفاده کنید.

• چرا برای یادگیری علم داده از پایتون استفاده شده؟
  پایتون به خاطر سینتکس ساده و خوانا، برای تازه ‌کاران و حتی افرادی که تجربه برنامه‌نویسی کمی دارند، مناسب است. پایتون دارای مجموعه‌ای از کتابخانه‌های قوی و پرکاربرد مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Scikit-learn است. پایتون می‌تواند با زبان‌های دیگر مانند R و C++ ادغام شود، که می‌تواند در پروژه‌ها و تحقیقاتی که نیاز به استفاده از چند زبان دارند مفید باشد.