کاربردی
ارتباط مستقیم با مشاور
امکان پرسش و پاسخ
درباره دوره علم داده و هوش مصنوعی در پایتون
دوره علم داده و هوش مصنوعی فرصتی استثنایی برای افرادی است که می‌خواهند وارد دنیای پیچیده و در حال تحول فناوری‌های نوین شوند. علم داده به بررسی و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده می‌پردازد و هدف آن استخراج اطلاعات مفید و ارزشمند از این دادهها برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه است. هوش مصنوعی، به‌ویژه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، این امکان را فراهم میکند که سیستم‌ها بهطور خودکار از دادهها بیاموزند و به بهبود عملکرد خود در طول زمان بپردازند. در این دوره، شما با تکنیک‌ها و ابزارهای پیشرفتهای آشنا خواهید شد که در صنایع مختلف از جمله سلامت، مالی، بازاریابی، و فناوری اطلاعات بهطور گسترده استفاده می‌شوند.
این دوره به‌گونه‌ای طراحی شده است که هم برای مبتدیان و هم برای کسانی که تجربه اولیه در این حوزه دارند مناسب باشد. از یادگیری اصول و مفاهیم پایه علم داده و هوش مصنوعی گرفته تا آشنایی با الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته، تمامی مباحث بهطور کاربردی و با استفاده از پروژه‌های واقعی تدریس میشود. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا از دادهها تحلیل‌های عمیق به‌دست آورید و راه‌حل‌های هوشمندانه‌ای برای مسائل مختلف پیشنهاد دهید.
معرفی دوره توسط مدرس
کاربردهای علم داده و یادگیری ماشین در صنعت مالی
- معاملات الگوریتمی: تحلیل داده‌های بازار، پیش‌بینی روندها و اتخاذ تصمیمات معاملاتی به طور خودکار
- مدیریت ریسک: شناسایی و پیش‌بینی عوامل خطر، سنجش و مدیریت ریسک پورتفوی
- کشف تقلب: بررسی تراکنش‌ها و شناسایی الگوهای مشکوک برای جلوگیری از تقلب
- خدمات مشتری: ارائه خدمات چت‌بات و دستیار مجازی برای پاسخ به سوالات و ارائه خدمات به مشتریان
- مشاوره مالی: ارائه تحلیل‌های شخصی‌سازی‌شده و توصیه‌های سرمایه‌گذاری به افراد
- بازاریابی: شناسایی مشتریان بالقوه، هدفمندسازی تبلیغات و افزایش نرخ تبدیل
- بهبود عملیات: بهینه‌سازی فرآیندها، کاهش هزینه‌ها و افزایش راندمان
مزایای استفاده از علم داده و هوش مصنوعی در صنعت مالی
- افزایش کارایی: اتوماسیون فرآیندها، کاهش زمان پردازش و افزایش سرعت تصمیم‌گیری
- کاهش هزینه‌ها: بهینه‌سازی منابع، جلوگیری از ضرر و زیان و افزایش سودآوری
- افزایش ریسک: شناسایی و مدیریت بهتر ریسک، افزایش ثبات و پایداری
- بهبود تجربه مشتری: ارائه خدمات سریع‌تر، دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده
- کسب مزیت رقابتی: پیشی گرفتن از رقبا با استفاده از نوآوری و تحلیل داده
چرا یادگیری علم داده و هوش مصنوعی برای فعالان صنعت مالی ضروری است؟
- تقاضای فزاینده برای متخصصان این حوزه: با توجه به رشد روزافزون کاربرد علم داده و هوش مصنوعی در صنعت مالی، تقاضا برای متخصصان این حوزه نیز به طور چشمگیری افزایش یافته است.
- افزایش فرصت‌های شغلی: با گذراندن دوره‌های آموزشی علم داده و هوش مصنوعی، شما میتوانید در مشاغلی مانند تحلیلگر داده، دانشمند داده، مهندس هوش مصنوعی و مشاور مالی مشغول به کار شوید.
- ارتقای مهارت‌های شغلی: یادگیری علم داده و هوش مصنوعی به شما کمک میکند تا مهارت‌های خود را در زمینه تحلیل دادهها، حل مسائل و تصمیم‌گیری ارتقا دهید.
- کسب مزیت رقابتی: با تسلط بر علم داده و هوش مصنوعی، شما میتوانید از رقبای خود پیشی گرفته و در دنیای پویای صنعت مالی موفق‌تر عمل کنید.
روند دوره
جلسه اول
آشنایی با دوره
طرح کلیات دوره و مباحث مقدماتی
آشنایی با پایتون
مقدمات پایتون
دریافت فیلم آموزشی پایتون مالی
بخش دوم
پایگاه داده sql
18 ساعت کلاس آنلاین
بخش سوم
سری زمانی در پایتون
18 ساعت کلاس آنلاین
بخش چهارم
علم داده و یادگیری ماشین
36 ساعت کلاس آنلاین
بخش پنجم
یادگیری عمیق
10 ساعت کلاس آنلاین
سرفصل های دوره
بخش اول (مقدمات پایتون مالی)
- درس صفر: کلیات (آشنایی با زبان‌ها برنامه‌نویسی و محبوبیت آنها، آشنایی اجمالی بر الگوریتم و فلوچارت، اهمیت پایتون در بازارهای مالی)
- درس یکم: آشنایی با پایتون (تاریخچه پایتون، ویژگی‌های پایتون، کاربردهای پایتون، نسخه‌های پایتون، نصب پایتون، آشنایی با محیط پایتون و محیط‌های توسعه و…)
- درس دوم: انواع دادهها (اعداد، رشته، لیست، Tuple، دیکشنری، Set و تبدیل دادهها) ارائه کاربردهای آن در اقتصاد و مالی
- درس سوم: انواع عملگرها در پایتون (محاسباتی، منطقی، مقایسه‌ای و…، تقدم عملگرها) و بررسی کاربرد آن در اقتصاد و مالی
- درس چهارم: ساختارهای تصمیم: دستورات شرطی (ساختار if، else…if و ساختار شرطی تو در تو) و ارائه مثال در حوزه مالی
- درس پنجم: ساختارهای تصمیم: حلقه‌ها (ساختار for و while، ساختار حلقه تو در تو، دستورات کنترلی در حلقه) و ارائه مثال در حوزه مالی
- درس ششم: ایجاد تابع (مزیت استفاده از تابع، انواع توابع، توابع بازگشتی صدا زدن تابع، تست توابع) و ارائه مثال‌هایی از کاربرد آن در حوزه مالی
- درس هفتم: فایل (باز کردن فایل، خواندن فایل، نوشتن در فایل، بستن فایل، حذف فایل)
- درس هشتم: کاربرد مقدماتی پایتون (توابع ریاضی، اعداد تصادفی، ورود داده‌های مالی به پایتون، محاسبه بازده دارایی‌ها، محاسبه ریسک، تحلیل همبستگی)
- درس نهم: آشنایی با کتابخانه numpy برای انجام محاسبات عددی در حوزه مالی
- درس دهم: آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت و ترسیم داده‌های مالی
- درس یازدهم: آشنایی با کتابخانه matplotlib و seaborn برای ترسیم داده‌های مالی
- درس دوازدهم: کاربردهای متنوع در حوزه مالی
- ورود داده‌های مالی از منابع معتبر google finance، yahoo finance، world Bank و…
- انتقال فایل داده از اکسل، R و سایر نرم‌افزارهای مرتبط با مالی
- انواع ترسیم‌های کاربردی در داده‌های مالی (نمودارهای سری زمانی، نمودارهای همبستگی، هیستوگرام و ….)
- حل تمرین و رفع اشکال
بخش دوم (پایگاه داده sql)
- مفاهیم اولیه و ساختار دستورات SQL
- مدیریت و تغییر ساختار دادهها
- پرس‌و‌جوهای پیچیده و پیشرفته
- کار با داده‌های بزرگ و بهینه‌سازی
بخش سوم (آمار و اقتصادسنجی سری‌های زمانی در پایتون)
- آمار توصیفی (میانگین، میانه، انحراف معیار، چولگی، کشیدگی، کواریانس و…)
- آشنایی با توزیع‌های تئوریک و تجربی (هیستوگرام، کرنل و…)
- مفهوم ایستایی و همجمعی و آزمون های مرتبط
- مدلسازی AR, MA, ARIMA
- مدل‌های ناهمسانی واریانس شرطی خانواده GARCH
- بررسی روابط علت و معلولی متغیرها
بخش چهارم (علم داده و یادگیری ماشین)
- درس یکم: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
- تعریف یادگیری ماشین و کاربردهای آن
- انواع الگوریتم های یادگیری (با نظارت و بدون نظارت)
- مقدمه ای بر یادگیری با نظارت
- مقدمه ای بر یادگیری بدون نظارت
- درس دوم: داده
- انواع داده (اسمی، ترتیبی، عددی)
- شاخص‌های آماری داده (میانگین، میانه، مد، واریانس، انحراف معیار، چارک و…)
- نمایش گرافیکی توصیف‌های آماری (نمودار میله‌ای، هیستوگرام، پراکندگی، باکس پلات و…)
- وابستگی (Correlation)
- ویژگی های اسمی – باینری
- عدم شباهت برای داده های عددی
- معیار کسینوس برای شباهت
- درس سوم: پیش پردازش داده
- معیارهای کیفیت داده
- اعمال پیش پردازش (پاک سازی داده، ترکیب و تجمیع، کاهش داده و….)
- نحوه رسیدگی به داده‌های گم شده
- داده نویز
- هموار سازی دادهها
- استراتژی‌های کاهش دادهها
- درس چهارم: رگرسیون
- رگرسیون خطی (تک متغیره، چند متغیره)
- آزمون‌های تشخیص در رگرسیون یا آزمون فروض کلاسیک (ناهمسانی واریانس، نرمال بودن، خود همبستگی، هم خطی و…)
- تعداد داده‌های آموزشی و تعمیم‌پذیری در رگرسیون خطی
- انواع خطا
- بیش پردازش (Overfitting) و روش‌های اجتناب از آن
- درس پنجم: رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
- مرز تصمیم خطی و غیرخطی
- تابع هزینه
- الگوریتم گرادیان کاهشی در رگرسیون لجستیک
- کلاس‌بندی با چند کلاس (یکی در برابر بقیه(
- تنظیم رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک
- بایاس و واریانس (Bias & Variance)
- درس ششم: شبکه عصبی مصنوعی
- معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
- نورون‌های مصنوعی
- شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
- مثال
- پیش‌بینی داده‌های مالی با شبکه عصبی مصنوعی
- کلاس‌بندی داده‌های مالی با شبکه عصبی مصنوعی
- درس هفتم: ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine)
- مقدمه ای بر بردار
- ماشین بردار پشتیبان
- محاسبه اندازه حاشیه
- بردارهای پشتیبان
- مساله بهینه‌سازی حداکثر کردن اندازه حاشیه
- مزایا و معایب SVM
- درس هشتم: درخت تصمیم (Decision Tree)
- چند مثال برای درخت تصمیم
- الگوریتم های ساختن درخت تصمیم
- بررسی چند مثال
- بیش برازش ناشی از نویز
- هرس کردن (Pruning)
- مزایا و معایب درخت تصمیم
- درس نهم: دسته‌بندی K نزدیک ترین همسایه (k Nearest Neighbor)
- معرفی KNN با چند مثال
- الگوریتم KNN
- تکنیک‌های Instance-Based
- مرز تصمیم – دیاگرام Voronoi
- تاثیر اندازه K در مرز تصمیم
- معیارهای شباهت
- استفاده از معیار شباهت کسینوس
- تاثیر معیار شباهت در مرز تصمیم
- استراتژی انتخاب K
- استفاده از KNN برای پیشگویی عددی
- استفاده از K-D Tree
- درس دهم: انتخاب ویژگی (Feature Selection)
- مقدمه ای بر انتخاب ویژگی
- روش فیلتر
- معیار Mutual information
- روش دسته‌بندی Wrapper
- استراتژی های جستجو
- آزمون آماری t
- انتخاب ویژگی با الگوریتم‌های فراابتکاری
- درس یازدهم: تقلیل ابعاد (Dimension Reduction)
- مقدمه‌ای بر تقلیل ابعاد
- تقلیل ابعاد و کاربردهای آن
- تجسم دادهها
- مقایسه استخراج ویژگی (Feature Extraction) و انتخاب ویژگی (Feature Selection)
- بررسی چندین مثال برای استخراج ویژگی با روش PCA
- انتخاب K مناسب
- کرنل PCA
- درس دوازدهم: خوشه‌بندی (Clustering)
- مقایسه آموزش با نظارت با آموزش بدون نظارت
- کاربردهای خوشه‌بندی
- خوشه‌بندی افرازی
- توضیح روش K-means به همراه چند مثال ساده
- مشکل بهینه محلی
- انتخاب کلاسترها (روش آرنجی(
- نقاط قوت و ضعف روش K-means
- خوشه بندی سلسله مراتبی (تجمعی و تقسیمی(
- نمودار دندروگرام (Dendrogram)
- انتخاب تعداد کلاسترها
- درس سیزدهم: کشف داده‌های پرت
- داده پرت – نویز
- انواع داده‌های پرت
- سراسری
- جمعی
- زمینه‌ای
- روش‌های تشخیص داده های پرت (با نظارت و بدون نظارت)
- کشف داده‌های پرت (با روش خوشه‌بندی، دسته بندی و هیستوگرام و Box Plot)
- درس چهاردهم: حل تمرین و مثال‌های متعدد در زمینه مالی
بخش پنجم (یادگیری عمیق)
- مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
- معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی عمیق
- آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
مدرس دوره
علی رئوفی
دکتری اقتصاد مالی - سنجی
مدیرعامل دیتاوست، مشاور مالی و سرمایه‌گذاری
مدرس دوره های مالی و اقتصادی
ویژگی ها و مزایای دوره
علی رئوفی یکی از برجسته‌ترین متخصصین و اساتید در حوزه علم داده و هوش مصنوعی است که بیش از 13 سال تجربه در این صنعت دارد. ایشان علاوه بر داشتن تحصیلات عالی در رشته‌های مرتبط، سابقه همکاری با سازمان‌های بزرگ و پروژه‌های مختلف را دارند.
مدرس دوره با تکیه بر دانش به‌روز و عملی خود، مهارت‌های لازم برای تحلیل دادهها و طراحی مدل‌های هوش مصنوعی را به شیوه‌ای ساده و قابل فهم آموزش می‌دهند. با تدریس این دوره، شما میتوانید به راحتی از تجربیات ارزشمند ایشان بهرهمند شوید و درک عمیقی از مباحث پیچیده‌ی علم داده و هوش مصنوعی پیدا کنید.
ایشان در پروژه‌های مختلف در صنایع مختلف از جمله [صنعت مالی، نفت و گاز و ...] فعالیت کرده‌اند و تجربه‌ی وسیعی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارند. علاوه بر این، ایشان به‌عنوان مشاور به بسیاری از شرکت‌های بزرگ کمک کرده‌اند تا با استفاده از دادهها، تصمیمات هوشمندانه‌تر بگیرند و فرایندهای خود را بهینه‌سازی کنند.
همچنین، مدرس دوره با برگزاری کارگاه‌ها، انتشار مقالات علمی و سخنرانی‌ها در کنفرانس‌ها و دانشگاه‌های معتبر، نقش مؤثری در گسترش علم داده و هوش مصنوعی ایفا کرده‌اند و بسیاری از دانش‌آموزان و حرفه‌ای‌ها از تدریس ایشان بهره‌برده‌اند.
چرا باید از تدریس ایشان بهره ببرید؟
تجربه عملی و کاربردی: آموزش‌هایی که به شما ارائه میشود، کاملاً مبتنی بر تجربیات واقعی مدرس در پروژه‌های مختلف است و نه تنها تئوری، بلکه کاربردهای عملی و واقعی را به شما می‌آموزد.
سابقه در صنعت: مدرس دوره توانسته است در طی سال‌ها حضور در صنعت، دانش خود را بهطور مداوم به‌روز کند و آن را در اختیار شما قرار دهد.
رویکرد نوآورانه: تدریس ایشان به‌گونه‌ای است که پیچیده‌ترین مفاهیم را به ساده‌ترین شکل ممکن توضیح می‌دهد، این رویکرد باعث میشود که حتی کسانی که از پیش زمینه تخصصی در این زمینه ندارند، بتوانند به راحتی مطالب را درک کنند.
با پیوستن به این دوره، شما نه تنها با مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته علم داده آشنا می‌شوید، بلکه از تجربه‌ها و مشاوره‌های عملی مدرس نیز بهرهمند خواهید شد که بهطور مستقیم به رشد حرفه‌ای شما کمک میکند.
در سال 2023، علم داده همچنان به عنوان یکی از سریع‌ترین و نوآورانه‌ترین حوزه‌های شغلی در جهان شناخته میشود. با پیشرفتهای شگرف در ابزارها و تکنیک‌های داده‌کاوی و هوش مصنوعی، کسب‌وکارها و صنایع به شدت به این متخصصین نیاز دارند. طبق آمارهای موجود، تقاضا برای متخصصین علم داده به طرز قابل توجهی افزایش یافته است.
اگر به دنبال افزایش درآمد خود هستید، این دوره فرصت شماست. طبق آمارهای جهانی و داخلی، متخصصین علم داده و هوش مصنوعی یکی از پردرآمدترین شغل‌ها را در دنیای تکنولوژی دارند. این دوره به شما این امکان را می‌دهد که مهارت‌های خود را در این زمینه‌ها تقویت کرده و وارد یکی از سودآورترین بازارهای کاری شوید.
آماده شدن برای آینده‌ای که در آن هوش مصنوعی و علم داده حرف اول را می‌زنند. جهان به سمت استفاده گسترده از هوش مصنوعی و داده‌کاوی حرکت میکند. با یادگیری این دوره، شما برای چالش‌ها و فرصت‌های جدیدی که در آینده پیش خواهد آمد، آماده خواهید شد.
این دوره به شما آموزش می‌دهد که چگونه از صفر شروع کنید و به سطوح پیشرفته برسید. با انجام پروژه‌های عملی و واقعی، میتوانید مهارت‌های خود را در حل مشکلات واقعی تقویت کنید. این مهارت‌ها نه تنها در رزومه شما ارزشمند خواهند بود، بلکه شما را آماده برای ورود به دنیای شغل‌های پیچیده‌تر می‌کنند.
دوره بهصورت آنلاین برگزار میشود، بنابراین میتوانید از هر نقطه‌ای به راحتی به مطالب دسترسی داشته باشید و آموزش ببینید.
همراه با پشتیبانی مستمر و تعاملی از طریق گروه‌پرسش و پاسخ اختصاصی ، برای حل هرگونه سوال و چالش شما در طول دوره.
فیلم‌های ضبط‌شده دوره برای مدت معین در دسترس شما خواهد بود تا بتوانید مطالب را مرور و تکمیل کنید.
در صورت شرکت فعال در دو سوم جلسات و ارائه پروژه نهایی، گواهی معتبر حضور در دوره به شما اعطا خواهد شد.
یکی از مزیت‌های بزرگ شرکت در دوره علم داده و هوش مصنوعی این است که دوره از سطح مبتدی تا پیشرفته طراحی شده و بنابراین نیازی نیست که پیش‌تر با برنامه‌نویسی آشنا باشید. این دوره به گونه‌ای است که تمامی مفاهیم پایه و ضروری از جمله مقدمات برنامه‌نویسی با زبان Python به صورت گام به گام آموزش داده میشود. این ساختار به شما امکان می‌دهد تا بدون نیاز به پیش‌زمینه خاصی در برنامه‌نویسی یا آمار، به تدریج مهارت‌های مورد نیاز برای تحلیل داده و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را کسب کنید و در انتهای دوره به سطح حرفه‌ای‌ها برسید.
مخاطبان دوره
- تحلیلگران داده و مالی
- برنامه نویسان و علاقه مندان به هوش مصنوعی
- سرمایه‌گذاران و فعالان بازار مالی
- علاقه مندان به علم داده
جزییات و زمانبندی دوره
شیوه برگزاری دوره
آنلاین
طول دوره
63 ساعت
زمان برگزاری
شنبه
ساعت 17 الی 20
تاریخ شروع
1404/03/03
سوالات متداول
پیشنیازهای این دوره چیست؟
آیا این دوره برای مبتدیان مناسب است؟
بعد از ثبتنام، چگونه می‌توانم لینک ورود به کلاس را دریافت کنم؟
نیاز به راهنمایی برای انتخاب دوره مناسب خودم را دارم ، باید چکار کنم؟
موارد مرتبط
نظرات
قیمت
علی رئوفی متخصص هوش مصنوعی و اقتصاد، با سابقه درخشان در زمینه تحلیل داده و کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مالی است. ایشان دارای دکترای اقتصاد مالی از دانشگاه علامه طباطبایی و سابقه تدریس در دانشگاه و ارائه مقالات علمی در مجلات معتبر هستند. تمرکز اصلی دکتر علی رئوفی بر کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی بازارهای مالی، مدیریت ریسک، و بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری است. ایشان با تسلط بر ابزارهای مختلف تحلیل داده و مهارت‌های برنامه‌نویسی، به ارائه خدمات مشاوره به شرکت‌های فعال در صنعت مالی می‌پردازند.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.