رزرو دوره
لطفا برای رزرو دوره اطلاعات زیر را تکمیل نمایید. کارشناسان ما در اسرع وقت با شما تماس خواهند گرفت.
دوره کلان داده (Big Data)
استاد:
مهندس سپهر اکبرزاده
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
سطح کلاس:
حضوری
دانش پژوهان:
-
تاریخ شروع دوره:
بزودی
تاریخ پایان دوره:
نامشخص
هزینه دوره:
6,000,000 تومان
شرح دوره
در دنیای امروز که دادهها به عنوان سرمایه حیاتی سازمانها شناخته میشوند، توانایی تحلیل، مدیریت و بهرهبرداری هوشمندانه از دادههای حجیم یک مهارت کلیدی و پرتقاضا در بازار کار محسوب میشود. دوره جامع بیگ دیتا یک مسیر آموزشی حرفهای و فشرده است که با هدف آمادهسازی متخصصان توانمند در زمینهی تحلیل دادههای کلان بهویژه در حوزه سلامت طراحی شده است.
این دوره ترکیبی از آموزشهای فنی، تمرینهای عملی و پروژههای واقعی را ارائه میدهد و شرکتکنندگان را گامبهگام از مبانی برنامهنویسی با پایتون تا پیادهسازی سیستمهای پردازش داده، تحلیلهای پیشرفته و مصورسازی دادههای سلامت هدایت میکند.
مباحثی مانند هوش مصنوعی در پزشکی، یادگیری ماشین، مصورسازی داده با ابزارهایی مانند Power BI و Python، مدیریت و پردازش کلانداده با Spark و Hadoop، و همچنین ذخیرهسازی و انتقال دادهها با فناوریهایی مانند MongoDB، Kafka و Flink از جمله سرفصلهای کلیدی این دوره هستند.
این دوره فرصتی استثنایی برای یادگیری یکپارچه، کار با دادههای واقعی، و کسب مهارتهایی است که در حوزههای پزشکی، بهداشتی و فناورانه ارزشآفرین خواهند بود.
3. معرفی مخاطبین
این دوره برای گروههای زیر مناسب است:
- تحلیلگران داده و دانشجویان علاقهمند به تحلیل اطلاعات در مقیاس بزرگ
- توسعهدهندگان و برنامهنویسان پایتون با علاقه به دادههای کلان
- مدیران پروژههای فناوری و سلامت دادهمحور
- علاقهمندان به ورود تخصصی به دنیای Big Data و پردازش موازی
- کارشناسان IT و علوم پزشکی با رویکرد دادهمحور
مهندس سپهر اکبرزاده (هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق)
سپهر اکبرزاده، مهندس نرمافزار با تمرکز بر هوش مصنوعی و بیش از ۷ سال تجربه در برنامهنویسی در سطح بینالمللی و خاورمیانه است. او دو مجموعه در قطر راهاندازی کرده و در حوزه اوپن سورس نیز مشارکت فعالی دارد. سپهر تجربه گستردهای در مدیریت پروژههای دادهمحور، مدلسازی پیشبینی و ارائه راهکارهای عملی دارد و در هدایت و رشد توسعهدهندگان کم تجربه نیز نقش بسزایی ایفا کرده است
نظر شما
مبانی برنامهنویسی با پایتون
- آموزش مقدماتی پایتون و ساختارهای داده
- حلقهها، توابع، ورودی/خروجی و اصول کدنویسی بهینه
- آشنایی با مفاهیم شیگرایی، بستهها و ایزولهسازی محیط توسعه
مبانی هوش مصنوعی در سلامت
- نقش AI، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در تشخیص و پیشبینی بیماریها
- کاربرد شبکههای عصبی و NLP در تحلیل دادههای پزشکی
- معرفی مدلهای زبانی بزرگ (مثل GPT) در حوزه سلامت
مصورسازی دادههای کلان
- اصول و کاربردهای مصورسازی در تصمیمگیری پزشکی
- طراحی داشبوردهای تعاملی با Power BI
- ساخت اپلیکیشنهای تحلیلی با پایتون و مصورسازی حرفهای
مدیریت و معماری دادههای کلان
- معرفی Big Data و تفاوت آن با دادههای سنتی
- آشنایی با دادههای ساختاری، نیمهساختاریافته و غیرساختاری
- ابزارهای ذخیرهسازی مانند Redis، MongoDB، HDFS
- پردازش کلانداده با Hadoop، Spark و Apache Kafka
پردازش، تحلیل و دادهکاوی
- مفاهیم ETL و طراحی Data Warehouse
- تکنیکهای دادهکاوی، استخراج الگو و ارزیابی مدلها
- استفاده از دادهکاوی برای تحلیل روند بیماری و مدیریت سلامت
پایتون پیشرفته برای پروژههای کلانداده
- اتصال به پایگاههای داده SQL و NoSQL
- استفاده از SQLAlchemy و Pandas برای پردازش داده
- پروژههای عملی، تمرینات و حل چالشهای واقعی حوزه سلامت
استاد:
مهندس سپهر اکبرزاده
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
سطح کلاس:
حضوری
دانش پژوهان:
-
تاریخ شروع دوره:
بزودی
تاریخ پایان دوره:
نامشخص
هزینه دوره:
6,000,000 تومان