سلسله وبینارهای رایگان ماشین لرنینگ و علم داده ۱۴۰۳
- از طریق برنامه‌ی ادوبی کانکت بر روی کامپیوتر شخصی، لپ تاپ، موبایل و تبلت می‌توانید در کلاس در حال برگزاری شرکت بفرمایید.
- توضیحات
✔️ سلسله وبینارهای پیش‌رو علم داده و ماشین لرنینگ:
وبینار اول: رزومه، اپلای و مصاحبه شغلی دیتاساینس
دوشنبه، ۱۷ اردیبهشت ساعت ۲۰:۳۰وبینار دوم: ماشین لرنینگ ۲۰۲۴
دوشنبه، ۳۱ اردیبهشت ساعت ۲۰:۳۰وبینار سوم: نقشه راه ورود به دیتاساینس و ماشین لرنینگ
دوشنبه، ۲۱ خرداد ساعت ۲۰:۳۰
✔️ آیا می‌خواهید وارد حوزه دیتاساینس و ماشین لرنینگ شوید؟
در کافه تدریس برای هموار کردن مسیر شما، یک سلسله وبینار مطابق با نیازهای روز این حوزه طراحی کرده‌ایم.
✔️ چرا شرکت در این سلسله وبینارها به شما توصیه می‌شود؟
هر کدام از این وبینارها بخش مهمی از دانش و مهارت‌های لازم برای موفقیت در دیتاساینس و ماشین لرنینگ را پوشش می‌دهند.
وبینار رزومه، اپلای و مصاحبه شغلی دیتاساینس به شما کمک می‌کند تا با اصول نوشتن رزومه‌ای قوی، استراتژی‌های مؤثر برای اپلای و روش‌های موفقیت در مصاحبه‌های شغلی آشنا شوید، که این مهارت‌ها برای جذب توجه کارفرمایان در این رشته رقابتی ضروری است.
وبینار ماشین لرنینگ ۲۰۲۴، با تمرکز بر جدیدترین پیشرفت‌ها و روندهای فناوری ماشین لرنینگ در سال ۲۰۲۴، دیدگاهی نوآورانه و آینده‌نگر به شما ارائه می‌دهد که می‌تواند برای برنامه‌ریزی و پیشبرد پروژه‌های مرتبط با ماشین لرنینگ حیاتی باشد.
در نهایت، وبینار نقشه راه ورود به دیتاساینس و ماشین لرنینگ به شما امکان می‌دهد تا با مبانی، ابزارها و مهارت‌های لازم برای شروع یا تقویت حرفه‌ای خود در این حوزه‌ها آشنا شوید. این سلسله وبینارها به شما کمک می‌کنند تا مسیر حرفه‌ای خود را به صورت جامع و مؤثر طراحی و پیش ببرید.
◻️ سرفصل‌های وبینار اول:
۱- یادگیری اصول اولیه و استانداردهای رزومه نویسی و رزومه‌های موفق دیتاساینتیست‌ها.
۲- تکنیک‌های برجسته سازی مهارت‌های تخصصی
3- معرفی ابزارهای آنلاین و رایگان برای ساخت رزومه.
4- نوشتن انگنیزه نامه، بررسی تاثیر آن در فرآیند اپلای و نکات مهم در نگارش.
5- ترفندهای موثر در استفاده از لینکدین برای اپلای شغلی.
6- بررسی نکات فکت‌های در جلسات مصاحبه و آمادگی برای مصاحبه‌های گروهی و فردی.
7- تفاوت‌های فرهنگی در محیط کار: شناخت و احترام به تنوع فرهنگی در بازارهای کاری مختلف.
8- نحوه یادگیری مستمر و افزایش توانایی‌های فردی.
9- نکاتی برای ایجاد شبکه‌ای قوی و برقراری ارتباطات موثر.
۱0- معرفی دوره‌ها و گواهینامه‌های مفید برای ارتقا رزومه.
◻️ سرفصل‌های وبینار دوم:
1- بررسی مدل‌های ماشین لرنینگ معرفی شده در ۲۰۲۴
2- بررسی استارت‌آپ‌های موفق در دو سال اخیر
3- کاربرد ماشین لرنینگ در شرکت‌های بزرگ
4- چالش‌های روز کار با داده: بایاس، داده‌های ناهمگون و امنیت
5- تاثیر بیگ دیتا بر ماشین لرنینگ در ۲۰۲۴
6- اهمیت قدرت محاسبات و GPU
7- تکنیک‌های یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نظارت
8- نقش ماشین لرنینگ در توسعه پایدار
9- چگونگی شروع یادگیری ماشین لرنینگ با معرفی منابع مفید
10- پاسخ به سوالات شرکت‌کنندگان
◻️ سرفصل‌های وبینار سوم:
1- خلاصه‌ای از تاریخچه و توسعه دیتاساینس و ماشین لرنینگ
2- تفاوت‌های مهم بین دیتاساینس، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
3- مروری بر ابزارهای پرکاربرد دیتاساینس Python، Rو SQL
4- معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد در پایتون برای دیتاساینس و یادگیری ماشین
5- روند کاریابی و مهارت‌های مورد نیاز برای دیتاساینتیست‌ها
6- بررسی آینده دیتاساینس و یادگیری ماشین
7- معرفی دوره‌ها و منابع آموزشی برای یادگیری دیتاساینس
8- برنامه عملیاتی پیشنهادی برای شروع ورود به دیتاساینس و ماشین لرنینگ
9- جمع‌بندی و نکات کلیدی برای پیشرفت در دیتاساینس
10- پاسخ به سوالات شرکت‌کنندگان
✔️ این وبینارها برای چه کسانی مناسب است؟
◼️ دیتاساینتیست‌ها و متخصصان داده: کسانی که به دنبال تقویت رزومه و مهارت‌های مصاحبه خود هستند.
◼️ دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط: افرادی که می‌خواهند با اطلاعات و تکنیک‌های کاربردی وارد بازار کار شوند یا برای تحصیل یا کار به خارج از کشور مهاجرت کنند.
◼️ مهندسین و توسعه‌دهندگان: افرادی که علاقه‌مند به یادگیری نحوه توسعه و پیاده‌سازی راهکارهای مبتنی بر دیتاساینس در پروژه‌های صنعتی هستند.
◼️ پژوهشگران و دانشجویان: کسانی که به دنبال درک عمیق‌تری از کاربردهای دیتاساینس و ماشین لرنینگ در صنعت و امکان انجام تحقیقات کاربردی در این زمینه و پایان نامه خود هستند.
◼️ استارت‌آپ‌ها و کارآفرینان: افرادی که می‌خواهند از دیتاساینس و ماشین لرنینگ برای ایجاد محصولات نوآورانه و رقابتی در بازار استفاده کنند.
◼️ علاقه‌مندان به تکنولوژی: افرادی که مایل به آشنایی با آخرین پیشرفت‌ها و تاثیرات دیتاساینس و ماشین لرنینگ در صنایع مختلف می‌باشند.
✔️ چرا شکست‌هامون از موفقیت‌هامون بیشتره؟
