W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان

☀️ظهر همه شما عزیزان بخیر و شادی امشب ساعت ۲۱قراره ۲ تا ویدیو که ادامه آموزش پیش بینی حمله قلبی در kaggle هست زو تقدیم‌ نگاهتون کنیم که شامل آموزش حذف مقادیر گمشده و آموزش مقادیر یونیک هست اگر دوست داشتید ما قبلا یه فایل پی دی اف مربوط به این مقادیرو آپلود کرده بودیم قبل از ویدیو بتون کمک میکته سریع تر یاد بگیرید دانلود چیت شیت

آموزش kaggle با پروژه پیش بینی حمله قبلی قسمت دهم: توی این قسمت بالاخره رفتیم سراغ دیتاست و اولین تحلیل اولیه یا همون Exploratory Data Analysis روی داده‌های پیش‌بینی حمله قلبی رو شروع کردیم! ⏱️ بخش‌های مختلف ویدیو: 00:00 - مقدمه و شروع تحلیل اولیه داده‌ها (EDA) 00:45 - مشاهده ۵ ردیف اول دیتاست با متد head() 02:10 - اصلاح و استانداردسازی نام ستون‌ها 04:30 - بررسی خصوصیات یک بیمار نمونه (سن، جنسیت، فشار خون، نوار قلب) 07:15 - بررسی ابعاد و اطلاعات کلی دیتاست با shape و info() 09:40 - اهمیت مقادیر گم‌شده (Missing Values) در یادگیری ماشین 12:05 - جمع‌بندی و تمرین پایانی ویدیو 🆔 @pyfaw3schools

بدویید سریع ۲۰ تاری اگشن بزنید میخوام قسمت بعد هم امشب بزارم، چون این قسمت همش یه دقیقس!

آموزش Kaggle با پروژه پیش بینی حمله قلبی Kaggle قسمت نهم:خواندن و تبدیل داده‌ها به DataFrame در پایتون! بعد از ساخت فهرست مطالب و فراخوانی کتابخانه‌ها، حالا زمان آن رسیده که داده‌ها را وارد محیط پایتون کنیم و اولین مواجهه را با دیتاسِت داشته باشیم! ⏱️ زمان‌بندی ویدیو: 00:10 - ارجاع به فهرست مطالب و آماده‌سازی مسیر فایل 00:30 - فراخوانی Pandas و ساخت متغیر df 01:05 - بارگذاری فایل Hearts.csv با متد read_csv 01:20 - نمایش DataFrame و مرور متغیرها 01:40 - ذخیره نسخه جدید نوت‌بوک 👈 جلسه بعد: شروع تحلیل، پردازش و بررسی دقیق‌تر داده‌ها! 🆔 @pyfaw3schools

نحوه دسته‌بندی (خوشه‌بندی) داده‌ها در الگوریتم k-means 📊✨

آیا برای برنامه نویسی لازمه انگلیسی یاد بگیریم؟ پاسخ در لینک زیر: https://www.instagram.com/reel/DbGzVFwomW0/?igsh=c3l6eGxyaHFqd2Jy

آموزش Kaggle با پروژه پیش بینی حمله قلبی Kaggle قسمت هشتم: ساخت فهرست هوشمند و ایمپورت کتابخانه‌های دیتاساینس در پایتون! 📊 وقتی پروژه دیتا ساینس بزرگ می‌شود، مرتب‌سازی نوت‌بوک از همه چیز مهم‌تر است! در این قسمت، هم ساختار پروژه را لینک‌دار و شیک کردیم و هم کتابخانه‌های اصلی را وارد کار کردیم. ⏱️ زمان‌بندی ویدیو: 00:10 - ساخت فهرست مطالب هوشمند در Jupyter Notebook 03:10 - تنظیم تیترها و لینک‌های داخلی با Markdown 06:00 - وارد کردن کتابخانه‌های NumPy ،Pandas ،Matplotlib و Seaborn 06:45 - مدیریت هشدارهای پایتون با warnings 👈 جلسه بعد:لود کردن کامل دیتاسِت و شروع اولین بررسی داده‌ها!

مهلت تخفیف ها و دریافت هدیه فقط تا آخر امشب

اگر جزو افراد زیر هستی این چک گزینه عالی براته 🗺️ - افرادی که پایتون صفر مطلقن 🐍 - افرادی که می‌خوان سریع یاد بگیرن 🚀 - افرادی که میخوان ریاضیات موردنیاز هوش مصنوعی رو یاد بگیرن -افرادی که میخوان سریع الگوریتم های ماشین لرنینگ رو کاربرداشو یاد بگیرن - افرادی که حوصله ۳۰۰ ساعت دوره ندارن ⏳ - افرادی که روزی ۱ ساعت وقت دارن ⏰ - افرادی که می‌خوان با گوشی برنامه‌نویسی یاد بگیرن 📱💻

با کمترز ۵۰۰ تومن ، ۷ مهارت مهم بازار کار رو تو گوشیت یاد بگیر با روزی یه ساعت وقت تا اخر تابستون ۷ تا مهارتو یاد گرفتی + 🎁فایل هدیه(بیش از ۳۰ پرامپت هوش مصنوعی تمرین پایتون) برای سفارش کلمه "پک" رو به @W3schoolfaadmin ارسال کنید

علاوه بر کسانی که پایان‌نامه‌های هوش مصنوعی دارند، مشاغل زیر هم باید پایتون و ماشین لرنینگ رو بلد باشن: 🤖🐍 - پزشکان و متخصصان بالینی 🩺 — تشخیص بیماری از روی تصویر (رادیولوژی، پاتولوژی) - محققان زیست‌شناسی و ژنتیک 🧬 — تحلیل داده‌های ژنومی - تحلیل‌گران مالی و بانکداری 📈 — تشخیص تقلب، مدیریت ریسک، معاملات الگوریتمی - حسابداران و حسابرسان 💰 — تشخیص ناهنجاری در تراکنش‌ها - بازاریاب‌ها 📢 — سیستم‌های توصیه‌گر، تقسیم‌بندی مشتری، پیش‌بینی نرخ ریزش - مهندسان صنایع و تولید 🏭 — نگهداری پیش‌بینانه، بهینه‌سازی خط تولید - کشاورزان و متخصصان کشاورزی 🌱 — پیش‌بینی محصول، تشخیص آفات - وکلا و حقوق‌دانان ⚖️ — بررسی خودکار اسناد، پیش‌بینی نتیجه پرونده - کارشناسان منابع انسانی 👥 — غربالگری رزومه، پیش‌بینی ترک شغل کارکنان - متخصصان لجستیک و زنجیره تأمین 🚚 — بهینه‌سازی مسیر، پیش‌بینی تقاضا - متخصصان بیمه (Actuary) 🛡️ — قیمت‌گذاری ریسک، تشخیص ادعای تقلبی - معلمان و متخصصان آموزش 🎓 — سیستم‌های یادگیری تطبیقی، پیش‌بینی افت تحصیلی - متخصصان انرژی و محیط‌زیست ⚡ — پیش‌بینی مصرف انرژی، مدل‌سازی اقلیمی

تسلط بر Kaggle با پروژه پیش بینی حمله قلبی Kaggle قسمت هفتم ، بررسی متغیرهای دیتاست پروژه در قسمت قبل راجع به حمله قلبی و علایمش صحبت کردیم در این قسمت از دوره، سراغ بررسی کامل متغیرهای دیتاسِت پروژه خواهیم رفت. خیلی‌ها با دیدن اصطلاحات تخصصی پزشکی در دیتاسِت‌ها جا می‌خورند، اما شما فقط باید مفهوم کلی متغیرها را درک کنید تا بتوانید الگوها را با یادگیری ماشین کشف کنید. 🔹 ساخت فهرست لینک‌دار: ساخت جدول محتوا در مارک‌داون (Markdown) 🔹 تکمیل تعاریف: استفاده از بخش Discussions کگل برای رفع نقص توضیحات دیتاسِت 🔹 مفهوم متغیرها: بررسی ستون‌هایی مثل سن، جنسیت، کلسترول، فشار خون، نوار قلب و... 🔹 اخلاق حرفه‌ای: نحوه ارجاع دادن به پژوهش دیگران و تقدیر از آن‌ها ⏱️ زمان‌بندی ویدیو: 00:10 - ساخت فهرست هوشمند در نوت‌بوک 03:10 - تکمیل تعاریف از انجمن کگل 04:50 - بررسی ساده متغیرهای پزشکی 15:45 - معرفی متغیر هدف (Target) 👈 جلسه بعد: شروع رسمی تحلیل و پردازش داده‌ها! 🆔 @pyfaw3schools

به درخواست های زیاد شما عزیزان مهلت خرید پک و دریافت هدیه تا آخر دوشنبه تمدید شد (هرفایلو جدا می تونید سفارش بدید، ولی هدیه مخصوص عزیزانیه که پک رو سفارش میدن)

تا اینجای ویدیو با دیتاست، محیط kaggle و علائم حمله قلبی آشنا شدیم 🎥📊. از قسمت‌های بعد وارد کدنویسی با پایتون می‌شیم 🐍💻. برای اینکه اون قسمت‌ها رو راحت دنبال کنی، به این ۴ تا نیاز داری: پایتون 🐍، پانداس 🐼، matplotlib 📈، ماشین لرنینگ 🤖. «پک ماشین لرنینگ» همینا رو از صفر بهت یاد می‌ده روزی ۱ ساعت ⏰، تا آخر تابستون کاملاً آماده‌ای ☀️✅. برای سفارش: کلمه «پک» رو بفرست به @W3schoolfaadmin 📩🚀

دوستان عزیزم پیش نیاز این آموزش پیش بینی حمله قلبی در kaggle دانش پایتون ،پانداس، matplotlib و الگوریتم های ماشین لرنینگه برای یادگیری سریع این پیش نیازها پک اقتصادی ماشین لرنینگ توصیه میشه که با گذاشتن روزی یه ساعت وقت تا آخر تابستون یاد میگیرید، حتی اگر تو برنامه نویسی صفر مطلق باشید

آموزش کار با kaggle قسمت ۶م در جلسه قبل اضافه کردن استایل به نوت بوک را یاد گرفتید 📌 قبل از کد زدن، صورت مسئله را بفهمید! خیلی از ما تا یک دیتاسِت جدید توی کگل (Kaggle) پیدا می‌کنیم، سریع می‌رویم سراغ اصل مطلب و کدنویسی! اما بدون شناخت موضوع پروژه، احتمال سردرگمی بسیار بالاست. 🧠💡 چون اکثر ما پس‌زمینه پزشکی نداریم، در این قسمت از دوره پیش‌بینی حمله قلبی، قبل از دست زدن به داده‌ها به سراغ شناخت مفاهیم پایه رفتیم: 🔹 حمله قلبی چیست؟ (مفهوم انسداد عروق کرونری) 🔹 علائم اصلی: بررسی تفاوت نشانه‌ها در زنان و مردان 🔹 مستندسازی: نحوه اضافه کردن تصاویر و متن‌های مارک‌داون (Markdown) به نوت‌بوک برای ساخت یک پروژه حرفه‌ای 📍 یادمان باشد: یک متخصص داده واقعی، اول دنیای مسئله را عمیقاً درک می‌کند. ⏱️ زمان‌بندی ویدیو: 00:00 - چرا تحقیق اولیه در پروژه‌ها ضروری است؟ 01:50 - ساخت سلول‌های Markdown و درج عکس 06:20 - تفاوت علائم حمله قلبی در آقایان و خانم‌ها 09:30 - ذخیره‌سازی نسخه جدید نوت‌بوک 👈 در جلسه بعدی: وارد دیتاسِت اصلی می‌شویم و متغیرها را آنالیز می‌کنیم. 🆔 @pyfaw3schools

مهلت تخفیف ها و دریافت هدیه فقط تا آخر امشبه( فایلا رو به صورت جدا هم می تونید با تخفیف سفارش بدید ولی هدیه مخصوص عزیزانیه که پک رو کامل سفارش بدن) این فایل‌ها به ترتیب نقشه راه ماشین لرنینگ هستند و مناسب: 🗺️ - افرادی که پایتون صفر مطلقن 🐍 - افرادی که می‌خوان سریع یاد بگیرن 🚀 - افرادی که حوصله ۳۰۰ ساعت دوره ندارن ⏳ - افرادی که روزی ۱ ساعت وقت دارن ⏰ - افرادی که می‌خوان با گوشی برنامه‌نویسی یاد بگیرن 📱💻 برای سفارش کلمه "پک" رو به @W3schoolfaadmin ارسال کنید

مهلت تخفیف ها و دریافت هدیه فقط تا آخر این هفته ( فایلا رو به صورت جدا هم می تونید با تخفیف سفارش بدید ولی هدیه مخصوص عزیزانیه که پک رو کامل سفارش بدن) این فایل‌ها به ترتیب نقشه راه ماشین لرنینگ هستند و مناسب: 🗺️ - افرادی که پایتون صفر مطلقن 🐍 - افرادی که می‌خوان سریع یاد بگیرن 🚀 - افرادی که حوصله ۳۰۰ ساعت دوره ندارن ⏳ - افرادی که روزی ۱ ساعت وقت دارن ⏰ - افرادی که می‌خوان با گوشی برنامه‌نویسی یاد بگیرن 📱💻 برای سفارش کلمه "پک" رو به @W3schoolfaadmin ارسال کنید