آموزش تشخیص داده پرت در پایتون – Outlier Detection در Python

داده‌های پرت یا موارد دور افتاده و یا داده‌های غیرعادی، داده‌هایی هستند که تا حد زیادی از الگوی کلی داده‌ها متمایز هستند و خصوصیات کاملا متفاوت و قابل تمایزی با ساختار اساسی داده‌ها دارند. برای تحلیل داده‌ها و به کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین، لازم است که در ابتدا، داده‌های غیرعادی شناسایی و به طریقی مدیریت شوند. نقاط پرت می‌توانند به طور قابل توجهی بر تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین و فرایندهای تصمیم‌گیری تاثیر بگذارند. بنابراین، درک نحوه شناسایی و مدیریت موارد پرت برای هر کسی که با داده کار می‌کند ضروری است. چه یک دانشمند داده، تحلیلگر و حتی تاجر حرفه‌ای باشید، باید بتوانید با استفاده از ابزارها و روش‌های مناسب نقاط پرت را شناسایی کنید، اهمیت آن‌ها را تفسیر کنید و بر اساس حضور آنها تصمیمات آگاهانه بگیرید.  این آموزش برای دانشجویان، متخصصان و علاقه‌مندان حوزه علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مناسب است و آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون، مبانی یادگیری ماشین و آمار مقدماتی، پیش‌نیازهای این آموزش محسوب می‌شوند.
دوره آموزش تشخیص داده پرت در پایتون – Outlier Detection در Python دوره‌ای با امتیاز نهایی 1.5 می‌باشد و توسط دوره بین که موتور جستجوی بهترین دوره‌ های آموزشی می‌باشد، تحلیل، بررسی و امتیازدهی شده است. مدت زمان این دوره 3 ساعت و 15 دقیقه می‌باشد که در فرادرس توسط محمد امینی مدرس این دوره ارائه شده است. قابل توجه است که این دوره مدرک ندارد و دوره مذکور 890,000 تومان می‌باشد.
همچنین می‌توانید با کلیک بر روی دکمه شروع یادگیری به آموزشگاه ارائه‌دهنده متصل شوید و دوره آموزش تشخیص داده پرت در پایتون – Outlier Detection در Python را تهیه نمایید.
علاوه بر این، شما عزیزان می‌توانید همه دوره‌های مشخص نشده سراسر اینترنت را در صفحه مشخص نشده در دوره‌بین مشاهده، مقایسه و بهترین دوره از نظر کیفیت و قیمت را به آسانی انتخاب نمایید.