The Full Stack Data Scientist BootCamp® نام دوره بوتکمپ آموزش کامل علم داده می باشد که توسط آکادمی یودمی منتشر شده است. این دوره، جامع ترین، به روزترین و معتبرترین دوره علوم داده در Udemy است. توسط شرکت هایی مانند VW، NASDAQ، NetApp، eventbrite و غیره گرفته شده است. این دوره، تنها دوره آموزشی Udemy است که به تازگی در ژوئیه 2022 توسعه یافته است و درس های فعلی و به روز A تا Z را پوشش می دهد که شما را به یک دانشمند داده تبدیل می کند. ایجاد شده توسط دکتر برایت، دکترا. در دارنده علوم داده، دانشمند ارشد سابق مایکروسافت، و هیئت علمی مدعو در موسسه Worcester، این دوره همه چیزهایی را که برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده کامل نیاز دارید، پوشش می دهد. مدرسان و مشاوران دوره بیش از 13 ماه را صرف ایجاد و بررسی دوره کردند تا مطمئن شوند که استانداردهای صنعتی و آکادمیک مطابقت دارد.

ما دقیقاً به شما نشان خواهیم داد که چگونه می توانید در این برنامه ها موفق شوید، از طریق مطالعات موردی دنیای واقعی کسب و کار. و برای هر یک از این برنامه ها یک هوش مصنوعی جداگانه برای حل چالش ایجاد خواهیم کرد.
در قسمت 1 - بهینه سازی فرآیندها، ما یک هوش مصنوعی خواهیم ساخت که جریان ها را در یک انبار تجارت الکترونیکی بهینه می کند.
در قسمت 2 - به حداقل رساندن هزینه ها، ما یک هوش مصنوعی پیشرفته تر خواهیم ساخت که هزینه های مصرف انرژی یک مرکز داده را بیش از 50٪ به حداقل می رساند! درست همانطور که گوگل سال گذشته به لطف DeepMind انجام داد.
در قسمت 3 - به حداکثر رساندن درآمد، ما یک هوش مصنوعی متفاوت می سازیم که درآمد یک کسب و کار خرده فروشی آنلاین را به حداکثر می رساند و باعث می شود بیش از 1 میلیارد دلار درآمد کسب کند!
در دوره آموزشی Udemy Artificial Intelligence for Business با آموزش هوش مصنوعی برای تجارت اشنا خواهید شد.

به عنوان یکی از شاخههای وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوهها و الگوریتمهایی میپردازد که بر اساس آنها رایانهها و سامانهها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا میکنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلیترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش دادهها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه میتواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گامبرداری روباتهای دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهشهایی که در یادگیری ماشینی میشود گستردهاست. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آناند که روشهای یادگیری تازهای به وجود بیاورند و امکانپذیری و کیفیت یادگیری را برای روشهایشان مطالعه کنند و در سوی دیگر عدهای از پژوهشگران سعی میکنند روشهای یادگیری ماشینی را بر مسایل تازهای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهشهای انجامشده دارای مولفههایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning Masterclass with Python, TensorFlow, GCP با آموزش یادگیری ماشین با پایتون، تنسورفالو و جی سی پی اشنا خواهید شد.