تسلط به علم داده پیشرفته - برای متخصصان علم داده و هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

جلسات علم داده بخش 1 و 2: درک متدولوژی‌ها و رویکردهای اصولی در علم داده
علم داده در مقابل تحلیل سنتی: مقایسه تکنیک‌های مدرن علم داده با متدهای آماری سنتی
مسیر شغلی دانشمند داده بخش 1 و 2: بررسی مهارت‌ها، نقش‌ها و مسئولیت‌های یک دانشمند داده
بررسی فرآیند علم داده بخش 1 و 2: کسب بینش در مورد فرآیند ابتدا تا انتها علم داده
آشنایی با پایتون برای علم داده: یادگیری برنامه‌نویسی پایتون برای تسک ها و تحلیل‌های علم داده
کتابخانه‌های پایتون برای علم داده: تسلط به کتابخانه‌های کلیدی پایتون مانند Numpy ،Pandas و Matplotlib
آشنایی با R برای علم داده: آشنایی با برنامه‌نویسی R برای تحلیل‌های آماری
ساختارهای داده و توابع در پایتون و R: مدیریت و دستکاری کارآمد داده‌ با استفاده از پایتون و R
آشنایی با متدهای جمع‌آوری داده: درک تکنیک‌های مختلف جمع‌آوری داده، از جمله متدهای آزمایشی
پیش‌پردازش داده (بخش 1 و 2): پاکسازی و تبدیل داده‌ خام برای آماده‌سازی جهت تحلیل
تحلیل داده اکتشافی (EDA): شناسایی داده‌ پرت و ناهنجاری‌ها برای درک بهتر داده‌ شما
تکنیک‌های مصورسازی داده: انتخاب متدهای مصورسازی مناسب برای نمایش بینش‌های داده
Tableau و مصورسازی داده: استفاده از Tableau برای مصورسازی پیشرفته داده
آمار استنباطی برای تست فرضیه: اعمال آمار استنباطی برای تست فرضیه‌ها و تعیین فواصل اطمینان
آشنایی با یادگیری ماشین: یادگیری اصول یادگیری ماشین و کاربردهای آن
یادگیری بدون نظارت (خوشه‌بندی، DBSCAN، کاهش ابعاد): کشف الگوها و خوشه‌ها در مجموعه داده‌ بدون برچسب
یادگیری با نظارت (رگرسیون، طبقه‌بندی، درخت‌های تصمیم): ساخت و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده با استفاده از داده‌ برچسب‌دار
معیارهای ارزیابی برای رگرسیون و طبقه‌بندی: استفاده از معیارهای مختلف برای سنجش عملکرد مدل یادگیری ماشین
تکنیک‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل: بهبود استحکام مدل از طریق توازن بایاس-واریانس و تکنیک‌های اعتبارسنجی
چالش‌های اخلاقی در علم داده: پرداختن به نگرانی‌های اخلاقی در جمع‌آوری داده و استقرار مدل

پیش‌نیازهای دوره

هر کسی می‌تواند این کلاس را یاد بگیرد، این دوره بسیار ساده است.

توضیحات دوره

این برنامه جامع تسلط به علم داده برای تجهیز یادگیرندگان به مهارت‌ها و دانش ضروری در سراسر چرخه عمر علم داده طراحی شده است. این دوره مفاهیم کلیدی، ابزارها و تکنیک‌ها در علم داده را از جمع‌آوری و پردازش اولیه داده گرفته تا مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین پوشش می‌دهد. در ادامه آنچه یادگیرندگان بررسی خواهند کرد آمده است:

اصول اصلی علم داده:

جلسات علم داده بخش 1 و 2 – اصولی از متدولوژی ها و رویکردهای علم داده.
علم داده در مقابل تحلیل سنتی – مقایسه تکنیک‌های مدرن علم داده با متدهای آماری سنتی
مسیر شغلی دانشمند داده بخش 1 و 2 – نقش‌ها، مهارت‌ها و مسئولیت‌های یک دانشمند داده.
بررسی فرآیند علم داده بخش 1 و 2 – آشنایی با فرآیند گام به گام در پروژه‌های علم داده

ملزومات برنامه‌نویسی:

آشنایی با پایتون برای علم داده – اصول برنامه‌نویسی پایتون که برای تسک های علم داده طراحی شده است.
کتابخانه‌های پایتون برای علم داده – بررسی عمیق کتابخانه‌های کلیدی پایتون مانند Numpy ،Pandas ،Matplotlib و Seaborn
آشنایی با R برای علم داده – یادگیری اصول اولیه زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل‌های آماری
ساختارهای داده و توابع در پایتون و R – تکنیک‌های کارآمد برای مدیریت و دستکاری داده‌ در هر دو زبان پایتون و R

جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده:

آشنایی با متدهای جمع‌آوری داده – درک تکنیک‌های مختلف جمع‌آوری داده، از جمله مطالعات آزمایشی
پیش‌پردازش داده – پاکسازی، تبدیل و آماده‌سازی داده‌ برای تحلیل (بخش 1 و 2)
تحلیل داده اکتشافی (EDA) – شناسایی داده‌ پرت، ناهنجاری‌ها و درک ساختار زیربنایی داده‌
آماده‌سازی داده – ادغام، تبدیل و پاکسازی مجموعه داده‌ برای تحلیل
مدیریت داده‌های گمشده و پرت – تکنیک‌هایی برای مدیریت داده‌ ناقص یا نادرست

مصورسازی و تحلیل:

تکنیک‌های مصورسازی داده – بهترین شیوه‌ها برای انتخاب متد مصورسازی مناسب برای نمایش داده‌
Tableau و مصورسازی داده – استفاده از نرم‌افزار پیشرفته مصورسازی داده
آمار استنباطی برای تست فرضیه و فواصل اطمینان – مفاهیم کلیدی آماری برای تست فرضیه‌ها

تسلط به یادگیری ماشین:

آشنایی با یادگیری ماشین – مفاهیم اصلی، انواع یادگیری و کاربردهای آنها
یادگیری بدون نظارت (خوشه‌بندی، DBSCAN، کاهش ابعاد) – کشف الگوها در داده‌ بدون برچسب
یادگیری با نظارت (رگرسیون، طبقه‌بندی، درخت‌های تصمیم) – ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده از داده‌ برچسب‌دار
معیارهای ارزیابی برای رگرسیون و طبقه‌بندی – تکنیک‌هایی برای ارزیابی عملکرد مدل (مانند دقت، پرسیژن، ریکال)
تکنیک‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل – متدهایی برای بهبود استحکام مدل، از جمله توازن بایاس-واریانس

مباحث پیشرفته در علم داده:

کاهش ابعاد (t-SNE) – کاهش پیچیدگی در مجموعه داده‌ با ابعاد بالا
مهندسی و انتخاب ویژگی – انتخاب بهترین ویژگی‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
SQL برای علم داده – نوشتن کوئری‌های SQL برای استخراج داده و تکنیک‌های پیشرفته کوئری‌نویسی
چالش‌های اخلاقی در علم داده – درک پیامدهای اخلاقی در جمع‌آوری، مدیریت و استقرار مدل

کاربردهای عملی و مطالعات موردی:

مطالعه موردی علم داده در عمل (بخش 1 و 2) – پروژه‌های واقعی علم داده، با ترکیب تئوری و پیاده‌سازی عملی
پایتون و R ابتدا تا انتها برای علم داده – تمرینات کدنویسی عملی برای تسلط بر پایتون و R در سناریوهای تحلیل داده واقعی
کار با اپلیکیشن های علم داده – اعمال تکنیک‌های علم داده در موقعیت‌های دنیای واقعی

در پایان این برنامه، یادگیرندگان برای مدیریت پروژه‌های علم داده به صورت ابتدا تا انتها، شامل جمع‌آوری داده، پاکسازی، مصورسازی، تحلیل آماری و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین قوی، مجهز خواهند شد. این دوره با پروژه‌های عملی، مطالعات موردی و یک پروژه نهایی، اصولی محکم در علم داده و یادگیری ماشین فراهم می‌کند و یادگیرندگان را برای نقش‌هایی مانند دانشمند داده و متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آماده می‌سازد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های آینده را بیاموزد و به یک دانشمند داده، دانشمند داده ارشد، دانشمند هوش مصنوعی، مهندس هوش مصنوعی، پژوهشگر هوش مصنوعی و متخصص هوش مصنوعی تبدیل شود.