گواهینامه علم داده با استفاده از پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک مقدمه‌ علم داده و پایتون - از تعریف، اهمیت و کاربردهای علم داده واقعی
• بررسی دستکاری و پاکسازی داده شامل ایمپورت و اکسپورت داده از فرمت‌های CSV، اکسل و جی‌سان
• کسب تخصص در تحلیل اکتشافی داده (EDA) با ابزارهای مصورسازی مثل Matplotlib و Seaborn برای ایجاد نمودارهای میله‌ای، خطی و پراکندگی
• کار با تحلیل آماری در پایتون و تمرکز بر آزمون فرضیه با آزمون‌های پارامتریک و غیر پارامتریک
• تسلط به مبانی یادگیری ماشین، درک یادگیری نظارت‌ شده در مقابل نظارت نشده و متریک‌های ارزیابی
• بررسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون شامل الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌ شده مثل درختان تصمیم‌گیری، جنگل‌های تصادفی و ماشین‌های بردار پشتیبان
• پرداختن به مباحث پیشرفته در علم داده شامل مهندسی ویژگی، یادگیری عمیق و تفسیرپذیری مدل
• پرداختن به یادگیری عمیق با پایتون، ساخت مدل‌ها با تنسورفلو و کراس، شامل شبکه‌های عصبی کانولوشن
• کسب تجربه عملی در تحلیل کلان داده‌ با پایتون، یادگیری آپاچی اسپارک، PySpark و تحلیل داده توزیع‌ شده
• اعمال مهارت‌های خود از طریق پروژه‌های کاربردی علم داده، یادگیری طراحی، پیاده‌سازی و ارائه راه‌حل‌های علم داده

پیش‌نیازهای دوره

• شما باید به حوزه علم داده، برنامه‌نویسی و نحوه استفاده از داده برای استخراج بینش‌ها و ساخت سیستم‌های هوشمند علاقه‌مند باشید.
• تمایل به یادگیری جمع‌آوری، پاکسازی، دستکاری و تحلیل داده با پایتون و کتابخانه‌های ضروری مانند Pandas و NumPy و Matplotlib و Seaborn
• علاقه‌مندی به یوزکیس‌های واقعی علم داده شامل تحلیل اکتشافی داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و تحلیل کلان داده‌
• آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، حلقه‌ها، توابع) و درک ریاضیات و آمار پایه توصیه می‌شود.

توضیحات دوره

گام بعدی در مسیر علم داده و پایتون را بردارید. چه دانشمند داده در حال ظهور، تحلیلگر، مهندس یادگیری ماشین یا رهبر کسب‌وکار باشید، این دوره شما را با مهارت‌های لازم برای بهره‌برداری از پایتون و تکنیک‌های تحلیل مدرن برای راه‌حل‌های داده محور واقعی مجهز می‌کند. شما می‌آموزید چگونه ابزارهایی مانند Pandas و Scikit-learn، تنسورفلو، کراس و Spark روش تحلیل داده، پیش‌بینی و ساخت اپلیکیشن‌های مجهز به هوش مصنوعی را در سازمان‌ها تغییر می‌دهند.

با رهنمود پروژه‌های عملی و مطالعات موردی، موارد زیر را درک خواهید کرد:

• تسلط به مفاهیم اساسی علم داده و گردش‌کارهای پایتون که در مجموعه داده‌‌های واقعی اعمال می‌شوند.
• کسب تجربه عملی در جمع‌آوری، پاکسازی و دستکاری داده با کتابخانه‌هایی مثل Pandas و NumPy
• یادگیری مصورسازی، تحلیل و مدل‌سازی داده با استفاده از Matplotlib و Seaborn و الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• بررسی مباحث پیشرفته مانند مهندسی ویژگی، شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و تحلیل کلان داده‌ با PySpark
• درک بهترین شیوه‌ها برای ارزیابی مدل، توضیح‌پذیری و اشتراک‌گذاری مؤثر بینش‌ها
• موقعیت‌یابی خود برای مزیت رقابتی با ساخت مهارت‌های مورد تقاضا در تقاطع برنامه‌نویسی، علم داده و هوش مصنوعی

چارچوب‌های دوره

• دروس ویدئویی جذاب، مطالعات موردی، پروژه‌ها، منابع قابل دانلود و تمرین‌های تعاملی طراحی شده تا به شما کمک کنند مفاهیم را عمیقا درک کنید اینکه چگونه پایتون را برای علم داده و یادگیری ماشین به کار ببرید.
• این دوره شامل مطالعات موردی صنعتی، تمرین‌های کدنویسی، آزمون‌ها، ارزیابی‌های با سرعت خود و لابراتوارهای عملی برای تقویت توانایی شما در جمع‌آوری، تحلیل و مدل‌سازی داده به‌ صورت مؤثر است.
• در بخش اول دوره، مبانی علم داده، پایتون و مهارت‌های ضروری در مدیریت داده را یاد می‌گیرید.
• • در بخش میانی دوره، تجربه عملی در انجام تحلیل اکتشافی داده، اعمال آمار، ساخت الگوریتم‌های یادگیری ماشین و کار با ابزارهای داده بزرگ مثل Spark کسب می‌کنید.
•  در بخش نهایی دوره، یادگیری عمیق، تفسیرپذیری مدل، تحلیل‌های پیشرفته و تکمیل پروژه‌های واقعی را بررسی خواهید کرد.

محتوای دوره:

بخش 1

مقدمه و برنامه‌ مطالعه

• مقدمه و آشنایی با مدرس
• برنامه‌ مطالعه و ساختار دوره

ماژول 1 - آشنایی با علم داده و پایتون

• بررسی علم داده
• آشنایی با پایتون برای علم داده
•  نتیجه‌گیری از آشنایی با علم داده و پایتون

ماژول 2 - دستکاری و پاکسازی داده‌

• ایمپورت و اکسپورت داده‌
• پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌
• نتیجه‌گیری از دستکاری و پاکسازی داده‌

ماژول 3 -. تحلیل اکتشافی داده‌ (EDA)

• مصورسازی داده‌ با Matplotlib و Seaborn
• آمار توصیفی و خلاصه‌سازی داده‌
• نتیجه‌گیری از تحلیل اکتشافی داده‌

ماژول 4 - تحلیل آماری با پایتون

• آزمون فرضیه
• مدل‌سازی آماری
• نتیجه‌گیری از تحلیل آماری با پایتون

ماژول 5 - مبانی یادگیری ماشین

• آشنایی با یادگیری ماشین
• ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• نتیجه‌گیری مبانی یادگیری ماشین

ماژول 6 - الگوریتم‌های یادگیری ماشین با پایتون

• الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌ شده
• الگوریتم‌های یادگیری نظارت نشده
• نتیجه‌گیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین با پایتون

ماژول 7 - مباحث پیشرفته در علم داده

• مهندسی ویژگی
•  یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• تفسیر‌پذیری و توضیح‌پذیری مدل
• نتیجه‌گیری مباحث پیشرفته در علم داده

ماژول 8 - یادگیری عمیق با پایتون

• آشنایی با یادگیری عمیق
• ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس
• نتیجه‌گیری یادگیری عمیق با پایتون

ماژول 9 - تحلیل کلان‌ داده با پایتون

• آشنایی با فناوری‌های کلان‌ داده
• تحلیل کلان‌ داده با اسپارک
• نتیجه‌گیری از تحلیل کلان‌ داده با پایتون

ماژول 10 - پروژه‌های کاربردی علم داده

• پروژه‌های واقعی علم داده
• پیاده‌سازی و ارائه پروژه
•  نتیجه‌گیری

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان مشتاق داده، مهندسان یادگیری ماشین و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که می‌خواهند مهارت‌های اساسی قوی در علم داده مبتنی بر پایتون ایجاد کنند.
• متخصصان IT، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و تحلیلگرانی که به دنبال انتقال به نقش‌های علم داده یا یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین در کار خود هستند.
• دانشجویان، مدرسان و محققانی که علاقه‌مند به بکارگیری تکنیک‌های پایتون و یادگیری ماشین در چالش‌های داده‌ واقعی هستند.
• متخصصان هوش تجاری و تحلیل که می‌خواهند مهارت‌های خود را در تحلیل پیش‌بینانه، یادگیری عمیق و کلان داده گسترش دهند.
• کسی که در مورد حل مسئله داده محور کنجکاو است و مشتاق کسب تجربه عملی با ابزارهایی مانند Pandas و Scikit-learn، تنسورفلو و اسپارک است.