تسلط به پایتون برای داده، آمار و مدل‌سازی آماری

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک قوی از برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده و آمار
• تجربه عملی از طریق پروژه‌های کاربردی و مطالعات موردی
• توانایی به‌کارگیری تکنیک‌های مدل‌سازی آماری با استفاده از پایتون
• درک کاربردهای دنیای واقعی در تحلیل داده و یادگیری ماشین

پیش نیازهای دوره

• هیچ دانش یا تجربه قبلی مورد نیاز نیست. همه چیز از مبانی مطلق توضیح داده می‌شود.

توضیحات دوره

با دوره جامع «پایتون برای علم داده و مدل‌سازی آماری»، دنیای علم داده و مدل‌سازی آماری را آشکار کنید.

چه مبتدی باشید و چه به دنبال بهبود مهارت‌های خود باشید، این دوره یک مسیر ساختاریافته برای استادی در پایتون برای علم داده و ورود به دنیای شگفت‌انگیز مدل‌سازی آماری فراهم می‌کند.

ماژول 1: مبانی پایتون برای علم داده

به مبانی پایتون برای علم داده وارد شوید، جایی که اصول اولیه‌ای را که پایه‌ی سفر داده‌ی شما را تشکیل می‌دهند، خواهید آموخت.

• جلسه 1: مقدمه‌ای بر پایتون و علم داده
• جلسه 2: سینتکس پایتون و جریان کنترل
• جلسه 3: ساختارهای داده در پایتون
• جلسه 4: مقدمه‌ای بر Numpy و Pandas برای دستکاری داده‌ها

ماژول 2: ملزومات علم داده با پایتون

اجزای اصلی علم داده با استفاده از پایتون، شامل تحلیل اکتشافی داده‌ها، مصورسازی و یادگیری ماشین را بررسی کنید.

• جلسه 5: تحلیل اکتشافی داده‌ها با Pandas و Numpy
• جلسه 6: مصورسازی داده با Matplotlib ،Seaborn و Bokeh
• جلسه 7: مقدمه‌ای بر Scikit-Learn برای یادگیری ماشین در پایتون

ماژول 3: تسلط به احتمالات، آمار و یادگیری ماشین

دانش عمیقی از احتمالات، آمار و یکپارچه‌سازی یکپارچه آن‌ها با قابلیت‌های قدرتمند یادگیری ماشین پایتون به دست آورید.

• جلسه 8: تفاوت بین احتمالات و آمار
• جلسه 9: نظریه مجموعه‌ها و مدل‌های احتمالاتی
• جلسه 10: متغیرهای تصادفی و توزیع‌ها 
• جلسه 11: امید ریاضی، واریانس و گشتاورها 

ماژول 4: مدل‌سازی آماری عملی با پایتون

درک خود از احتمالات و آمار را برای ساخت مدل‌های آماری و کاوش کاربردهای دنیای واقعی آن‌ها به کار بگیرید.

• جلسه 12: احتمالات و مدل‌سازی آماری در پایتون
• جلسه 13: تکنیک‌های تخمین و تخمین بیشینه درست‌نمایی
• جلسه 14: رگرسیون لجستیک و واگرایی KL
• جلسه 15: اتصال احتمالات، آمار و یادگیری ماشین در پایتون

ماژول 5: مدل‌سازی آماری به زبان ساده

مدل‌سازی آماری با پایتون را ساده کنید، شامل آمار توصیفی، تست فرضیه، همبستگی و موارد دیگر.

• جلسه 16: مروری بر آمار توصیفی در پایتون
• جلسه 17: مقدمه‌ای بر آزمون فرضیه
• جلسه 18: فرضیه صفر و فرضیه جایگزین با پایتون
• جلسه 19: همبستگی و کوواریانس در پایتون

ماژول 6: پیاده‌سازی مدل‌های آماری

عمیق‌تر به پیاده‌سازی مدل‌های آماری با پایتون، شامل رگرسیون خطی، رگرسیون چندگانه و مدل‌های سفارشی بپردازید.

• جلسه 20: رگرسیون خطی و ضرایب
• جلسه 21: آزمون همبستگی در پایتون
• جلسه 22: رگرسیون چندگانه و تست F
• جلسه 23: ساخت مدل‌های آماری سفارشی با الگوریتم‌های پایتون

ماژول 7: پروژه‌های نهایی و کاربردهای دنیای واقعی

مهارت‌های خود را با پروژه‌های عملی، مطالعات موردی و کاربردهای دنیای واقعی به بوته آزمایش بگذارید.

• جلسه 24: مینی‌پروژه‌هایی ادغام‌کننده پایتون، علم داده و آمار
• جلسه 25: مطالعه موردی 1: کاربردهای دنیای واقعی مدل‌های آماری
• جلسه 26: مطالعه موردی 2: تحلیل داده و مصورسازی مبتنی بر پایتون

ماژول 8: نتیجه‌گیری و گام‌های بعدی

سفر خود را با مروری بر مفاهیم کلیدی و راهنمایی در مورد پیشبرد مسیر شغلی خود در علم داده به پایان برسانید.

• جلسه 27: مرور و خلاصه مفاهیم کلیدی
• جلسه 28: ادامه مسیر یادگیری شما در علم داده و پایتون

در این ماجراجویی یادگیری تحول‌آفرین همراه باشید، جایی که مهارت‌ها و دانش لازم برای برتری در علم داده، مدل‌سازی آماری و پایتون را به دست خواهید آورد. اکنون در این دوره شرکت کنید و مسیر خود را به سوی موفقیت داده-محور آغاز کنید!

چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟

• علاقه‌مندان به علم داده
• تحلیلگران داده
• تحلیلگران کسب‌وکار
• دانشجویانی که به دنبال شغلی در زمینه‌های مرتبط با داده هستند.
• هر کسی که علاقه‌مند به استفاده از پایتون برای کسب بینش از داده‌ها است.

چرا این دوره؟

در دنیای داده-محور امروز، تسلط به پایتون و مدل‌سازی آماری مجموعه‌ای از مهارت‌های بسیار پرتقاضا است. این دوره شما را با دانش و تجربه عملی مورد نیاز برای برتری در تحلیل داده، مصورسازی و مدل‌سازی با استفاده از پایتون توانمند می‌سازد. چه هدفتان شروع کار، ارتقای نقش فعلی‌تان یا صرفاً کاوش در دنیای داده‌ها باشد، این دوره پایه‌ی مورد نیاز شما را فراهم می‌کند.

چه چیزی خواهید آموخت:

این دوره به گونه‌ای ساختار یافته است که شما را از اصول پایتون به مدل‌سازی آماری پیشرفته می‌رساند و شما را به مهارت‌های زیر مجهز می‌کند:

• تسلط به سینتکس پایتون و ساختارهای داده برای دستکاری مؤثر داده‌ها
• بررسی تکنیک‌های تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از Pandas و Numpy
• ایجاد مصورسازی‌های داده جذاب با استفاده ازMatplotlib  Seaborn و Bokeh
• ورود به Scikit-Learn برای یادگیری ماشین در پایتون
• درک مفاهیم کلیدی در احتمالات و آمار
• به‌کارگیری تکنیک‌های مدل‌سازی آماری در سناریوهای دنیای واقعی
• ساخت مدل‌های آماری سفارشی با استفاده از الگوریتم‌های پایتون
• انجام تست فرضیه و تحلیل همبستگی
• پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی و چندگانه
• کار بر روی پروژه‌های عملی و مطالعات موردی دنیای واقعی

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیان در پایتون و علم داده
• علاقه‌مندان به پایتون که به دنبال به‌کارگیری مهارت‌ها در تحلیل داده هستند.
• علاقه‌مندان به علم داده که به دنبال یک اصول قوی هستند.
• متخصصانی که قصد ارتقای مهارت‌های مدل‌سازی آماری خود را دارند.