برنامه‌نویسی R برای علم داده - تمرین 250 مسئله - بخش 1

آنچه یاد خواهید گرفت:

• با حل تمرین‌های متنوع برنامه‌نویسی R، پایه‌ای قوی ایجاد کرده و مفاهیم کلیدی مانند تایپ‌های داده، ساختارهای کنترل و توابع را تثبیت می‌کنید.
• تجربه عملی کار با کتابخانه‌های محبوب R مانند dplyr ،ggplot2 ،tidyverse و caret را برای کارآمدی بیشتر در دستکاری و مصورسازی داده‌ کسب می‌کنید.
• با استفاده از تکنیک‌های آماده‌سازی داده‌، مجموعه داده‌های واقعی را پاکسازی، تبدیل و سازماندهی می‌کنید.
• با خلق نمودارهای تخصصی و آموزنده با ggplot2 و دیگر کتابخانه‌های مصورسازی، مهارت‌های مصورسازی داده خود را ارتقا می‌دهید.
• با انجام تحلیل‌های آماری توصیفی، آزمون فرضیات و تحلیل رگرسیون در R، مهارت‌های تحلیل آماری خود را تقویت می‌کنید.
• مجموعه داده‌های مختلف موجود در R را بررسی کرده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، دسته‌بندی و خوشه‌بندی را تمرین می‌کنید.
• با شناسایی خطاهای رایج و اعمال بهترین شیوه‌ها، کدهای R را اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی می‌کنید.
• با حل تمرین‌هایی که منعکس‌کننده تکس‌های رایج در پروژه‌های تحلیل داده و یادگیری ماشین هستند، برای چالش‌های واقعی علم داده آماده می‌شوید.

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از مفاهیم برنامه‌نویسی
• دانش مقدماتی برنامه‌نویسی R
• آشنایی با آمار اولیه و تحلیل داده‌

توضیحات دوره

این دوره طراحی شده تا شما را از طریق حل 250 تمرین عملی، در برنامه‌نویسی R ماهر سازد. چه تازه‌کار باشید و چه بخواهید مهارت‌های R خود را تقویت کنید، مطالب گسترده‌ای را پوشش می‌دهد که برای علم داده ضروری هستند. بیایید ببینیم این دوره چه چیزی برای ارائه دارد!

یادگیری اصول برنامه‌نویسی R

شما با درک مفاهیم اصلی برنامه‌نویسی R، شامل متغیرها، تایپ‌های داده‌ و سینتکس اولیه شروع می‌کنید. این تمرین‌ها پایه‌ و اساسی را فراهم می‌کنند که برای پرداختن به مباحث پیشرفته‌تر در ادامه دوره لازم است.

تسلط به پاکسازی و تبدیل داده‌

شما تجربه عملی در آماده‌سازی داده‌ و پاکسازی آنها را با کتابخانه‌های محبوب مانند dplyr و tidyverse کسب می‌کنید. شما یاد می‌گیرید چگونه مجموعه داده‌های واقعی را پاکسازی، تبدیل و سازماندهی کنید تا برای تحلیل آماده شوند.

مصورسازی داده با استفاده از ggplot2

مصورسازی داده یکی از ارکان مهم علم داده است. در این بخش با ggplot2 کار خواهید کرد تا نمودارهای آموزنده و جذاب بسازید. این کار به شما کمک می‌کند از داده‌ خود بینش‌های موثر را کسب کنید.

بررسی تکنیک‌های تحلیل آماری

شما تمرین‌های عملی در زمینه آمار در R انجام می‌دهید. شما روش‌های محاسبه میانگین، میانه، واریانس و انحراف معیار را یاد می‌گیرید. همچنین آزمون فرضیه و تحلیل رگرسیون را انجام خواهید داد.

اعمال الگوریتم‌های یادگیری ماشین

شما تکنیک‌های اولیه یادگیری ماشین مثل رگرسیون خطی، دسته‌بندی و خوشه‌بندی را با استفاده از مجموعه داده‌های واقعی تمرین می‌کنید. این بخش به شما کمک می‌کند تا نحوه به‌کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین در R را درک کنید.

تمرین اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی کد

در مسیر یادگیری، با چالش‌های کدنویسی مواجه خواهید شد که مهارت‌های اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی شما را تقویت می‌کند. شما یاد خواهید گرفت چگونه خطاها را شناسایی و فیکس کنید و کد خود را به صورت موثر اجرا نمایید.

کار با مجموعه داده‌های واقعی

در طول دوره با مجموعه داده‌های واقعی مختلف موجود در R کار خواهید کرد. از آمار سلامت تا داده‌ اقتصادی، این مجموعه‌ها چالش‌های متنوعی برای حل ارائه می‌دهند.

سنجش دانش شما با تمرین‌های چالشی

هر مسئله برای سنجش دانش شما و بهبود درک برنامه‌نویسی R طراحی شده است. در پایان دوره، آمادگی لازم برای به‌کارگیری R در پروژه‌های واقعی علم داده را خواهید داشت.

آماده‌سازی برای بخش 2

پس از اتمام بخش 1، توصیه می‌شود در دوره «برنامه‌نویسی R برای علم داده - تمرین 250 سوال - بخش 2» شرکت کنید تا تمرین‌های پیشرفته‌تر و دیدگاه عمیق‌تری نسبت به برنامه‌نویسی R به دست آورید. روند یادگیری را ادامه دهید و مهارت‌هایتان را کامل کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• علاقه‌مندان مشتاق علم داده که می‌خواهند مهارت‌های برنامه‌نویسی R را از طریق تمرین عملی تقویت کنند.
• برنامه‌نویسان R که قصد دارند توانایی حل مسئله و استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته R در تحلیل داده‌ واقعی را بهبود بخشند.
• دانشجویان و حرفه‌ای‌های علم داده که می‌خواهند درک بهتری از دستکاری داده، مصورسازی و یادگیری ماشین در R داشته باشند.
• یادگیرندگان خودآموز و علاقه‌مندانی که می‌خواهند با استفاده از مجموعه داده‌های واقعی، مسائل مختلف داده‌ را با R حل کنند.
• کسانی که برای مصاحبه‌های شغلی علم داده یا دریافت گواهینامه‌هایی که نیاز به تسلط به برنامه‌نویسی R و تکنیک‌های تحلیل داده دارند، آماده می‌شوند.