آموزش آسان پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین

آنچه یاد خواهید گرفت:

• علم داده چیست؟
• چرا پایتون برای علم داده؟
• راه‌اندازی محیط کار شما (Jupyter Notebook، Anaconda ،VSCode)
• بررسی در مجموعه‌داده‌ (Head ،Tail ،Describe، Info)
• مقدمه‌ای بر Matplotlib و Seaborn
• شخصی‌سازی نمودارها (برچسب‌ها، رنگ‌ها، تم‌ها)
• ساخت روایت‌های ویژوال با داده
• آمار توصیفی و توزیع داده‌
• آمار توصیفی در برابر آمار استنباطی
• فاصله‌های اطمینان و P-Valueها
• کوئیزهای کوتاه و تمرین‌ها
• یادگیری ماشین چیست؟
• رگرسیون خطی با Scikit-Learn
• رگرسیون لجستیک
• k-نزدیک‌ترین همسایه‌ها
• درخت‌های تصمیم گیری و جنگل تصادفی
• دقت مدل، ماتریس سردرگمی، منحنی‌های ROC
• وب‌اسکرپینگ با BeautifulSoup و Requests و موارد بیشتر....

پیش‌نیازهای دوره

• نیازی به تجربه‌ی برنامه‌نویسی نیست.

توضیحات دوره

قدرت علم داده و یادگیری ماشین با پایتون را آزاد کنید و داده‌ خود را به بینش‌های کاربردی تبدیل کنید. این دوره برای مبتدیان، علاقه‌مندان به علم داده و توسعه‌دهندگانی طراحی شده است که می‌خواهند در یکی از سریع‌ترین حوزه‌های در حال رشد فناوری، تجربه‌ای عملی و کاربردی به دست آورند.

شما ابتدا اصول برنامه‌نویسی پایتون و کاربرد آن در علم داده را یاد خواهید گرفت. مفاهیم کلیدی مانند انواع داده، حلقه‌ها، توابع و کتابخانه‌ها معرفی می‌شوند تا اصول محکم برای مباحث پیشرفته‌تر در یادگیری ماشین داشته باشید.

سپس به بررسی دستکاری داده و تحلیل آن با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند Pandas و NumPy خواهید پرداخت. یاد می‌گیرید چگونه داده‌ را به‌صورت مؤثر پاک‌سازی، سازمان‌دهی و بررسی کنید تا برای گردش های کار یادگیری ماشین و کاربردهای واقعی آماده شوند.

در ادامه، دوره به مفاهیم یادگیری ماشین می‌پردازد؛ از جمله یادگیری نظارت‌شده و بدون‌نظارت، رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و ارزیابی مدل. شما درک خواهید کرد که چگونه مدل‌های پیش‌بینی‌گر بسازید و با استفاده از پایتون تصمیم‌های داده محور بگیرید.

در طول این دوره، مهارت‌های عملی زیر را به دست خواهید آورد:

• کار با پایتون برای تحلیل و مصورسازی داده
• پاک‌سازی و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌ برای یادگیری ماشین
• ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• اعمال الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی
• مصورسازی بینش‌ها با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn

تا پایان این دوره، می‌توانید با اطمینان از تکنیک‌های علم داده و یادگیری ماشین با پایتون برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده کنید. یاد می‌گیرید چگونه داده‌ خام را به بینش‌های معنادار تبدیل کنید، مدل‌های پیش‌بینی‌گر بسازید و یافته‌های خود را به‌طور مؤثر ارائه دهید.

این دوره برای افراد زیر مناسب است؟

• مبتدیانی که می‌خواهند وارد حوزه‌ی علم داده و یادگیری ماشین شوند.
• توسعه‌دهندگان و تحلیل‌گرانی که می‌خواهند مهارت‌های پایتون خود را تقویت کنند.
• دانشجویانی که برای نقش‌ها یا رقابت‌های علم داده آماده می‌شوند.
• هر کسی که به استفاده از پایتون برای تصمیم‌گیری داده محور علاقه‌مند است.

همین حالا در این دوره شرکت کنید تا علم داده و یادگیری ماشین با پایتون را به‌طور کامل یاد بگیرید، با مثال‌های واقعی و تمرین‌های عملی که شما را برای یک مسیر شغلی در علم داده آماده می‌کنند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• هر کسی که به استفاده از پایتون برای تصمیم‌گیری داده محور علاقه‌مند است.
• دانشجویانی که برای نقش‌ها یا رقابت‌های علم داده آماده می‌شوند.
• مبتدیانی که می‌خواهند وارد حوزه‌ی علم داده و یادگیری ماشین شوند.
• توسعه‌دهندگان و تحلیل‌گرانی که می‌خواهند مهارت‌های پایتون خود را تقویت کنند.