برنامه‌نویسی پایتون - یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول پایتون و کتابخانه Numpy
• هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟
• تاریخچه یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی پایتون
• Turing Machine و Turing Test
• منطق یادگیری ماشین؛ مانند مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش داده، آموزش و تست مدل و غیره
• شبکه عصبی مصنوعی (ANN) چیست؟
• ساختار شبکه عصبی (NN)
• عملیات‌های تانسوز
• مدرسان پایتون در یودمی در همه‌ موارد از توسعه نرم‌افزار تا تحلیل داده تخصص دارند و به آموزش‌های مؤثر خود شناخته می‌شوند.
• یادگیری ماشین فقط برای متون پیش‌بینانه یا تشخیص صوتی گوشی هوشمند کاربرد ندارد. یادگیری ماشین به‌ طور مداوم در صنایع جدید به کار گرفته می‌شود.
• موتور NN
• کراس
• تنسورفلو با برنامه‌نویسی پایتون
• شبکه عصبی کانولوشن
• شبکه عصبی بازگشتی و LTSM
• یادگیری انتقالی با برنامه‌نویسی پایتون
• برنامه‌نویسی پایتون
• یادگیری ماشین با پایتون
• یادگیری عمیق با پایتون
• پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح‌ بالا، شی‌گرا و چندمنظوره است.
• پایتون یک زبان چندپارادایمی است، یعنی از رویکردهای مختلف برنامه‌نویسی در کنار سبک‌های برنامه‌نویسی رویه‌ای و تابعی پشتیبانی می‌کند.
• پایتون یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره و پرکاربرد است، اما محدودیت‌هایی هم دارد. چون پایتون یک زبان تفسیر شده و با تایپ‌های پویا است.
• پایتون یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است که در صنایع و پلتفرم‌های مختلف به‌ طور گسترده استفاده می‌شود. یکی از کاربردهای رایج پایتون اسکریپت‌نویسی است، یعنی اتوماسیون تسک‌ها
• پایتون زبانی محبوب است که در صنایع و شاخه‌های مختلف برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. مهندسان DevOps از پایتون برای اسکریپت‌نویسی وبسایت‌ها استفاده می‌کنند.
• پایتون سینتکس ساده‌ دارد که آن را به زبان برنامه‌نویسی بسیار خوبی برای یادگیری مبتدیان تبدیل می‌کند. برای یادگیری پایتون به‌ صورت خودآموز، ابتدا باید با آن آشنا شوید.
• یادگیری ماشین به سیستم‌هایی اشاره دارد که با استفاده از یک مدل آموزش‌ دیده روی داده‌ واقعی، پیش‌بینی‌ها را انجام می‌دهند.
• امروزه یادگیری ماشین تقریباً در همه حوزه‌ها به کار گرفته می‌شود. این حوزه‌ها شامل تشخیص پزشکی، تشخیص چهره، پیش‌بینی آب‌وهوا، پردازش تصویر و غیره هستند.
• می‌توان از یادگیری ماشین بدون کدنویسی هم استفاده کرد، اما ساخت سیستم‌های جدید معمولاً به کد نیاز دارد.
• پایتون پرکاربردترین زبان در یادگیری ماشین است. مهندسانی که سیستم‌های یادگیری ماشین می‌نویسند، اغلب از Jupyter Notebooks و پایتون در کنار هم استفاده می‌کنند.
• یادگیری ماشین معمولاً به دو بخش یادگیری ماشین نظارت‌ شده و یادگیری ماشین بدون نظارت تقسیم می‌شود. 
• یادگیری ماشین یکی از سریع‌ترین و محبوب‌ترین مسیرهای شغلی علوم کامپیوتر در دنیای امروز است. این حوزه پیوسته در حال رشد و تکامل است.
• یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای کوچک‌تر از طیف گسترده‌تر هوش مصنوعی است. در حالی که هوش مصنوعی هر «ماشین هوشمند» را توصیف می‌کند.
• یک مهندس یادگیری ماشین باید برنامه‌نویسی بسیار توانمند با دانش عمیق در علوم کامپیوتر، ریاضیات و علم داده باشد.
• یادگیری ماشین با پایتون و یادگیری عمیق با پایتون همراه با تحلیل داده، هوش مصنوعی، OOP و پروژه‌های پایتون

پیش‌نیازهای دوره

• مهارت کدنویسی پایتون یک امتیاز محسوب می‌شود.
• مهارت‌های ریاضی درک شما را تقویت می‌کند.
• توانایی دانلود و نصب همه نرم‌افزارها و ابزارهای رایگان مورد نیاز برای تمرین را داشته باشید.
• اخلاق کاری قوی، تمایل به یادگیری و اشتیاق زیاد برای کشف دنیای دیجیتال
• فقط خودتان، رایانه‌ و انگیزه‌ برای شروع همین حالا کافی است.
• دانش پایه‌ای از زبان برنامه‌نویسی پایتون
• نرم‌افزارها و ابزارهای رایگانی که در دوره یادگیری ماشین از صفر تا صد استفاده می‌شوند.
• عزم راسخ و صبر برای یادگیری یادگیری ماشین
• کنجکاوی نسبت به یادگیری ماشین با پایتون
• تمایل برای یادگیری پایتون
• تمایل به کار روی یادگیری ماشین با پایتون
• تمایل برای یادگیری پایتون 3
• تمایل برای یادگیری numpy
• تمایل برای یادگیری numpy و پایتون، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• تمایل برای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون، numpy و یادگیری عمیق با پایتون و یادگیری ماشین با پایتون

توضیحات دوره

به دوره «برنامه‌نویسی پایتون - یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با پایتون» خوش آمدید.

پایتون، یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی پایتون، جنگو، هک اخلاقی، تحلیل داده، پایتون برای مبتدیان، یادگیری ماشین با پایتون، بوت‌کمپ پایتون، یادگیری ماشین با پایتون و یادگیری عمیق با پایتون همراه با تحلیل داده، هوش مصنوعی، OOP و پروژه‌های پایتون

آموزش کامل و عملی یادگیری عمیق با پایتون - شما یادگیری ماشین با پایتون را از صفر تا صد می‌آموزید و در پایتون 3 به سطح حرفه‌ای می‌رسید.

مدرسان پایتون در OAK Academy در همه‌ موارد از توسعه نرم‌افزار تا تحلیل داده تخصص دارند و به آموزش‌های مؤثر و دوستانه خود برای دانشجویان در همه سطوح شناخته می‌شوند.

چه در حوزه یادگیری ماشین کار کنید، چه در امور مالی، یا در مسیر توسعه وب و علم داده باشید، پایتون یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی است که می‌توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به‌ ویژه برای اپلیکیشن‌های دسکتاپ، وب اپلیکیشن‌ها و کسب‌وکار مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و کاربردپذیری تأکید دارد. پایتون بر این اصل توسعه یافت که فقط یک راه برای انجام کارها وجود داشته باشد (و ترجیحاً یک راه واضح)، فلسفه‌ای که به سطح بالایی از استانداردسازی کد منجر شده است. هسته زبان برنامه‌نویسی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد آن نیز بسیار بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از مهم‌ترین مزیت‌های آن است و ابزارهای متنوعی را برای برنامه‌نویسان فراهم می‌کند که برای تسک‌های مختلف مناسب‌ هستند.

یادگیری ماشین فقط برای متن‌های پیش‌بینانه یا تشخیص صوتی گوشی هوشمند کاربرد ندارد. یادگیری ماشین به‌ طور مداوم در صنایع و مسائل جدید به کار گرفته می‌شود. چه بازاریاب باشید، چه طراح بازی ویدئویی یا برنامه‌نویس، این دوره اینجاست تا به شما کمک کند یادگیری ماشین را در کار خود به‌کار بگیرید.

تصور زندگی بدون یادگیری ماشین دشوار است. متن‌های پیش‌بینانه، فیلترینگ ایمیل و دستیارهای شخصی مجازی مانند Alexa از Amazon و Siri در iPhone همگی بر پایه الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های ریاضی کار می‌کنند.

در این دوره، یاد می‌گیریم یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند.

این دوره برای همه کسانی مناسب است که به مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در علم داده علاقه‌مند هستند.

در ابتدا، در این دوره برخی اصول پایتون و کتابخانه Numpy را یاد می‌گیریم. این‌ها نخستین گام‌های ما در مسیر یادگیری عمیق هستند. سپس سفری کوتاه به تاریخچه یادگیری ماشین با پایتون خواهیم داشت. بعد به ایستگاه بعدی، یعنی یادگیری ماشین در برنامه‌نویسی پایتون، می‌رسیم. در اینجا مفاهیم یادگیری ماشین، گردش‌کار یادگیری ماشین صفر تا صد، مدل‌ها و الگوریتم‌ها و مفهوم شبکه عصبی را یاد می‌گیریم. سپس به ایستگاه بعدی، یعنی شبکه عصبی مصنوعی می‌رسیم. و حالا سفر ما به یک ماجراجویی تبدیل می‌شود. در این ماجراجویی وارد دنیای کراس می‌شویم و سپس از دنیای تنسورفلو خارج می‌شویم. بعد تلاش می‌کنیم مفهوم شبکه عصبی کانولوشن را درک کنیم. اما سفر ما تمام نمی‌شود. سپس به شبکه عصبی بازگشتی و LTSM می‌رسیم و نگاهی به آنها می‌اندازیم. مدتی بعد، به مفهوم یادگیری انتقالی می‌پردازیم. و در نهایت به مقصد آخر خود، یعنی پروژه‌ها در بوت‌کمپ پایتون، می‌رسیم که زمین بازی ماست. در اینجا با دانشی که در طول سفر به دست آورده‌ایم، چند مدل جالب یادگیری ماشین می‌سازیم.

در این دوره، از نقطه صفر شروع می‌کنیم و با مثال‌ها تا انتهای «یادگیری عمیق» پیش می‌رویم.

منطق یادگیری ماشین؛ مانند مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش داده، آموزش و تست مدل و غیره

پیش از شروع دوره، یاد می‌گیریم از چه محیط‌هایی می‌توان برای توسعه پروژه‌های یادگیری عمیق استفاده کرد.

آنچه در طول دوره یاد خواهید گرفت:

• اصول پایتون و کتابخانه Numpy
• هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟
• تاریخچه یادگیری ماشین
• Turing Machine و Turing Test
• منطق یادگیری ماشین، مانند:
  • درک مدل‌های یادگیری ماشین
  • مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • جمع‌آوری داده
  • پیش‌پردازش داده
  • انتخاب الگوریتم و مدل مناسب
  • آموزش و تست مدل
  • ارزیابی

شبکه عصبی مصنوعی با این موضوعات

• ANN چیست؟
• ساختار NN
• عملیات های Tensor
• موتور NN
• کراس
• تنسورفلو
• شبکه عصبی کانولوشن
• شبکه عصبی بازگشتی و LTSM
• یادگیری انتقالی
• یادگیری تقویتی

در نهایت، برای تثبیت آموخته‌هایمان چهار پروژه متفاوت انجام خواهیم داد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین به سیستم‌هایی اشاره دارد که با استفاده از یک مدل آموزش‌ دیده روی داده‌ واقعی، پیش‌بینی انجام می‌دهند. برای مثال، فرض کنید می‌خواهیم سیستمی بسازیم که تشخیص دهد آیا گربه‌ای در یک تصویر وجود دارد یا ندارد. ابتدا تصاویر زیادی را برای آموزش مدل یادگیری ماشین خود جمع‌آوری می‌کنیم. در مرحله آموزش، تصاویر را همراه با اطلاعاتی درباره اینکه آیا گربه دارند یا نه، به مدل می‌دهیم. در طول آموزش، مدل الگوهایی را در تصاویر یاد می‌گیرد که بیشترین ارتباط را با گربه‌ها دارند. سپس این مدل می‌تواند از الگوهای آموزش دیده در آموزش برای پیش‌بینی وجود گربه در تصاویر جدید استفاده کند. در این مثال خاص، ممکن است از یک شبکه عصبی برای یادگیری این الگوها استفاده کنیم، اما یادگیری ماشین می‌تواند بسیار ساده‌تر از این هم باشد. حتی برازش یک خط روی مجموعه‌ای از نقاط داده مشاهده‌ شده و استفاده از آن خط برای پیش‌بینی‌های جدید نیز یک مدل یادگیری ماشین محسوب می‌شود.
 

یادگیری ماشین چه کاربردی دارد؟

یادگیری ماشین از صفر تا صد امروزه تقریباً در همه حوزه‌ها به کار گرفته می‌شود. این حوزه‌ها شامل تشخیص پزشکی، تشخیص چهره، پیش‌بینی آب‌وهوا، پردازش تصویر و موارد دیگر هستند. در هر موقعیتی که تشخیص الگو، پیش‌بینی و تحلیل اهمیت داشته باشد، یادگیری ماشین می‌تواند مفید باشد. یادگیری ماشین اغلب هنگام ورود به صنایع و حوزه‌های جدید، یک فناوری تحول‌آفرین است. مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند راه‌های تازه‌ای برای اعمال فناوری یادگیری ماشین در بهینه‌سازی و اتوماسیون فرآیندهای موجود پیدا کنند. با داده مناسب، می‌توانید از فناوری یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای بسیار پیچیده و دستیابی به پیش‌بینی‌های بسیار دقیق استفاده کنید

آیا یادگیری ماشین به کدنویسی نیاز دارد؟

می‌توان از علم داده و یادگیری ماشین بدون کدنویسی هم استفاده کرد، اما ساخت سیستم‌های جدید معمولاً به کد نیاز دارد. برای مثال، سرویس Rekognition از Amazon به شما اجازه می‌دهد یک تصویر را از طریق مرورگر وب آپلود کنید و سپس آبجکت‌های موجود در تصویر را شناسایی می‌کند. این کار با یک مدل از پیش آموزش‌ دیده انجام می‌شود و نیازی به کدنویسی ندارد. با این حال، توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین مستلزم نوشتن مقداری کد پایتون برای آموزش، تیونینگ و استقرار مدل‌هاست. اجتناب از نوشتن کد برای پیش‌پردازش داده‌ای که به مدل می‌دهید دشوار است. بیشتر کار متخصص یادگیری ماشین، صرف پاکسازی داده‌ مورد استفاده برای آموزش مدل می‌شود. آنها همچنین «مهندسی ویژگی» انجام می‌دهند تا مشخص کنند از چه داده‌‌ای استفاده شود و چگونه برای استفاده در مدل یادگیری ماشین آماده شوند. ابزارهایی مانند AutoML و SageMaker تیونینگ مدل‌ها را خودکار می‌کنند. اغلب تنها چند خط کد برای آموزش یک مدل و انجام پیش‌بینی با آن کافی است

بهترین زبان برای یادگیری ماشین چیست؟

پایتون پرکاربردترین زبان در یادگیری ماشین است. مهندسانی که سیستم‌های یادگیری ماشین می‌نویسند، اغلب از Jupyter Notebooks و پایتون در کنار هم استفاده می‌کنند. Jupyter Notebooks یک وب اپلیکیشن است که با ایجاد و اشتراک‌گذاری اسنادی شامل کد لایو، معادلات و موارد دیگر، امکان تست را فراهم می‌کند. یادگیری ماشین شامل آزمون‌ و خطاست تا مشخص شود کدام هایپرپارامترها و انتخاب‌های مهندسی ویژگی بهترین نتیجه را می‌دهند. داشتن یک محیط توسعه مانند پایتون مفید است، چون لازم نیست هر بار پیش از اجرا، کد را کامپایل و بسته‌بندی کنید. پایتون تنها گزینه زبانی برای یادگیری ماشین نیست. تنسورفلو یک فریمورک محبوب برای توسعه شبکه‌های عصبی است و API مبتنی بر ++C هم ارائه می‌دهد. برای #C یک فریمورک کامل یادگیری ماشین به نام ML NET وجود دارد. گاهی از Scala یا Java همراه با Apache Spark برای ساخت سیستم‌های یادگیری ماشین که مجموعه‌ داده‌های عظیم را پردازش می‌کنند استفاده می‌شود.

انواع مختلف یادگیری ماشین کدامند؟

یادگیری ماشین معمولاً به دو دسته یادگیری ماشین نظارت‌ شده و یادگیری ماشین بدون نظارت تقسیم می‌شود. در یادگیری ماشین نظارت‌ شده، مدل‌های یادگیری ماشین را روی داده‌ برچسب‌دار آموزش می‌دهیم. برای مثال، الگوریتمی که برای تشخیص هرزنامه طراحی شده است ممکن است هزاران آدرس ایمیل با برچسب «spam» یا «not spam» را پردازش کند. سپس آن مدل آموزش‌ دیده می‌تواند حتی از داده‌‌ای که هرگز ندیده است، ایمیل‌های هرزنامه جدید را شناسایی کند. در یادگیری بدون نظارت، مدل یادگیری ماشین به دنبال الگوها در داده‌ بدون ساختار می‌گردد. یکی از انواع یادگیری بدون نظارت، خوشه‌بندی است. در این مثال، یک مدل می‌تواند با بررسی فیلمنامه‌ها یا بازیگران، فیلم‌های مشابه را شناسایی کند و سپس آنها را در قالب ژانرها گروه‌بندی کند. این مدل بدون نظارت برای دانستن اینکه یک فیلم متعلق به کدام ژانر است آموزش ندیده بود. بلکه ژانرها را با بررسی ویژگی‌های خود فیلم‌ها یاد گرفت. تکنیک‌های زیادی در این حوزه وجود دارد.

آیا یادگیری ماشین شغل خوبی است؟

یادگیری ماشین با پایتون یکی از سریع‌ترین و محبوب‌ترین مسیرهای شغلی علوم کامپیوتر در دنیای امروز است. این حوزه پیوسته در حال رشد و تکامل است و می‌توان از آن در صنایع مختلف، از حمل‌ونقل و اجرای سفارش تا علوم پزشکی، استفاده کرد. مهندسان یادگیری ماشین برای ساخت یک هوش مصنوعی‌ کار می‌کنند که بتواند الگوها را بهتر شناسایی کرده و مسائل را حل کند. این حوزه اغلب با فناوری‌های پیشرفته و تحول‌آفرین سروکار دارد. با این حال، چون به یک انتخاب شغلی محبوب تبدیل شده، رقابت در آن نیز می‌تواند زیاد باشد. افرادی که می‌خواهند مهندس یادگیری ماشین شوند، می‌توانند با گواهینامه‌ها، بوت‌کمپ‌ها، ارسال پروژه در مخازن کد و تجربه عملی خود را از رقبا متمایز کنند.

تفاوت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای کوچک‌تر از طیف گسترده‌تر هوش مصنوعی است. در حالی که هوش مصنوعی هر «ماشین هوشمندی» را توصیف می‌کند که بتواند اطلاعات را استخراج کند و تصمیم بگیرد، یادگیری ماشین روشی را توصیف می‌کند که این کار از طریق آن انجام می‌شود. از طریق یادگیری ماشین، اپلیکیشن‌ها می‌توانند بدون اینکه کاربر، اطلاعات را به‌ صورت صریح ارائه کند، دانش لازم را به دست آورند. این یکی از نخستین و ابتدایی‌ترین گام‌ها به‌ سوی «هوش مصنوعی واقعی» است و برای کاربردهای عملی فراوانی بسیار مفید است. در کاربردهاییادگیری ماشین، یک هوش مصنوعی با مجموعه‌هایی از اطلاعات تغذیه می‌شود. از این مجموعه‌ها یاد می‌گیرد که چه چیزی را باید انتظار داشته باشد و چه چیزی را پیش‌بینی کند. اما همچنان محدودیت‌هایی دارد. مهندس یادگیری ماشین باید اطمینان حاصل کند که هوش مصنوعی اطلاعات درست را دریافت می‌کند و می‌تواند از منطق خود برای تحلیل صحیح آن اطلاعات استفاده کند

یک مهندس یادگیری ماشین باید چه مهارت‌هایی داشته باشد؟

مهندس یادگیری ماشین با پایتون باید برنامه‌نویسی بسیار توانمند با دانش عمیق در علوم کامپیوتر، ریاضیات، علم داده و نظریه هوش مصنوعی باشد. مهندسان یادگیری ماشین باید بتوانند به‌ طور عمیق وارد اپلیکیشن‌های پیچیده و کدنویسی آنها شوند. مانند سایر حوزه‌ها، در یادگیری ماشین هم مهندسان سطح مبتدی و هم مهندسان با تخصص بالا وجود دارند. پایتون و R دو زبان از محبوب‌ترین زبان‌ها در حوزه یادگیری ماشین هستند.

پایتون چیست؟

یادگیری ماشین با پایتون یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره، شی‌گرا و سطح‌بالا است. چه در حوزه هوش مصنوعی کار کنید، چه در امور مالی یا در مسیر توسعه وب و علم داده باشید، بوت‌کمپ پایتون یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی است که می‌توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به‌ ویژه برای اپلیکیشن‌های دسکتاپ، وب اپلیکیشن‌ها و کسب‌وکار مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و کاربردپذیری تأکید دارد. پایتون بر این اصل توسعه یافت که فقط یک راه برای انجام کارها وجود داشته باشد (و ترجیحاً یک راه واضح)، فلسفه‌ای که به سطح بالایی از استانداردسازی کد منجر شده است. هسته زبان برنامه‌نویسی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد آن نیز بسیار بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از مهم‌ترین مزیت‌های آن است و ابزارهای مختلفی را برای برنامه‌نویسان فراهم می‌کند که برای کارهای گوناگون مناسب‌اند.

پایتون در برابر R- تفاوت آنها چیست؟

پایتون و R دو مورد از محبوب‌ترین ابزارهای برنامه‌نویسی امروز هستند. هنگام انتخاب بین پایتون و R در علم داده، باید نیازهای خاص خود را در نظر بگیرید. از یک سو، پایتون برای مبتدیان نسبتاً آسان‌تر است، در حوزه‌های مختلف قابل استفاده است، سینتکس سخت‌گیرانه‌ای دارد که به شما کمک می‌کند برنامه‌نویس بهتری شوید و برای پردازش مجموعه‌ داده‌های بزرگ سریع است. از سوی دیگر، R بیش از 10000 پکیج برای دستکاری داده دارد، می‌تواند به‌ راحتی گرافیک‌های باکیفیت مناسب انتشار تولید کند، در مدل‌سازی آماری توانایی بالاتری دارد و در دانشگاه، حوزه سلامت و امور مالی بیشتر استفاده می‌شود

شی‌گرایی پایتون یعنی چه؟

پایتون یک زبان چندپارادایمی است، یعنی از رویکردهای مختلف برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کند. در کنار سبک‌های برنامه‌نویسی رویه‌ای و تابعی، پایتون از سبک برنامه‌نویسی شی‌گرا نیز پشتیبانی می‌کند. در برنامه‌نویسی شی‌گرا، توسعه‌دهنده با ساخت آبجکت‌های پایتون در کد که نماینده آبجکت‌های واقعی هستند، یک پروژه برنامه‌نویسی را تکمیل می‌کند. این آبجکت‌ها می‌توانند هم داده و هم قابلیت‌های آبجکت واقعی را در خود داشته باشند. برای ساخت یک آبجکت در پایتون به یک کلاس نیاز دارید. می‌توانید کلاس را مانند یک الگو در نظر بگیرید. این الگو را یکبار می‌سازید و سپس از آن برای ایجاد هر تعداد آبجکت که لازم دارید استفاده می‌کنید. کلاس‌های پایتون ویژگی‌هایی برای نمایش داده و متدهایی برای افزودن قابلیت دارند. کلاسی که یک خودرو را نمایش می‌دهد ممکن است ویژگی‌هایی مانند رنگ، سرعت و صندلی‌ها و متدهایی مانند رانندگی، فرمان‌ دادن و توقف داشته باشد.

محدودیت‌های پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره و پرکاربرد است، امامحدودیت‌هایی هم دارد. چون پایتون در یادگیری ماشین یک زبان تفسیر شده و با تایپ‌های پویا است، در مقایسه با زبانی کامپایل‌ شده و با تایپ‌‌های استاتیک مانند C کندتر است. بنابراین، پایتون زمانی مفید است که سرعت چندان مهم نباشد. سیستم تایپینگ پویا در پایتون همچنین باعث می‌شود نسبت به برخی زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر حافظه بیشتری مصرف کند، بنابراین برای اپلیکیشن‌های حافظه‌بر مناسب نیست. موتور مجازی پایتون که کدهای پایتون را اجرا می‌کند single-threaded است و این موضوع همزمانی را به یکی دیگر از محدودیت‌های این زبان تبدیل می‌کند. با اینکه پایتون در برخی انواع توسعه بازی محبوب است، مصرف بالاتر حافظه و CPU استفاده از آن را برای توسعه بازی‌های سه‌بعدی باکیفیت محدود می‌کند. با این حال، سخت‌افزار رایانه‌ها روزبه‌روز بهتر می‌شود و محدودیت‌های سرعت و حافظه پایتون کم‌کم اهمیت کمتری پیدا می‌کنند

پایتون چگونه استفاده می‌شود؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است که در صنایع و پلتفرم‌های مختلف به‌ طور گسترده استفاده می‌شود. یکی از کاربردهای رایج پایتون اسکریپت‌نویسی، یعنی اتوماسیون تسک‌ها در پس‌زمینه است. بسیاری از اسکریپت‌هایی که همراه با سیستم‌ عامل‌های Linux ارائه می‌شوند، اسکریپت‌های پایتون هستند. پایتون همچنین زبانی محبوب برای یادگیری ماشین، تحلیل داده، مصورسازی داده و علم داده است، زیرا سینتکس ساده آن ساخت سریع اپلیکیشن‌های واقعی را آسان می‌کند. می‌توانید از پایتون برای ساخت اپلیکیشن‌های دسکتاپ استفاده کنید. بسیاری ازتوسعه‌دهندگان از آن برای نوشتن اپلیکیشن‌های دسکتاپ Linux استفاده می‌کنند و همچنین انتخابی عالی برای توسعه وب و بازی است. وب فریمورک‌های پایتون مانند Flask و Django گزینه‌های محبوبی برای توسعه وب اپلیکیشن‌ها هستند. اخیراً پایتون به‌ عنوان زبانی برای توسعه موبایل نیز از طریق کتابخانه شخص ثالث Kivy استفاده می‌شود

چه مشاغلی از پایتون استفاده می‌کنند؟

پایتون زبانی محبوب است که در صنایع و شاخه‌های مختلف برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. مهندسان DevOps از پایتون برای اسکریپت‌نویسی استقرار وبسایت و سرور استفاده می‌کنند. توسعه‌دهندگان وب از پایتون، معمولاً با یکی از وب فریمورک‌های محبوب پایتون مانند Flask یا Django، برای ساخت وب اپلیکیشن‌ها استفاده می‌کنند. دانشمندان داده و تحلیل‌گران داده از پایتون برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، تولیدمصورسازی داده و تحلیل داده‌ بزرگ استفاده می‌کنند. مشاوران مالی و تحلیل‌گران کمی از پایتون برای پیش‌بینی بازار و مدیریت پول استفاده می‌کنند. روزنامه‌نگاران داده از پایتون برای مرتب‌سازی اطلاعات و ساخت گزارش‌ها استفاده می‌کنند. مهندسان یادگیری ماشین از پایتون برای توسعه شبکه‌های عصبی و سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

چگونه پایتون را به‌ صورت خودآموز یاد بگیریم؟

پایتون سینتکس ساده‌ای دارد که آن را به زبان برنامه‌نویسی بسیار خوبی برای یادگیری مبتدیان تبدیل می‌کند. برای یادگیری پایتون به‌ صورت خودآموز، ابتدا باید با سینتکس آن آشنا شوید. اما برای شروع نوشتن کد واقعی، فقط لازم است کمی درباره سینتکس پایتون بدانید؛ بقیه را در مسیر یاد می‌گیرید. بسته به هدف استفاده، می‌توانید یک آموزش، کتاب یا دوره خوب پایتون پیدا کنید که این زبان را با ساخت یک اپلیکیشن کامل متناسب با اهداف شما آموزش دهد. اگر می‌خواهید بازی بسازید، توسعه بازی با پایتون را یاد بگیرید. اگر می‌خواهید وب اپلیکیشن‌ها را بسازید، دوره‌های زیادی وجود دارد که می‌توانند این را هم به شما آموزش دهند. دوره‌های آنلاین یودمی مکان بسیار خوبی برای شروع هستند اگر می‌خواهید پایتون را به‌ صورت خودآموز یاد بگیرید.

علم داده چیست؟

امروز بیش از هر زمان دیگری داده در اختیار داریم. اما داده به‌ تنهایی نمی‌تواند چیز زیادی درباره دنیای اطراف به ما بگوید. ما باید اطلاعات را تفسیر کنیم و الگوهای پنهان را کشف کنیم. اینجاست که علم داده وارد می‌شود. علم داده از الگوریتم‌ها برای درک داده خام استفاده می‌کند. تفاوت اصلی علم داده با تحلیل داده سنتی، تمرکز آن بر پیش‌بینی است. علم داده به‌ دنبال یافتن الگوها در داده و استفاده از آن الگوها برای پیش‌بینی داده‌ آینده است. این حوزه از یادگیری ماشین برای پردازش حجم زیادی از داده، کشف الگوها و پیش‌بینی روندها بهره می‌گیرد. علم داده شامل آماده‌سازی، تحلیل و پردازش داده است. این حوزه از بسیاری از شاخه‌های علمی بهره می‌گیرد و به‌ عنوان یک علم، با ایجاد الگوریتم‌های جدید برای تحلیل داده و اعتبارسنجی روش‌های موجود پیشرفت می‌کند.

دانشمند داده چه کاری انجام می‌دهد؟

دانشمندان داده از یادگیری ماشین برای کشف الگوهای پنهان در حجم زیادی از داده خام استفاده می‌کنند تا مسائل واقعی را روشن‌تر کنند. این کار چند مرحله دارد. ابتدا باید مسئله‌ای مناسب را شناسایی کنند. سپس مشخص می‌کنند برای حل آن وضعیت به چه داده‌‌ای نیاز است و چگونه باید آن داده‌ را به دست آورد. پس از دریافت داده‌، باید آنها را پاکسازی کنند. ممکن است داده‌ به‌ درستی فرمت‌بندی نشده باشند، داده‌ اضافی و غیرضروری داشته باشند، برخی ورودی‌ها ناقص باشند یا بعضی داده‌ نادرست باشند. بنابراین دانشمندان داده باید پیش از تحلیل، از تمیز بودن داده‌ مطمئن شوند. برای تحلیل داده، از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای ساخت مدل استفاده می‌کنند. پس از ساخت مدل، آن را تست و اصلاح می‌کنند و در نهایت به مرحله تولید می‌رسانند.

محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای علم داده کدامند؟

پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای علم داده است. این یک زبان چندمنظوره است که کتابخانه‌های بسیار زیادی دارد. همچنین زبان خوبی برای مبتدیان است. R نیز محبوب است؛ با این حال، پیچیده‌تر است و برای تحلیل آماری طراحی شده است. اگر می‌خواهید در تحلیل آماری تخصص پیدا کنید، می‌تواند انتخاب خوبی باشد. بهتر است پایتون یا R و همچنین SQL را بدانید. SQL یک زبان کوئری است که برای پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای طراحی شده است. دانشمندان داده با حجم زیادی از داده سروکار دارند و بخش زیادی از آن را در پایگاه داده‌های رابطه‌ای ذخیره می‌کنند. این سه زبان، پرکاربردترین زبان‌ها هستند. زبان‌های دیگری مانند Java و ++C و JavaScript و Scala نیز استفاده می‌شوند، هر چند کمتر کاربرد دارند. اگر از قبل در این زبان‌ها تجربه دارید، می‌توانید ابزارهای موجود در آنها را بررسی کنید. با این حال، اگر زبان برنامه‌نویسی دیگری را بلد باشید، احتمالاً می‌توانید پایتون را خیلی سریع یاد بگیرید.

چقدر طول می‌کشد تا دانشمند داده شوید؟

پاسخ این سؤال البته متفاوت است. هرچه زمان بیشتری را به یادگیری مهارت‌های جدید اختصاص دهید، سریع‌تر یاد می‌گیرید. این موضوع به نقطه شروع شما هم بستگی دارد. اگر از قبل پایه قوی در ریاضیات و آمار داشته باشید، موارد کمتری برای یادگیری خواهید داشت. اگر هیچ پیشینه‌ای در آمار یا ریاضیات پیشرفته نداشته باشید، باز هم می‌توانید دانشمند داده شوید؛ فقط کمی بیشتر طول می‌کشد. علم داده نیازمند یادگیری مادام‌العمر است، بنابراین واقعاً هیچ‌وقت یادگیری تمام نمی‌شود. شاید سؤال بهتر این باشد: «چطور بفهمیم به‌ اندازه کافی برای تبدیل شدن به دانشمند داده می‌دانیم؟» خودتان را به چالش بکشید و پروژه‌های علم داده را با استفاده از داده‌ باز انجام دهید. هرچه بیشتر تمرین کنید، بیشتر یاد می‌گیرید و اعتمادبه‌نفس بیشتری پیدا می‌کنید. وقتی چند پروژه داشته باشید که بتوانید آنها را به‌ عنوان مثال های خوب از مهارت‌های خود در نقش دانشمند داده نشان دهید، برای ورود به این حوزه آماده‌اید.

چگونه می‌توانیم علم داده را به‌یصورت خودآموز یاد بگیریم؟

یادگیری علم داده به‌ صورت خودآموز ممکن است، به شرطی که متمرکز و باانگیزه بمانید. خوشبختانه دوره‌های آنلاین و بوت‌کمپ‌های زیادی در دسترس هستند. ابتدا مشخص کنید چه چیزی در علم داده برای شما جذاب است. اگر به مصورسازی‌ها علاقه دارید، یادگیری آنها را شروع کنید. شروع از چیزی که برایتان هیجان‌انگیز است، شما را برای برداشتن اولین قدم انگیزه‌مند می‌کند. اگر مطمئن نیستید از کجا شروع کنید، یادگیری پایتون را امتحان کنید. این زبان مقدمه‌ای عالی برای زبان‌های برنامه‌نویسی است و برای دانشمند داده بسیار مفید خواهد بود. با آموزش‌ها یا دوره‌های یودمی در موضوع موردنظر خود شروع کنید. وقتی در مهارت‌هایی که به آنها علاقه دارید پایه‌ای ساختید، صحبت با فردی فعال در این حوزه می‌تواند کمک‌کننده باشد. بفهمید کارفرمایان به دنبال چه مهارت‌هایی هستند و یادگیری آن مهارت‌ها را ادامه دهید. هنگام یادگیری خودآموز، تعیین اهداف عملی یادگیری می‌تواند شما را باانگیزه نگه دارد.

آیا علم داده به کدنویسی نیاز دارد؟

هنوز درباره این موضوع اجماع کامل وجود ندارد. بعضی‌ها معتقدند می‌توان بدون دانستن کدنویسی هم دانشمند داده شد، اما برخی دیگر مخالف‌ هستند. الگوریتم‌های زیادی در این حوزه توسعه یافته و بهینه شده‌اند. می‌توان استدلال کرد که درک نحوه استفاده از الگوریتم‌ها مهم‌تر از کدنویسی آنهاست. با رشد این حوزه، پلتفرم‌های بیشتری برای اتوماسیون بخش زیادی از فرایند در دسترس قرار گرفته‌اند. با این حال، در وضعیت فعلی، کارفرمایان عمدتاً به دنبال افرادی هستند که بتوانند کدنویسی کنند و شما به مهارت‌های پایه برنامه‌نویسی نیاز دارید. نقش دانشمند داده همچنان در حال تکامل است، بنابراین ممکن است در آینده این موضوع درست نباشد. بهترین توصیه این است که مسیری را پیدا کنید که با مهارت‌های شما سازگار باشد.

یک دانشمند داده باید چه مهارت‌هایی بداند؟

یک دانشمند داده به مهارت‌های زیادی نیاز دارد. آنها باید درک قوی از تحلیل آماری و ریاضیات داشته باشند که از ارکان اصلی علم داده هستند. درک خوب این مفاهیم به شما کمک می‌کند مبانی علم داده را بهتر بفهمید. آشنایی با یادگیری ماشین نیز مهم است. یادگیری ماشین ابزار ارزشمندی برای یافتن الگوها در مجموعه‌ داده‌های بزرگ است. برای مدیریت مجموعه‌ داده‌های بزرگ، دانشمندان داده باید با پایگاه داده‌ها آشنا باشند. زبان کوئری ساختاریافته (SQL) مهارتی ضروری برای دانشمندان داده است. با این حال، پایگاه داده‌های غیررابطه‌ای (NoSQL) نیز در حال محبوب‌تر شدن هستند، بنابراین درک بهتر ساختار پایگاه‌ داده‌ها مفید است. زبان برنامه‌نویسی غالب در علم داده پایتون است، هرچند R نیز محبوب است. داشتن پایه‌ای در دست‌کم یکی از این زبان‌ها نقطه شروع خوبی است. در نهایت، برای انتقال یافته‌ها، دانشمندان داده به دانش مصورسازی نیاز دارند. مصورسازی داده به آنها امکان می‌دهد داده‌ پیچیده را به شکلی قابل‌ فهم به اشتراک بگذارند.

آیا علم داده شغل خوبی است؟

تقاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است. ما فقط دانشمند داده نداریم؛ بلکه مهندسان داده، مدیران داده و مدیران تحلیل هم داریم. این مشاغل معمولاً حقوق خوبی هم دارند. شاید از خود بپرسید آیا این می‌تواند مسیر شغلی مناسبی برای شما باشد یا نه. درک بهتر نوع کاری که یک دانشمند داده انجام می‌دهد می‌تواند به شما کمک کند بفهمید آیا این مسیر برای شما مناسب است. در درجه اول، باید توانایی تحلیل‌گری داشته باشید. علم داده درباره به‌دست آوردن درک عمیق‌تر از اطلاعات از طریق داده است. آیا اطلاعات را راستی‌آزمایی می‌کنید و از بررسی آمار لذت می‌برید؟ هرچند کار واقعی ممکن است بسیار فنی باشد، اما یافته‌ها همچنان باید منتقل شوند. آیا می‌توانید یافته‌های پیچیده را برای کسی که پیش‌زمینه فنی ندارد توضیح دهید؟ بسیاری از دانشمندان داده در تیم‌های متقابل عملکردی کار می‌کنند و باید نتایج خود را با افرادی با پیشینه‌های بسیار متفاوت به اشتراک بگذارند. اگر این محیط کاری برای شما جذاب به نظر می‌رسد، این مسیر می‌تواند شغل خوش‌آتیه‌ای برای شما باشد.

بیشتر برنامه‌نویسان ترجیح می‌دهند پارادایم برنامه‌نویسی شی‌گرا را در یک زبان مشخص یاد بگیرند. به همین دلیل یودمی مجموعه‌ای از دوره‌های برتر OOP را ارائه می‌دهد که برای زبان‌های خاصی مانند Java و #C و پایتون طراحی شده‌اند.

درباره برنامه‌نویسی شی‌گرا بیشتر بیاموزید.

برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP) یک پارادایم برنامه‌نویسی است که در آن یک نرم‌افزار با مدل‌سازی آبجکت‌های واقعی به ماژول‌های نرم‌افزاری به نام کلاس توسعه داده می‌شود. یک سیستم ساده فروش نقطه‌ای را در نظر بگیرید که سوابق محصولات خریداری‌ شده از عمده‌فروشان و محصولات فروخته‌ شده به مشتری را نگه می‌دارد. یک زبان شی‌گرا این نیازها را با ایجاد کلاس محصول، کلاس مشتری، کلاس معامله‌گر و کلاس سفارش پیاده‌سازی می‌کند. همه این کلاس‌ها با هم تعامل دارند تا قابلیت مورد نیاز را ارائه دهند، به‌ طوری‌ که هر کلاس مسئول ذخیره داده‌ خود و انجام تسک‌های خود باشد. این ایده پایه‌ای برنامه‌نویسی شی‌گرا یا همان OOP است.

شی‌گرایی پایتون یعنی چه؟

پایتون یک زبان چندپارادایمی است، یعنی از رویکردهای مختلف برنامه‌نویسی در کنار سبک‌های برنامه‌نویسی رویه‌ای و تابعی پشتیبانی می‌کند. پایتون از سبک برنامه‌نویسی شی‌گرا نیز پشتیبانی می‌کند. در برنامه‌نویسی شی‌گرا، توسعه‌دهنده با ساخت آبجکت‌های پایتون در کد که نماینده آبجکت‌های واقعی هستند، یک پروژه برنامه‌نویسی را تکمیل می‌کند. این آبجکت‌ها می‌توانند هم داده و هم قابلیت‌های آبجکت واقعی را در خود داشته باشند. برای ساخت یک آبجکت در پایتون به یک کلاس نیاز دارید. می‌توانید کلاس را مانند یک الگو در نظر بگیرید. این الگو را یکبار می‌سازید و سپس از آن برای ایجاد هر تعداد آبجکت که لازم دارید استفاده می‌کنید. کلاس‌های پایتون ویژگی‌هایی برای نمایش داده و متدهایی برای افزودن قابلیت دارند. کلاسی که یک خودرو را نمایش می‌دهد ممکن است ویژگی‌هایی مانند رنگ، سرعت و صندلی‌ها و متدهایی مانند رانندگی، فرمان‌ دادن و توقف داشته باشد. مفهوم ترکیب داده با قابلیت در یک آبجکت، کپسوله‌سازی نام دارد که یکی از مفاهیم اصلی در پارادایم برنامه‌نویسی شی‌گرا است.

چرا باید این دوره را بگذرانید؟

پاسخ ما ساده است: کیفیت آموزش

OAK Academy مستقر در لندن یک شرکت آموزش آنلاین است. OAK Academy در پلتفرم یودمی در حوزه IT، نرم‌افزار، طراحی و توسعه به زبان‌های انگلیسی، پرتغالی، اسپانیایی، ترکی و زبان‌های بسیار دیگر آموزش ارائه می‌دهد و بیش از 1000 ساعت درس ویدئویی دارد. OAK Academy هم با انتشار دوره‌های جدید تعداد مجموعه‌های آموزشی خود را افزایش می‌دهد و هم با بروزرسانی دوره‌های منتشر شده، دانشجویان را از همه نوآوری‌ها آگاه می‌کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• کسی که تجربه برنامه‌نویسی دارد و می‌خواهد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بیاموزد.
• آمارگران و ریاضی‌دانانی که می‌خواهند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بیاموزند.
• علاقه‌مندان به فناوری که درباره مفهوم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کنجکاو هستند.
• تحلیلگران داده که می‌خواهند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بیاموزند.
• اگر شما یکی از این افراد هستید، جای درستی آمده‌اید. اما لطفاً فراموش نکنید که باید کمی کدنویسی و اسکریپت‌نویسی بلد باشید.
• کسی که به تغییر مسیر شغلی نیاز دارد.
• کسی که مشتاق یادگیری پایتون برای علم داده و بوت‌کمپ یادگیری ماشین بدون پیش‌زمینه کدنویسی است.
• توسعه‌دهنده نرم‌افزار که می‌خواهد پایتون را یاد بگیرد.
• کسی که به یادگیری ماشین از صفر تا صد علاقه‌مند است.
• افرادی که می‌خواهند در محیط Anaconda پایتون برای علم داده و محاسبات علمی تخصص پیدا کنند.
• دانشجویانی که به شروع کاربردهای علم داده در محیط پایتون 3 علاقه‌مند هستند.
• افرادی که می‌خواهند یادگیری عمیق با پایتون، یادگیری ماشین و numpy را بیاموزند.