پروژه‌های واقعی علم داده برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده

آنچه یاد خواهید گرفت:

• پیش‌بینی از دست دادن مشتری با استفاده از رگرسیون لجستیک و درخت‌های تصمیم‌گیری
• درک و اعمال تکنیک‌های یادگیری ترکیبی برای افزایش دقت پیش‌بینی
• توسعه مدل‌های قیمت‌گذاری بیمه با استفاده از XGBoost و ارزیابی عملکرد آن‌ها
• پیش‌بینی فروش برای فروشگاه‌های بزرگ خرده‌فروشی با استفاده از مجموعه‌های داده دنیای واقعی و تکنیک‌های پیشرفته
• بدست آوردن تجربه عملی با داده‌های واقعی و ابزارهای استاندارد صنعتی
• یادگیری تفسیر نتایج مدل و اتخاذ تصمیمات کسب و کار داده محور
• بهبود مهارت‌های مصورسازی داده برای ارتباط موثر بینش‌ها

پیش نیازهای دوره

• درک اولیه از برنامه‌نویسی پایتون
• آشنایی با مفاهیم اساسی آمار و احتمال
• تجربه در کار با کتابخانه‌های اساسی دستکاری و مصورسازی داده مانند pandas و matplotlib
• دانش اولیه از مفاهیم یادگیری ماشین مزیت دارد، اما الزامی نیست.

توضیحات دوره

آیا آماده‌اید تا مهارت‌های علمی داده خود را تغییر دهید و به چالش‌های دنیای واقعی پاسخ دهید؟ به دوره "پروژه‌های علمی داده در دنیای واقعی برای تبدیل شدن به دانشمند داده" خوش آمدید، یک دوره عملی طراحی شده تا شما را با دانش و تجربه عملی لازم برای موفقیت در زمینه علم داده تجهیز کند.

در این دوره، به بررسی عمیق پنج پروژه جامع می‌پردازید که هر یک بر جنبه‌ای مهم از علم داده تمرکز دارند:

• پیش‌بینی از دست دادن مشتری با استفاده از رگرسیون لجستیک و درخت‌های تصمیم‌گیری: یاد بگیرید که با پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون لجستیک و درخت تصمیم‌گیری، از دست دادن مشتری را پیش‌بینی کنید. مفاهیم کلیدی مانند ماتریس سردرگمی، ROC-AUC و اهمیت ارزیابی عملکرد مدل را درک کنید.
• یادگیری ترکیبی برای پیش‌بینی از دست دادن مشتری: قدرت تکنیک‌های یادگیری ترکیبی را کشف کنید. تکنیک های bagging ،boosting، جنگل تصادفی، AdaBoost و gradient boosting را بررسی کنید. تجربه عملی با تفسیر مدل با استفاده از LIME بدست آورید.
• پیش‌بینی قیمت بیمه با استفاده از XGBoost: مدل‌های قیمت‌گذاری بیمه را توسعه و ارزیابی کنید. تحلیل داده اکتشافی انجام دهید، همبستگی‌ها را درک کنید و مدل‌های قوی با استفاده از XGBoost بسازید. یاد بگیرید که نتایج را تفسیر کنید تا تصمیمات کسب و کار داده محور اتخاذ نمایید.
• پیش‌بینی فروش Bigmart: فروش را برای فروشگاه‌های بزرگ خرده‌فروشی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته پیش‌بینی کنید. از مجموعه‌های داده دنیای واقعی بینش کسب کنید و مدل‌های یادگیری ماشین را برای پیش‌بینی دقیق فروش آینده اعمال کنید.

در طول دوره، با مجموعه‌های داده واقعی و ابزارهای استاندارد صنعتی کار خواهید کرد و مهارت‌های عملی خود را افزایش می‌دهید. همچنین یاد می‌گیرید که چگونه داده را تحلیل کنید، نتایج مدل را تفسیر کنید و بینش‌ها را به طور مؤثر ارتباط دهید.

این دوره برای دانشمندان داده در حال پیشرفت، متخصصان فعلی که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود هستند و هر کسی که علاقه‌مند به ساخت یک پورتفولیوی قوی از پروژه‌های علمی داده است، مناسب است. آشنایی با پایتون و مفاهیم اساسی آمار توصیه می‌شود.

هم‌اکنون در این دوره شرکت کنید و اولین قدم را به سوی تسلط به علم داده با پروژه‌های دنیای واقعی بردارید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده در حال یادگیری که به دنبال کسب تجربه عملی با پروژه‌های دنیای واقعی هستند.
• متخصصان داده کنونی که به دنبال بهبود مهارت‌های مدل‌سازی پیش‌بینی خود هستند.
• دانشجویان و یادگیرندگانی که می‌خواهند پرتفوی قوی از پروژه‌های علمی داده بسازند.
• علاقه‌مندان به داده که می‌خواهند به شغل علم داده گذر کنند.
• تحلیلگران کسب‌وکار که به دنبال ادغام تکنیک‌های علم داده در کار خود هستند.
• دانشجویان در رشته‌های علوم کامپیوتر یا رشته‌های مرتبط که می‌خواهند مهارت‌های خود را بهبود دهند.