تسلط به علم داده: فریمورک‌ها، الگوریتم‌ها و کاربردها

آنچه یاد خواهید گرفت:

• به فریمورک‌ها و گردش‌کارهای علم داده مسلط شوید. فریمورک‌های مرتبط با صنعت مانند CRISP-DM را درک کنید. یاد بگیرید چگونه پروژه‌های علم داده را به طور کارآمد ساختاربندی کنید.
• درک عمیقی از پارادایم‌های یادگیری ماشین کسب کنید. بین یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و نیمه‌نظارت‌شده تمایز قائل شوید، الگوریتم‌های مناسب را شناسایی کنید.
• مفاهیم علم داده را در مسائل دنیای واقعی اعمال کنید. یاد بگیرید چگونه مسائل کسب‌وکار را به عنوان مسائل علم داده فریم‌بندی کنید. تجربه عملی برای حل مسائل کسب کنید.
• تصمیم‌گیری را با بینش‌های داده محور بهبود بخشید. خروجی‌های مدل را تفسیر کرده و معیارهای عملکرد را ارزیابی کنید. توصیه‌های کسب‌وکار قابل اجرا ارائه دهید.

پیش نیازهای دوره

• نیاز به تجربه قبلی در علم داده نیست.
• درک اولیه از ریاضی و آمار
• آشنایی با مفاهیم اساسی مانند میانگین، واریانس، احتمال، جبر خطی مفید است اما الزامی نیست.
• آشنایی با برنامه‌نویسی (ترجیحاً Python)
• نیاز به مهارت‌های پیشرفته برنامه‌نویسی نیست.
• دانش Python (متغیرها، حلقه‌ها، توابع) در دنبال کردن مثال‌های عملی کمک می‌کند.
• کنجکاوی و ذهنیت حل مسئله

توضیحات دوره

آیا به دنبال تسلط به علم داده از پایه هستید؟ دوره "تسلط به علم داده: فریمورک‌ها، الگوریتم‌ها و کاربردها" به گونه‌ای طراحی شده است که به شما درکی ساختاریافته و عملی از گردش‌کارهای علم داده، مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین و کاربردهای واقعی دنیای امروز ارائه دهد.

در این دوره، فریمورک‌های علم داده استاندارد صنعتی مانند CRISP-DM را برای ساختاربندی کارآمد پروژه‌های خود یاد خواهید گرفت. پارادایم‌های مختلف یادگیری ماشین، از جمله یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و نیمه‌نظارت‌شده را بررسی خواهید کرد و درک خواهید کرد که چه زمانی و چگونه از آنها استفاده کنید. علاوه بر این، به انواع داده‌ و مقیاس‌های ارزیابی خواهیم پرداخت و اطمینان حاصل می‌کنیم که می‌توانید داده‌ را به درستی برای مدل‌سازی تحلیل و پیش‌پردازش کنید.

فراتر از تئوری، این دوره از طریق مطالعات موردی عملی بر کاربردهای دنیای واقعی تأکید می‌کند و به شما کمک می‌کند شکاف بین دانش و اجرا را پر کنید. چه یک علاقه‌مند به علم داده باشید، چه یک متخصص که به دنبال انتقال به علم داده است، یا یک متخصص کسب‌وکار که با بینش‌های داده محور کار می‌کند، این دوره پایه محکمی را فراهم می‌کند.

در پایان این دوره، قادر خواهید بود پروژه‌های علم داده را ساختاربندی کنید، الگوریتم‌های مناسب را انتخاب کنید و بینش‌های عملی برای حل موثر مسائل کسب‌وکار استخراج کنید.

هیچ تجربه قبلی در علم داده مورد نیاز نیست. فقط درک اولیه از ریاضی، آشنایی با برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون) و ذهنیت حل مسئله داشته باشید.

سفر علم داده خود را با اطمینان از امروز شروع کنید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌دهندگان تازه‌کار پایتون که به علم داده علاقه‌مند هستند.
• علاقه‌مندان به علم داده و تحلیلگران آینده
• متخصصانی که به دنبال تغییر مسیر شغلی به سمت علم داده هستند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان جدید
• متخصصان کسب‌وکار و حوزه که با داده‌ کار می‌کنند.
• علاقه‌مندان به علم داده که به دنبال درک عملی هستند.