مطالعه موردی علم داده: پروژه یادگیری ماشین دنیای واقعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک جامعی از رگرسیون خطی بدست آورید و آن را برای پیش‌بینی‌های روشنگرانه به داده‌ دنیای واقعی اعمال کنید.
• در استفاده از کتابخانه‌های ضروری پایتون مانند pandas ،Scikit-learn و seaborn برای تحلیل داده، مصورسازی و یادگیری ماشین جامع، مهارت کسب کنید.
• توانایی‌های عملی علم داده را از طریق تجربه عملی با پروژه‌ای متمرکز بر تحلیل و پیش‌بینی قیمت خانه‌های کالیفرنیا افزایش دهید.
• تکنیک‌های پیشرفته برای پاکسازی و مصورسازی داده‌ را برای استخراج الگوها، روندها و همبستگی‌های معنادار، ضروری برای اطلاع‌رسانی به مدل‌های یادگیری ماشین، بیاموزید.
• در ساخت، تست و ارزیابی مدل‌های رگرسیون خطی در پایتون، تخصص کسب کنید، و توانایی ارزیابی عملکرد مدل و بهبود تکراری را تضمین کنید.
• مهارت‌های یادگیری ماشین را برای حل مسائل عملی اعمال کنید و توانایی خود را در تبدیل داده‌ به بینش‌های عملی که تصمیم‌گیری و راهنمایی می‌کنند، نشان دهید.
• به هنر مستندسازی و ارائه پروژه‌های علم داده خود در پلتفرم‌های شخصی مانند وب‌سایت‌ها و رزومه‌ها، برای افزایش دید و جذابیت خود، مسلط شوید.
• سفر خود در علم داده را با اعتماد به نفس آغاز کنید، مجهز به پایه‌ای قوی از مفاهیم بنیادی و مهارت‌های عملی که برای ورود به مباحث پیشرفته ضروری هستند.

پیش نیازهای دوره

• درک اولیه از زبان برنامه‌نویسی پایتون
• آشنایی با مفاهیم تحلیل داده
• دسترسی به کامپیوتر با اتصال به اینترنت
• تمایل به یادگیری و تعامل در پروژه‌های عملی

توضیحات دوره

آیا آماده‌اید تا سفر داده‌محور خود را به دنیای یادگیری ماشین و علم داده آغاز کنید؟ اگر به دنبال یک نقطه آغاز عملی و قدرتمند هستید، پس در جای مناسبی قرار دارید. رگرسیون خطی، این الگوریتم ساده اما بسیار محبوب یادگیری ماشین، دروازه ورود شما به دنیای داده است. این فقط یک اصطلاح نیست؛ این یک ابزار چندمنظوره است که برای کشف بینش‌های حیاتی در داده‌ شما و پیش‌بینی آینده استفاده می‌شود.

در این پروژه عملی علم داده و یادگیری ماشین، به بررسی عوامل مؤثر بر قیمت خانه‌ها در کالیفرنیا خواهیم پرداخت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ را پاک‌سازی، مصورسازی و پردازش کنید و از کتابخانه‌های مختلف پایتون استفاده کنید. در پایان این پروژه، شما به رگرسیون خطی در پایتون تسلط خواهید یافت و مهارت‌های ضروری برای انجام پروژه‌های علم داده را کسب خواهید کرد.

آنچه کسب خواهید کرد:

• تسلط به کتابخانه‌های پایتون: به بررسی دنیای علم داده و یادگیری ماشین با pandas ،Scikit-learn statsmodels ،matplotlib و seaborn بپردازید.
• کاربرد در دنیای واقعی: دانش خود را در یک پروژه عملی که می‌توانید در وب‌سایت شخصی و رزومه خود به نمایش بگذارید، اعمال کنید.
• رویکرد گام به گام: از یک مطالعه موردی واضح و مختصر پیروی کنید تا اعتماد به نفس و تخصص خود را در یادگیری ماشین و علم داده بسازید.

سفر علم داده خود را با یک پایه ساده اما محکم آغاز کنید. بیایید شروع کنیم!

این دوره شما را قادر می‌سازد تا پتانسیل علم داده را کشف کنید و شما را با مهارت‌های لازم برای تصمیم‌گیری آگاهانه و موفقیت در صنعت فناوری تجهیز کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیانی که به علم داده و یادگیری ماشین علاقه دارند.
• افرادی که به دنبال مهارت‌های عملی در برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده‌ هستند.
• متخصصانی که به دنبال بهبود قابلیت‌های علم داده خود برای پیشرفت شغلی هستند.