تسلط به علم داده - سفری به دنیای یادگیری ماشین

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

در استفاده از کتابخانه‌های پایتون که معمولاً در علم داده و یادگیری ماشین استفاده می‌شوند، مانند NumPy و Pandas و Matplotlib، مهارت کسب می‌کنید.
می‌آموزید که چگونه مجموعه داده‌ها را پاکسازی و پیش‌پردازش کنید، از جمله مدیریت داده‌ گمشده، داده‌ پرت و مقیاس‌بندی ویژگی‌
کسب دانش در تکنیک‌های تحلیل داده‌ اکتشافی برای استخراج بینش‌ها و الگوها از داده‌
تسلط به اصول تحلیل آماری و اعمال روش‌های آماری برای تفسیر و نتیجه‌گیری از داده‌
درک اصول یادگیری ماشین و الگوریتم‌های مختلف آن مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی
می‌آموزید که چگونه مدل‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین مناسب را برای انواع مختلف مسائل و مجموعه داده‌ها انتخاب کنید.
توسعه مهارت‌ها در مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین

پیش‌نیازهای دوره

فقط اشتیاق به یادگیری

توضیحات دوره

دوره «پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین» طراحی شده تا دانشجویان را با درک جامع از برنامه‌نویسی پایتون، تکنیک‌های علم داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین مجهز کند.

چه تازه‌کار باشید و بخواهید وارد این حوزه شوید و چه حرفه‌ای باشید که به دنبال گسترش مهارت‌های خود هستید، این دوره دانش و تجربه عملی لازم برای پیشرفت در این حوزه رو به رشد را فراهم می‌کند.

اهداف دوره:

تسلط به برنامه‌نویسی پایتون - توسعه اصول قوی در برنامه‌نویسی پایتون، شامل سینتکس، ساختارهای داده، کنترل جریان و توابع و کسب مهارت در استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند NumPy و Pandas و Matplotlib برای دستکاری و مصورسازی موثر داده
پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ - می‌آموزید که چگونه داده‌ گمشده، داده‌ پرت و فرمت‌های داده ناسازگار را مدیریت کنید. شما مهارت‌هایی در تکنیک‌های پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ کسب می‌کنید تا از کیفیت و قابلیت اطمینان مجموعه داده‌ها اطمینان حاصل شود.
تحلیل اکتشافی داده‌ - درک اصول و تکنیک‌های تحلیل اکتشافی داده‌ و یادگیری نحوه استخراج بینش‌ها، کشف الگوها و مصورسازی داده‌ با استفاده از روش‌های آماری و کتابخانه‌های پایتون
تحلیل آماری - کسب درک صحیحی از مفاهیم و تکنیک‌های آماری و اعمال روش‌های آماری برای تحلیل داده‌، آزمون فرضیه‌ها و استخراج نتایج معنادار
اصول یادگیری ماشین - یادگیری اصول یادگیری ماشین شامل یادگیری نظارت شده و نظارت نشده، رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی و درک نقاط قوت و محدودیت‌های الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین
پیاده‌سازی یادگیری ماشین - کسب تجربه عملی در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند scikit-learn و یادگیری نحوه آموزش، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها
انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی‌ - توسعه مهارت‌هایی در مهدسی ویژگی برای ساخت ویژگی‌های معنادار و آموزنده از داده‌ خام و درک تکنیک‌های انتخاب ویژگی برای بهبود عملکرد و قابلیت تفسیر مدل‌ها
ارزیابی و بهینه‌سازی مدل - می‌آموزید که چگونه عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین را با استفاده از تکنیک‌هایی مانند اعتبارسنجی متقابل و متریک‌های ارزیابی بسنجید. شما اهمیت تیونینگ هایپرپارامتر و منظم‌سازی را برای بهینه‌سازی مدل درک می‌کنید.
مفاهیم یادگیری عمیق - بررسی مبانی یادگیری عمیق، شامل شبکه‌های عصبی، توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی گرادیان کاهشی و آشنایی با معماری‌های یادگیری عمیق و کاربردهای آنها
یادگیری عمیق عملی - کسب تجربه عملی در ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از فریمورک‌های محبوب یادگیری عمیق مانند تنسورفلو یا PyTorch و یادگیری نحوه اعمال تکنیک‌های یادگیری عمیق برای حل مسائل واقعی

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

علاقه‌مندان به علم داده و یادگیری ماشین که دانش اولیه از برنامه‌نویسی پایتون دارند.
یادگیرندگانی که قصد دارند دانش جامع و مهارت‌های عملی در زمینه پایتون، علم داده و یادگیری ماشین کسب کنند.
مطالب دوره به گونه‌ای تنظیم شده که دیدگاه‌های ارزشمند و تجربه عملی برای افرادی که می‌خواهند در حل مسائل داده محور و تحلیل پیشرفت کنند، فراهم کند.