اصول علم داده و یادگیری ماشین [2025]

آنچه یاد خواهید گرفت:

• دانش نظری درباره‌ی علم داده و یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها، متدها، بهترین شیوه‌ها و تسک‌ها
• دانش عملی عمیق درباره علم داده و یادگیری ماشین و نحوه انجام تسک‌های رایج در علم داده و یادگیری ماشین
• توانایی انجام تسک‌های رایج علم داده و یادگیری ماشین با اعتماد به نفس
• تسلط به پایتون برای مدیریت داده
• تسلط به پانداس برای مدیریت داده
• دانش و تجربه عملی از Scikit-learn ،Statsmodels ،Matplotlib ،Seaborn و بسیاری از کتابخانه‌های دیگر پایتون
• دانش عمیق و دقیق از رگرسیون، تحلیل رگرسیون، پیش‌بینی، طبقه‌بندی و تحلیل خوشه‌ای
• دانش پیشرفته درباره مدل‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی و ایجاد مدل به صورت خودکار
• دانش پیشرفته در متن‌کاوی، تسک‌های متن‌کاوی و استخراج احساسات
• رایانش ابری: استفاده از Anaconda Cloud Notebook (Jupyter Notebook مبتنی بر ابر) و یادگیری استفاده از منابع رایانش ابری

پیش‌نیازهای دوره

• چهار روش شمارش (+، -، * و /)
• تجربه روزمره با سیستم عامل مک، ویندوز و لینوکس

توضیحات دوره

این دوره یک دیدگاه عملی هیجان‌انگیز از اصول علم داده و یادگیری ماشین است.

علم داده و یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای در حال توسعه هستند. در هر گوشه‌ای از جامعه، وب جهان‌گستر یا در فناوری، الگوریتم‌های علم داده و یادگیری ماشین را خواهید یافت که در پس‌زمینه برای تحلیل و بهینه‌سازی همه جوانب زندگی ما، کسب‌وکارها و جامعه‌مان کار می‌کنند. علم داده و یادگیری ماشین همراه با هوش مصنوعی یکی از داغ‌ترین زمینه‌های به سرعت در حال توسعه است.

این دوره شما را با اصول علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهد کرد. چه مبتدی باشید و چه یک دانشمند داده با تجربه، این دوره محتوای انحصاری دارد که سعی دارد چیزهای زیادی را به شما آموزش دهد.

شما درباره‌ی موارد زیر یاد خواهید گرفت:

• رگرسیون و پیش‌بینی با مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری تحت نظارت: این دوره شامل کامل‌ترین و بنیادی‌ترین پکیج‌های محتوای تحلیل رگرسیون با فعالیت‌های عملی و نظری مفید و الگوریتم‌های یادگیری ماشین خودکار برای ساخت مدل، انتخاب ویژگی و هوش مصنوعی است. شما درباره مدل‌ها از مدل‌های رگرسیون خظی تا مدل‌های رگرسیون چندجمله‌ای و چندمتغیره پیشرفته یاد خواهید گرفت.
• طبقه‌بندی با مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری تحت نظارت: شما با فرآیند طبقه‌بندی، نظریه طبقه‌بندی و مصورسازی‌ها و همچنین برخی از مدل‌های طبقه‌بندی مفید، از جمله Classifier Ensembles جنگل تصادفی و Voting Classifier Ensembles آشنا خواهید شد
• تحلیل خوشه با مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری بدون نظارت: در این بخش از دوره، با یادگیری بدون نظارت، نظریه خوشه، هوش مصنوعی، تحلیل داده اکتشافی و هفت الگوریتم خوشه‌بندی یادگیری ماشین از مدل‌های خوشه سلسله‌مراتبی تا مدل‌های خوشه مبتنی بر تراکم آشنا خواهید شد.
• اصول علم داده و یادگیری ماشین: این دوره پایه و پایگاه دانش محکمی برای مشاغل یا مطالعات علم داده و یادگیری ماشین فراهم می‌کند.
• مدل‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی پیشرفته و ایجاد خودکار مدل‌ها: این دوره شامل ویدئوهایی است که در آن‌ها استفاده از الگوریتم‌های بسیار قدرتمند برای ایجاد خودکار مدل آموزش داده می‌شود.
• متن‌کاوی و اتوماسیون پیشرفته: شما متن‌کاوی و اصول متن‌کاوی و استخراج احساسات مانند توکن‌سازی، آماده‌سازی داده متنی، بررسی املا، lemmatization ،stemming و طبقه‌بندی داده متنی را یاد خواهید گرفت.
• تسلط به پایتون برای مدیریت داده
• تسلط به پانداس برای مدیریت داده

این دوره شامل موارد زیر است:

• بسته آموزشی جامع و آسان برای تسلط به پایتون و پانداس برای مدیریت داده که به هر کسی اجازه می‌دهد صرف نظر از دانش قبلی خود در زمینه برنامه‌نویسی، نرم‌افزارهای جدول‌سازی، پایتون ، پانداس، علم داده یا یادگیری ماشین، مطالب دوره را یاد بگیرد.
• یاد بگیرید چگونه از رایانش ابری: از Anaconda Cloud Notebook (Jupyter Notebook مبتنی بر ابر) استفاده کنید. استفاده از منابع رایانش ابری را یاد بگیرید.
• راهنمای اختیاری آسان برای دانلود، نصب و راه‌اندازی Anaconda Distribution که به هر کسی امکان می‌دهد یک نصب محلی از محیط علم داده و یادگیری ماشین پایتون بسازد.
• محتوایی که شما را با چیزهای جدید و مفید آشنا می‌کند، صرف نظر از اینکه شما مبتدی یا یک دانشمند داده با تجربه باشید.
• مجموعه بزرگی از محتوای منحصر به فرد که به شما چیزهای جدیدی را آموزش می‌دهد.
• مجموعه کامل مسترکلاس برای علم داده و یادگیری ماشین
• ساختار دوره بر اساس چارچوب اثبات شده و حرفه‌ای برای یادگیری ساخته شده است.
• ساختار دوره فشرده و بدون اتلاف وقت

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای شماست، صرف نظر از اینکه شما مبتدی هستید یا دانشمند داده با تجربه، صرف نظر از اینکه شما مدرک دکترا دارید یا هیچ مدرکی یا تجربه‌ای ندارید.