دوره Python: Working with Predictive Analytics که توسط LinkedIn Learning ارائه شده، در نسخه 2025-3 خود به بررسی عمیق روش‌ها و تکنیک‌های تحلیل پیش‌بینانه با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازد. این دوره مناسب دانشجویان، محققان داده و تحلیلگران تجارت است که قصد دارند توانایی مدل‌سازی آماری و پیش‌بینی روندهای آینده را در سطح حرفه‌ای ارتقا دهند.

در این دوره، شما با مفاهیم کلیدی همچون پاکسازی داده، انتخاب ویژگی (Feature Selection)، پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون و طبقه‌بندی، اعتبارسنجی مدل و استقرار نهایی آن آشنا خواهید شد. تمامی مثال‌ها و تمرین‌ها عملی بوده و از مجموعه‌داده‌های واقعی دنیای کسب‌وکار و علوم داده بهره گرفته‌اند.

• اصول پایه تحلیل داده و پیش‌پردازش داده‌ها (Data Cleaning & Preprocessing).
• کار با کتابخانه‌های کلیدی پایتون مانند pandas، NumPy و scikit-learn.
• روش‌های انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد (PCA).
• پیاده‌سازی و تفسیر مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک.
• کار با الگوریتم‌های درخت تصمیم، جنگل تصادفی (Random Forest) و گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting).
• تکنیک‌های ارزیابی مدل شامل cross-validation و معیارهای دقت (Accuracy)، AUC، F1-Score.
• بهینه‌سازی ابرپارامترها با استفاده از جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و بهینه‌سازی تصادفی (Random Search).
• استقرار مدل نهایی و استفاده از آن در پیش‌بینی‌های بلادرنگ.

این دوره برای گروه‌های زیر مناسب است:

• دانشجویان رشته‌های علوم داده، آمار، مهندسی و کسب‌وکار.
• تحلیلگران داده (Data Analysts) که می‌خواهند وارد حوزه پیش‌بینانه شوند.
• توسعه‌دهندگان پایتون با تجربه‌ی مقدماتی.

پیش‌نیازهای اصلی:

• آشنایی با مبانی برنامه‌نویسی پایتون.
• درک پایه‌ای از مفاهیم آمار توصیفی و احتمال.
• آشنایی اولیه با کتابخانه‌های تحلیلی پایتون (پانداس و نام‌پای).

• مقدمه و معرفی پروژه عملی تحلیل پیش‌بینانه
• پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
• تحلیل اکتشافی (EDA) و مصورسازی
• رگرسیون خطی و تعمیم آن
• مدل‌های طبقه‌بندی و درخت تصمیم
• الگوریتم‌های پیشرفته: جنگل تصادفی و گرادیان بوستینگ
• ارزیابی عملکرد مدل و تکنیک‌های بهینه‌سازی
• به‌کارگیری مدل در پروژه‌های واقعی و استقرار
• مفاهیم پیشرفته: سری‌های زمانی و تحلیل پوششی داده

در هر بخش از دوره، مثال‌های عملی و کدهای نمونه ارائه می‌شوند. به عنوان نمونه:

• پاکسازی مجموعه داده csv مربوط به فروش محصولات و حذف مقادیر گمشده با pandas.dropna().
• تعیین ویژگی‌های مهم با استفاده از sklearn.feature_selection.SelectKBest.
• ساخت مدل رگرسیون خطی ساده:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

و سپس محاسبه معیار R² و اشتباه میانگین مربعات با mean_squared_error.

• دسترسی رایگان به ویدئوهای با کیفیت و اسلایدهای دوره.
• تمرین‌های کدنویسی تعاملی در محیط Jupyter Notebook.
• مجموعه‌داده‌های واقعی برای یادگیری عملی.
• گواهی پایان دوره از LinkedIn Learning.
• پشتیبانی و پاسخ به سوالات از طرف مدرسین حرفه‌ای.

برای دانلود رایگان دوره:

1. به صفحه رسمی LinkedIn Learning مراجعه کنید.
2. در صورت نیاز با اکانت LinkedIn وارد شوید یا ثبت‌نام کنید.
3. دوره Python: Working with Predictive Analytics 2025-3 را جستجو کرده و گزینه «اضافه به لیست» را انتخاب کنید.
4. با استفاده از قابلیت «دانلود درس‌ها» در اپلیکیشن موبایل، ویدئوها و منابع را با کیفیت دلخواه ذخیره کنید.

نکته: در بعضی مناطق ممکن است نیاز به VPN یا استفاده از حساب کاربری premium باشد.

دوره LinkedIn پایتون: کار با تحلیل پیش‌بینانه به شما کمک می‌کند تا از سطح مبتدی تا حرفه‌ای به کار با الگوریتم‌های پیش‌بینانه مسلط شوید. با پوشش کامل مفاهیم آمار، یادگیری ماشین، و پیاده‌سازی عملی در پایتون، شما قادر خواهید بود پروژه‌های داده‌محور پیچیده را در صنعت اجرا کنید و مهارت‌های خود را به صورت قابل‌لمس به نمایش بگذارید.

فرصت را از دست ندهید و همین امروز با دانلود رایگان این دوره، مسیر خود را در دنیای تحلیل پیش‌بینانه هموار کنید!