آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانش‌آموختگان را از سطح مبتدی تا یک متخصص ماهر در علم داده و یادگیری ماشین با پایتون ارتقا دهد. در پایان این آموزش، شما قادر خواهید بود:

• اصول برنامه‌نویسی پایتون را به طور کامل درک کرده و کدنویسی شی‌گرا (OOP) را پیاده‌سازی کنید.
• از کتابخانه‌های قدرتمند NumPy برای محاسبات عددی پیشرفته و Pandas برای دستکاری، تحلیل و پاکسازی داده‌ها بهره ببرید.
• داده‌ها را با استفاده از Matplotlib، Seaborn، Plotly و Cufflinks به صورت حرفه‌ای و تعاملی تصویرسازی کنید و داستان داده‌ها را روایت کنید.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل رگرسیون (خطی، لجستیک)، طبقه‌بندی (SVM، KNN، درخت تصمیم، جنگل تصادفی) و خوشه‌بندی (K-Means) را درک و پیاده‌سازی کنید.
• با استفاده از Scikit-learn، مدل‌های یادگیری ماشین را بسازید، آموزش دهید و ارزیابی کنید.
• با مفاهیم پایه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی آشنا شوید.
• توانایی پیش‌پردازش داده‌ها، مهندسی ویژگی و انتخاب مدل مناسب را کسب کنید.
• پروژه‌های عملی و واقعی علم داده و یادگیری ماشین را به صورت مستقل انجام دهید.

مزایای شرکت در این دوره

کسب مهارت در علم داده و یادگیری ماشین با پایتون، درهای بسیاری را به روی فرصت‌های شغلی جدید باز می‌کند. با شرکت در این دوره، شما از مزایای زیر بهره‌مند خواهید شد:

• آمادگی برای بازار کار: مهارت‌های مورد نیاز برای مشاغل پرتقاضا مانند دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر داده و توسعه‌دهنده هوش مصنوعی را کسب خواهید کرد.
• یادگیری عملی: این دوره بر یادگیری عملی و پروژه‌محور تأکید دارد، بنابراین شما با انجام مثال‌ها و پروژه‌های واقعی، دانش خود را عمیق‌تر می‌کنید.
• درک عمیق مفاهیم: پیچیده‌ترین مفاهیم علم داده و یادگیری ماشین به زبانی ساده و قابل فهم توضیح داده می‌شوند.
• ساخت رزومه قوی: با پروژه‌هایی که در طول دوره تکمیل می‌کنید، می‌توانید یک پورتفولیو قوی برای خود بسازید که نشان‌دهنده توانایی‌های شما باشد.
• افزایش توانایی حل مسئله: یاد می‌گیرید چگونه مسائل دنیای واقعی را با رویکرد داده‌محور حل کنید.
• به‌روزرسانی مهارت‌ها: با جدیدترین ابزارها و تکنیک‌های مورد استفاده در صنعت آشنا می‌شوید.

پیش‌نیازهای دوره

خبر خوب این است که برای شروع این دوره، نیاز به هیچ پیش‌زمینه برنامه‌نویسی خاصی ندارید. این آموزش از پایه و صفر شروع می‌شود و برای افرادی که تاکنون هیچ تجربه‌ای با برنامه‌نویسی نداشته‌اند نیز مناسب است. تنها چیزی که نیاز دارید، یک کامپیوتر، اتصال به اینترنت، و اشتیاق فراوان برای یادگیری است. البته، آشنایی مقدماتی با مفاهیم ریاضی و آمار می‌تواند به درک بهتر برخی مباحث کمک کند، اما ضروری نیست.

سرفصل‌های اصلی دوره

این دوره به صورت جامع و گام به گام طراحی شده است تا تمام جنبه‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص علم داده و یادگیری ماشین را پوشش دهد:

• مقدمه‌ای بر پایتون و اصول برنامه‌نویسی:

  • نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (Anaconda, Jupyter Notebook).
  • انواع داده‌ها، عملگرها، متغیرها.
  • ساختارهای کنترل جریان (if/else, for, while).
  • توابع و ماژول‌ها.
  • مفاهیم شی‌گرایی (Classes, Objects).

• کار با NumPy برای محاسبات عددی:

  • ایجاد و دستکاری آرایه‌ها.
  • عملیات برداری و ماتریسی.
  • توابع آماری با NumPy.

• تحلیل داده با Pandas:

  • DataFrame و Series.
  • وارد کردن و خروجی گرفتن داده‌ها (CSV, Excel, SQL).
  • انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها.
  • پاکسازی داده‌ها (مقادیر گمشده، داده‌های تکراری).
  • گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها.
  • ادغام و ترکیب DataFrames.

• تصویرسازی داده‌ها:

  • مقدمه‌ای بر Matplotlib.
  • نمودارهای خطی، میله‌ای، هیستوگرام، پراکندگی.
  • تصویرسازی آماری با Seaborn.
  • ساخت نمودارهای تعاملی با Plotly و Cufflinks.

• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و Scikit-learn:

  • مفاهیم اساسی یادگیری ماشین (نظارت‌شده، نظارت‌نشده).
  • تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و تست.
  • ارزیابی مدل‌ها (خطا، دقت، فراخوانی، F1-Score).

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده:

  • رگرسیون خطی: پیش‌بینی مقادیر پیوسته.
  • رگرسیون لجستیک: طبقه‌بندی دوتایی.
  • K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN): طبقه‌بندی بر اساس شباهت.
  • ماشین بردار پشتیبان (SVM): یافتن بهترین هایپرپلین.
  • درخت تصمیم و جنگل تصادفی: الگوریتم‌های قوی برای طبقه‌بندی و رگرسیون.

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌نشده:

  • خوشه‌بندی K-Means: گروه‌بندی نقاط داده مشابه.
  • تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): کاهش ابعاد داده‌ها.

• مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق:

  • مفاهیم شبکه‌های عصبی مصنوعی.
  • معرفی تنسورفلو (TensorFlow) و کراس (Keras).

• پروژه‌های عملی و کاربردی:

  • مثال‌هایی از تحلیل داده‌های مالی.
  • پروژه‌های طبقه‌بندی تصاویر یا متن.
  • ساخت یک سیستم توصیه‌گر ساده.

نکات کلیدی و مثال‌های عملی

در طول این دوره، بر رویکرد یادگیری فعال تاکید شده است. برای مثال، در بخش Pandas، شما با مجموعه داده‌های واقعی کار خواهید کرد تا نحوه پاکسازی داده‌ها را بیاموزید. تصور کنید یک فایل CSV حاوی اطلاعات مشتریان دارید که برخی از مقادیر آن خالی هستند یا فرمت‌های نادرستی دارند. شما یاد می‌گیرید چگونه با توابعی مانند .fillna() یا .dropna() این مشکلات را برطرف کنید تا داده‌ها برای تحلیل آماده شوند.

در بخش یادگیری ماشین، برای مثال در مبحث رگرسیون خطی، با یک مجموعه داده شامل قیمت خانه‌ها و ویژگی‌های آن‌ها (مانند مساحت، تعداد اتاق) کار می‌کنید. شما مدل رگرسیون را آموزش می‌دهید تا بتوانید قیمت خانه‌های جدید را پیش‌بینی کنید. سپس، عملکرد مدل خود را با معیارهایی مانند Mean Absolute Error (MAE) و R-squared ارزیابی می‌کنید تا میزان دقت آن را بسنجید. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شما نه تنها مفاهیم را درک می‌کنید، بلکه می‌توانید آن‌ها را در سناریوهای واقعی نیز پیاده‌سازی کنید.

همچنین، اهمیت تصویرسازی داده‌ها با مثال‌های ملموس برجسته خواهد شد. شما یاد می‌گیرید چگونه یک نمودار پراکندگی (scatter plot) از رابطه بین دو متغیر بسازید و با استفاده از رنگ‌ها یا اندازه‌های مختلف، ابعاد سوم و چهارم داده‌ها را نیز نشان دهید تا بینش‌های عمیق‌تری به دست آورید.