معرفی دوره

در این دوره‌ آموزشی جامع که از پلتفرم لینکدین (LinkedIn Learning) در ترم دوم سال ۲۰۲۵ ارائه شده است، شما با محیط قدرتمند Google Colab Notebook آشنا خواهید شد. این ابزار تحت وب، محیطی اختصاصی برای اجرای کدهای پایتون با دسترسی رایگان به منابع ابری GPU/TPU فراهم می‌کند. در این برنامه، مدرسین با تجربه مفاهیم پایه تا پیشرفته را در کنار مثال‌های کاربردی توضیح می‌دهند تا شما بتوانید به‌راحتی پروژه‌های یادگیری ماشین، تحلیل داده و مصورسازی را اجرا کنید.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• آشنایی با محیط Google Colab و قابلیت‌های آن از جمله نگهداری کد، اسناد و یادداشت‌ها.
• نصب و مدیریت بسته‌های پایتون با استفاده از pip و دستورات پیشرفته !sudo.
• اتصال به گوگل درایو برای دسترسی به فایل‌ها و ذخیره‌سازی نتایج به‌صورت خودکار.
• نحوه استفاده از GPU و TPU برای تسریع فرآیند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق.
• آشنایی با کتابخانه‌های اصلی علم داده شامل NumPy، Pandas و Matplotlib.
• طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با scikit-learn و چارچوب‌های عمیق مانند TensorFlow و PyTorch.
• مصورسازی داده‌ها با استفاده از Seaborn، Plotly و ابزارهای تعاملی.
• بهینه‌سازی و دیباگ کد با ابزارهای داخلی Colab و افزونه‌های جانبی.
• به اشتراک‌گذاری نتایج و گزارش نهایی به‌صورت لینک‌های اشتراک‌پذیر یا PDF.

مزایای شرکت در دوره

• دسترسی رایگان به آموزش‌های لینکدین بدون نیاز به خرید اشتراک.
• تمرین عملی و پروژه‌های واقعی برای تثبیت یادگیری.
• امکان استفاده از منابع ابری پیشرفته (GPU/TPU) بدون هزینه اضافی.
• رویکرد مرحله‌به‌مرحله مناسب برای افراد مبتدی تا حرفه‌ای.
• ارائه نکات کاربردی و ترفندهای تسهیل‌کننده در روند توسعه و تست کد.
• مدرک معتبر لینکدین پس از اتمام دوره برای تقویت رزومه.

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون.
• دانش پایه در مفاهیم اولیه علم داده مانند آرایه‌ها و سری‌های زمانی.
• داشتن حساب کاربری گوگل برای استفاده از Google Colab و Drive.
• آشنایی اولیه با خط فرمان (اختیاری ولی موثر).

بخش‌های دوره

• بخش اول: معرفی محیط Colab و مقایسه با Jupyter Notebook.
• بخش دوم: مدیریت بسته‌ها، اتصال به Google Drive و بارگذاری داده.
• بخش سوم: مباحث پایه پایتون در Colab (متغیرها، توابع، حلقه‌ها).
• بخش چهارم: کار با کتابخانه‌های علم داده و مصورسازی اولیه.
• بخش پنجم: پیاده‌سازی پروژه تحلیل داده از صفر تا صد.
• بخش ششم: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین مقدماتی و پیشرفته.
• بخش هفتم: استفاده از GPU/TPU برای یادگیری عمیق.
• بخش هشتم: دیباگ، بهینه‌سازی و اشتراک‌گذاری نتایج.

مثال‌های عملی

در طول دوره، چند پروژه‌ کاربردی اجرا خواهید کرد:

• تحلیل مجموعه داده Titanic برای پیش‌بینی بقا با الگوریتم‌های رگرسیون و جنگل تصادفی.
• ساخت داشبورد تعاملی با Plotly جهت نمایش فراوانی داده‌های فروش یک فروشگاه آنلاین.
• آموزش یک شبکه عصبی کانولوشنی ساده روی دیتاست MNIST برای تشخیص دست‌نوشته‌ها با استفاده از TPU.
• استفاده از تکنیک Transfer Learning برای تشخیص اشیاء در تصاویر با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده.

جمع‌بندی و نکات کلیدی

پس از پایان این دوره، شما می‌توانید:

• بدون دغدغه کدهای بزرگ داده و مدل‌های پیچیده را در محیط ابری اجرا کنید.
• از منابع سخت‌افزاری گوگل برای تسریع پردازش‌ها بهره ببرید.
• کدها، گزارش‌ها و مصورسازی‌ها را با همکاران یا مدیران پروژه به اشتراک بگذارید.
• در پروژه‌های واقعی علم داده و یادگیری ماشین سریع‌تر و مطمئن‌تر پیش بروید.

این دوره با ارائه مثال‌های عملی، تمرین‌های پیوسته و پشتیبانی از جامعه لینکدین، مسیر رشد شما در زمینه علم داده و یادگیری ماشین را هموار می‌کند. هم‌اکنون می‌توانید دانلود رایگان و یادگیری را آغاز کنید!