آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره، تمرکز خود را بر روی عمیق‌ترین و کاربردی‌ترین جنبه‌های علم داده قرار داده است. با اتمام این بخش، شما قادر خواهید بود:

• مدل‌های یادگیری عمیق پیشرفته را طراحی، پیاده‌سازی و بهینه کنید، از جمله شبکه‌های عصبی پیچیده برای بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی.
• با فناوری‌های کلان‌داده مانند Spark کار کرده و داده‌های حجیم را به طور کارآمد پردازش و تحلیل کنید.
• فرآیندهای MLOps (عملیات یادگیری ماشین) را برای استقرار، نگهداری و نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی پیاده‌سازی کنید.
• تکنیک‌های پیشرفته سری‌های زمانی و مدل‌های پیش‌بینی پیچیده را به کار گیرید.
• دانش خود را در پروژه‌های جامع و کاربردی در حوزه‌های مختلف صنعتی (مانند مالی، سلامت، تجارت الکترونیک) به کار بگیرید.
• یک پورتفولیوی قدرتمند از پروژه‌های عملی بسازید که نشان‌دهنده توانایی‌های شما در حل مسائل واقعی است.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در دوره «بسته علم داده: ۱۸۰ پروژه عملی – دوره ۳ از ۳» مزایای بی‌شماری برای توسعه مسیر شغلی و حرفه‌ای شما به ارمغان می‌آورد:

• آمادگی شغلی بی‌نظیر: با تسلط بر مباحث پیشرفته و تجربه عملی فراوان، برای موقعیت‌های شغلی سطح بالا در حوزه علم داده، مهندسی یادگیری ماشین و نقش‌های مشابه کاملاً آماده خواهید بود.
• ساخت پورتفولیوی قوی: ماهیت پروژه‌محور این بسته (که این دوره بخش نهایی آن است) به شما کمک می‌کند تا ده‌ها پروژه کاربردی و قابل ارائه در رزومه خود داشته باشید که برگ برنده شما در مصاحبه‌های شغلی خواهد بود.
• تفکر تحلیلی عمیق: با رویارویی با چالش‌های متنوع و واقعی، توانایی شما در تفکر انتقادی، عیب‌یابی و حل مسائل پیچیده به شدت تقویت می‌شود.
• تسلط بر ابزارهای پیشرفته: با جدیدترین فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق، ابزارهای کلان‌داده و پلتفرم‌های ابری کار خواهید کرد که شما را در لبه فناوری قرار می‌دهد.
• شبکه‌سازی و تعامل: فرصت همکاری و تعامل با سایر یادگیرندگان و مربیان، به گسترش شبکه حرفه‌ای شما کمک می‌کند.
• اعتماد به نفس در مواجهه با داده: پس از گذراندن این دوره، با هر حجم و نوع داده‌ای که مواجه شوید، اعتماد به نفس و مهارت لازم برای استخراج بینش‌های ارزشمند را خواهید داشت.

پیش‌نیازهای دوره

از آنجایی که این دوره، بخش سوم و پایانی از بسته جامع ۱۸۰ پروژه عملی علم داده است، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر برای بهره‌برداری حداکثری از مطالب ضروری است:

• آشنایی کامل با زبان برنامه‌نویسی پایتون: شامل ساختارهای داده، توابع، برنامه‌نویسی شیءگرا و کار با کتابخانه‌های پایه مانند NumPy و Pandas.
• مبانی آمار و جبر خطی: درک مفاهیم آماری مانند توزیع‌ها، آزمون‌های فرضیه، رگرسیون و مفاهیم پایه‌ای جبر خطی.
• مفاهیم پایه یادگیری ماشین: آشنایی با انواع یادگیری (نظارت‌شده، بدون نظارت)، الگوریتم‌های پرکاربرد (مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، SVM) و معیارهای ارزیابی مدل.
• تجربه کار با ابزارهای اولیه علم داده: مانند Scikit-learn برای ساخت مدل و Matplotlib/Seaborn برای بصری‌سازی داده.
• ترجیحاً گذراندن دوره‌های ۱ و ۲ از همین بسته: این دوره بر پایه دانش و مهارت‌های کسب شده در دو دوره اول بنا شده است و مطالب پیشرفته‌تری را پوشش می‌دهد.

سرفصل‌های اصلی دوره

این دوره جامع به گونه‌ای طراحی شده است که شما را قدم به قدم از مباحث پیشرفته تا کاربردهای صنعتی هدایت کند. سرفصل‌های اصلی شامل موارد زیر است:

بخش ۱: یادگیری عمیق پیشرفته و شبکه‌های عصبی

• مقدمه‌ای بر معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی (CNN, RNN, LSTM, GRU).
• ترانسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند BERT و GPT.
• پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری عمیق: تحلیل احساسات، تولید متن، ترجمه ماشینی.
• بینایی کامپیوتر با یادگیری عمیق: تشخیص شیء، تقسیم‌بندی تصویر، تشخیص چهره.
• تکنیک‌های بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامترها در یادگیری عمیق.
• پروژه عملی: ساخت یک سیستم پیشنهاددهنده (Recommender System) با استفاده از یادگیری عمیق.

بخش ۲: تحلیل کلان‌داده و Apache Spark

• مقدمه‌ای بر اکوسیستم کلان‌داده و چالش‌های آن.
• معرفی Apache Spark و اصول محاسبات توزیع‌شده.
• برنامه‌نویسی Spark با PySpark: RDDs, DataFrames, Spark SQL.
• یادگیری ماشین با Spark MLlib: مدل‌سازی مقیاس‌پذیر.
• پروژه عملی: تحلیل مجموعه‌داده‌های بسیار بزرگ (Big Data Analytics) در حوزه مالی یا لاگ‌های سرور.

بخش ۳: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و استقرار مدل

• اصول MLOps: چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین.
• نسخه‌بندی داده و مدل (Data & Model Versioning) با ابزارهایی مانند DVC.
• ردیابی آزمایش‌ها و مدیریت مدل (Experiment Tracking & Model Management) با MLflow.
• کانتینرسازی مدل‌ها با Docker.
• استقرار مدل‌ها در پلتفرم‌های ابری (AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML).
• نظارت و نگهداری مدل‌ها در تولید (Monitoring & Maintenance).
• پروژه عملی: استقرار یک مدل پیش‌بینی قیمت مسکن به عنوان یک API و نظارت بر آن.

بخش ۴: کاربردهای تخصصی و مطالعات موردی پیشرفته

• پیش‌بینی سری‌های زمانی پیشرفته: مدل‌های ARIMA, Prophet و شبکه‌های عصبی برای سری‌های زمانی.
• سیستم‌های توصیه (Recommendation Systems): الگوریتم‌های پیشرفته و پیاده‌سازی.
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای مقدماتی آن.
• اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های قابل تفسیر (Explainable AI – XAI).
• پروژه عملی: ساخت یک مدل پیش‌بینی تقلب در تراکنش‌های مالی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته.

بخش ۵: پروژه نهایی و ساخت پورتفولیو

• پروژه‌های جامع و مستقل که تمام دانش کسب شده را به کار می‌گیرند.
• راهنمایی برای مستندسازی و ارائه پروژه‌ها به کارفرمایان بالقوه.
• توصیه‌هایی برای ادامه یادگیری و توسعه حرفه‌ای در حوزه علم داده.
• پروژه عملی: انتخاب و تکمیل یک پروژه پیچیده از ابتدا تا انتها، شامل جمع‌آوری داده، مدل‌سازی، استقرار و تحلیل نتایج.