آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره جامع، با هدف تجهیز شما به دانش و مهارت‌های عملی لازم برای تحلیل داده‌ها با استفاده از زبان R طراحی شده است. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم بنیادی تفکر آماری را درک کرده و آن‌ها را در سناریوهای واقعی به کار ببرید. این شامل درک چگونگی فرمول‌بندی سوالات پژوهشی، جمع‌آوری داده‌های مناسب، طراحی آزمایش‌های آماری و تفسیر نتایج با دیدگاه آماری است.
• زبان برنامه‌نویسی R و محیط توسعه یکپارچه RStudio را برای مدیریت، پاک‌سازی، و تحلیل داده‌ها به صورت روان استفاده کنید. شما با پکیج‌های کلیدی مانند dplyr برای دستکاری و تبدیل داده‌ها و ggplot2 برای بصری‌سازی زیبا و مؤثر آشنا خواهید شد.
• آمار توصیفی را برای خلاصه‌سازی و نمایش ویژگی‌های اصلی مجموعه‌داده‌ها به کار گیرید، از جمله محاسبه معیارهای گرایش مرکزی (مانند میانگین، میانه، مد) و معیارهای پراکندگی (مانند واریانس، انحراف معیار، دامنه).
• اصول احتمال و توزیع‌های آماری مهم (مانند نرمال، دوجمله‌ای، پواسون) را بیاموزید و از آن‌ها برای مدل‌سازی پدیده‌های تصادفی و درک عدم قطعیت استفاده کنید. درک قضیه حد مرکزی (Central Limit Theorem) بخش مهمی از این قسمت است که پایه و اساس استنتاج آماری را تشکیل می‌دهد.
• استنتاج آماری را به کار ببندید، که شامل ساخت فواصل اطمینان و انجام آزمون‌های فرضیه مختلف (مانند آزمون تی، کای-دو، ANOVA) برای نتیجه‌گیری درباره جوامع بزرگ‌تر بر اساس نمونه‌های کوچک است. شما مفهوم P-value و انواع خطاهای آماری (نوع اول و دوم) را به صورت عمیق درک خواهید کرد.
• مدل‌های رگرسیون خطی ساده و چندگانه را ایجاد، تفسیر و ارزیابی کنید تا روابط بین متغیرها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی انجام دهید. شما یاد خواهید گرفت چگونه فرضیات رگرسیون را بررسی و مدل خود را بهبود ببخشید تا از اعتبار نتایج اطمینان حاصل کنید.
• تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی داده‌ها را برای ارتباط مؤثر نتایج تحلیل‌های خود با مخاطبین مختلف به کار ببرید. توانایی ساخت نمودارهای گویا، جذاب و اطلاعاتی، مهارتی کلیدی در علم داده و ارائه نتایج است.
• داده‌های نامنظم و ناکامل را پاک‌سازی و آماده‌سازی کنید، که گامی حیاتی و زمان‌بر در هر پروژه علم داده است. شما با چالش‌های داده‌های واقعی و راه‌حل‌های رایج برای مقابله با آن‌ها آشنا خواهید شد.
• مطالعات موردی و پروژه‌های عملی را انجام دهید که به شما امکان می‌دهد تمام مفاهیم آموخته شده را در سناریوهای واقعی به کار ببرید و یک مجموعه کاری قوی (پورتفولیو) برای خود ایجاد کنید.

مزایای شرکت در این دوره

این دوره آموزشی فراتر از ارائه صرف مفاهیم تئوری است؛ هدف آن آماده‌سازی شما برای ورود به دنیای حرفه‌ای علم داده و تحلیل‌گری است. برخی از مزایای کلیدی شرکت در این دوره عبارتند از:

• تقویت مهارت‌های تصمیم‌گیری: با درک عمیق از داده‌ها و استنتاج آماری، قادر خواهید بود تصمیمات مبتنی بر شواهد اتخاذ کنید که برای موفقیت در هر سازمانی حیاتی است و به شما مزیت رقابتی می‌دهد.
• افزایش فرصت‌های شغلی: علم داده یکی از پرتقاضاترین و پردرآمدترین حوزه‌های شغلی در سراسر جهان است. تسلط بر R و تفکر آماری، شما را به یک کاندیدای برجسته و مطلوب برای نقش‌هایی مانند تحلیل‌گر داده، دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، یا محقق تبدیل می‌کند.
• اعتماد به نفس در کار با داده‌ها: این دوره به شما ابزار و دانش لازم برای مدیریت و تحلیل داده‌های پیچیده را می‌دهد، که منجر به افزایش اعتماد به نفس شما در پروژه‌های داده‌محور و مواجهه با چالش‌های داده‌ای می‌شود.
• پایه و اساس قوی برای یادگیری‌های آینده: مفاهیم آموخته شده در این دوره، بنیانی محکم و ضروری برای یادگیری مباحث پیشرفته‌تر مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، مدل‌سازی پیچیده آماری و Big Data فراهم می‌آورد.
• قابلیت حل مسائل واقعی: با پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، شما یاد می‌گیرید چگونه دانش آماری و مهارت‌های R خود را برای حل چالش‌های واقعی کسب‌وکار و تحقیقاتی به کار ببرید و نتایج ملموسی ارائه دهید.
• ارتباط مؤثر نتایج: توانایی بصری‌سازی داده‌ها و ارتباط مؤثر یافته‌ها به گونه‌ای که برای مخاطبین غیرفنی نیز قابل درک باشد، مهارتی بسیار ارزشمند در محیط کار است که در این دوره به صورت ویژه تقویت می‌شود.

پیش‌نیازهای دوره

یکی از نقاط قوت این دوره، طراحی آن برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان است. شما برای شرکت در این دوره نیاز به پیش‌نیازهای پیچیده‌ای ندارید؛ تنها کافیست علاقه‌مند به دنیای داده‌ها باشید:

• هیچ پیش‌نیاز قبلی در R یا آمار مورد نیاز نیست: این دوره از ابتدا شروع می‌کند و مفاهیم را به صورت گام به گام و با زبانی ساده آموزش می‌دهد، بنابراین برای مبتدیان و کسانی که هیچ آشنایی قبلی با این حوزه ندارند، کاملاً مناسب است.
• آشنایی اولیه با مفاهیم ریاضی و جبر در حد دبیرستان (مانند حل معادلات ساده و نمودارها) کافی است.
• دسترسی به یک کامپیوتر (با سیستم عامل ویندوز، مک یا لینوکس) با اتصال به اینترنت برای نصب نرم‌افزارها و دسترسی به محتوای دوره.
• اشتیاق به یادگیری و حل مسائل با استفاده از داده‌ها و تمایل به تمرین مداوم.

بخش‌های اصلی دوره

این دوره به صورت ساختاریافته طراحی شده تا فرآیند یادگیری را تسهیل کند و شما را از صفر به یک تحلیل‌گر داده کارآمد تبدیل کند. بخش‌های اصلی شامل موارد زیر است:

• بخش ۱: مقدمه و نصب R و RStudio
  • معرفی تفکر آماری و اهمیت آن در دنیای امروز داده‌محور.
  • راهنمای گام به گام نصب و پیکربندی زبان برنامه‌نویسی R و محیط توسعه یکپارچه RStudio.
  • اولین گام‌ها در R: آشنایی با نحوه کار با کنسول، متغیرها، انواع داده‌ها، و عملیات پایه ریاضی و منطقی در R.
• بخش ۲: مبانی آمار توصیفی و اکتشافی داده
  • خلاصه‌سازی داده‌ها: محاسبه و تفسیر معیارهای گرایش مرکزی (میانگین، میانه، مد) و معیارهای پراکندگی (واریانس، انحراف معیار، دامنه، چارک‌ها).
  • آشنایی با انواع داده‌ها: کمی (گسسته، پیوسته) و کیفی (اسمی، ترتیبی) و نحوه کار با آن‌ها در R.
  • بصری‌سازی اکتشافی داده‌ها (EDA): ساخت هیستوگرام، نمودار جعبه‌ای (Box Plot)، نمودار پراکندگی (Scatter Plot) با استفاده از پکیج قدرتمند ggplot2 برای کشف الگوها و anomalies.
  • بررسی و شناسایی نقاط پرت (Outliers) و تأثیر آن‌ها بر تحلیل.
• بخش ۳: احتمال و توزیع‌های آماری
  • مفاهیم پایه احتمال: رویدادها، فضای نمونه، احتمال شرطی، قوانین جمع و ضرب احتمال.
  • آشنایی با توزیع‌های احتمالی مهم: توزیع نرمال، توزیع دوجمله‌ای، توزیع پواسون و کاربردهای آن‌ها در مدل‌سازی پدیده‌های مختلف.
  • اهمیت قضیه حد مرکزی (Central Limit Theorem) و نقش آن در استنتاج آماری.
• بخش ۴: استنتاج آماری و آزمون فرضیه
  • مفهوم نمونه‌گیری و توزیع‌های نمونه‌گیری، و چگونگی استنتاج از نمونه به جامعه.
  • ساخت فواصل اطمینان برای میانگین و نسبت، برای تخمین پارامترهای جامعه با دقت معین.
  • آزمون فرضیه: مراحل فرمول‌بندی فرضیه‌ها، انتخاب سطح معنی‌داری، محاسبه P-value، و تصمیم‌گیری. درک خطاهای نوع اول (False Positive) و نوع دوم (False Negative).
  • انواع آزمون‌ها: T-test (برای مقایسه میانگین یک نمونه، دو نمونه مستقل و زوج)، Chi-squared test (برای بررسی استقلال متغیرهای کیفی و برازش توزیع)، ANOVA (تحلیل واریانس برای مقایسه میانگین سه یا چند گروه).
• بخش ۵: رگرسیون خطی
  • مقدمه‌ای بر رگرسیون: شناسایی و مدل‌سازی روابط خطی بین یک یا چند متغیر مستقل و یک متغیر وابسته.
  • رگرسیون خطی ساده: ساخت و تفسیر مدل برای پیش‌بینی یک متغیر وابسته با استفاده از یک متغیر مستقل.
  • رگرسیون خطی چندگانه: توسعه مدل برای پیش‌بینی با استفاده از چندین متغیر مستقل.
  • تفسیر ضرایب رگرسیون، ارزیابی کیفیت مدل (مانند R-squared، Adjusted R-squared) و بررسی فرضیات رگرسیون (مانند نرمال بودن باقیمانده‌ها، همسانی واریانس).
  • کاربرد مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی و استنتاج.
• بخش ۶: پروژه‌های عملی و تحلیل داده‌های واقعی
  • مطالعات موردی مختلف در حوزه‌های متنوع مانند کسب‌وکار، سلامت، مالی، و علوم اجتماعی برای کاربرد عملی مفاهیم آموخته شده.
  • انجام پروژه‌های کامل تحلیل داده، از مرحله پاک‌سازی داده‌ها (با استفاده از پکیج‌هایی مانند tidyr)، آماده‌سازی، تحلیل، تا بصری‌سازی و گزارش‌دهی نهایی یافته‌ها.
  • نکات و ترفندهای پیشرفته در R برای بهینه‌سازی کد، مدیریت داده‌های بزرگ، و بهبود جریان کار تحلیل داده.

مثال‌های کاربردی و نکات کلیدی

برای تثبیت یادگیری و درک عمیق‌تر مفاهیم، این دوره بر مثال‌های عملی و سناریوهای واقعی تمرکز دارد که به شما کمک می‌کند دانش تئوری را به مهارت‌های کاربردی تبدیل کنید:

• مثال ۱: آزمون فرضیه A/B تست در بازاریابی دیجیتال: فرض کنید یک شرکت تجارت الکترونیک می‌خواهد بداند کدام نسخه از صفحه فرود (لندینگ پیج) وب‌سایت (نسخه A یا نسخه B) نرخ تبدیل (تعداد بازدیدکنندگان به مشتری) بیشتری دارد. با استفاده از R و آزمون فرضیه مناسب (مثلاً prop.test() یا chisq.test())، می‌توانیم داده‌های جمع‌آوری شده از تعامل کاربران با هر دو نسخه را تحلیل کرده و به طور آماری نتیجه بگیریم که آیا تفاوت معنی‌داری بین عملکرد دو صفحه وجود دارد یا خیر. این مثال نشان می‌دهد چگونه آمارهای استنباطی به تصمیم‌گیری‌های تجاری و بهبود کارایی کمپین‌های بازاریابی کمک می‌کنند.
• مثال ۲: پیش‌بینی قیمت خانه با رگرسیون خطی: با استفاده از یک مجموعه داده شامل متغیرهایی مانند مساحت، تعداد اتاق خواب، سال ساخت، و موقعیت جغرافیایی، می‌توانیم یک مدل رگرسیون خطی در R (با تابع lm()) بسازیم تا قیمت خانه‌ها را پیش‌بینی کنیم. این مدل به ما اجازه می‌دهد تا بفهمیم هر یک از این متغیرها چه تأثیری بر قیمت خانه دارند و چگونه می‌توانیم بر اساس آن‌ها قیمت را تخمین بزنیم. تحلیل ضرایب رگرسیون و ارزیابی اعتبار مدل، بخش‌های کلیدی این مثال هستند.
• مثال ۳: تحلیل روندهای فروش با بصری‌سازی داده‌ها: با پکیج قدرتمند ggplot2، می‌توانیم نمودارهای خطی پیچیده و نمودارهای میله‌ای گروهی ایجاد کنیم تا روندهای فروش محصولات مختلف در طول زمان را مشاهده کنیم. به عنوان مثال، می‌توانید فروش ماهانه یک محصول را در برابر فروش سال گذشته آن در یک نمودار ترسیم کرده و تفاوت‌ها، الگوهای فصلی، و نقاط اوج و فرود فروش را شناسایی کنید. این بصری‌سازی‌ها به مدیران کمک می‌کند تا عملکرد فروش را به سرعت درک کرده و استراتژی‌های آتی را تنظیم کنند.

نکته کلیدی و اساسی در علم داده، نه فقط تسلط بر ابزارها و دستورات کدنویسی، بلکه تفکر تحلیلی و آماری است که به شما امکان می‌دهد سوالات درستی بپرسید، داده‌ها را به درستی تفسیر کنید و از نتایج تحلیل‌ها برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه استفاده کنید. این دوره شما را تشویق می‌کند تا همیشه سوال بپرسید: “چرا این روش آماری را انتخاب می‌کنم؟”، “چه فرضیاتی پشت این مدل وجود دارد؟” و “این نتایج واقعاً چه چیزی را به من می‌گویند؟” تمرکز بر درک عمیق مفاهیم، به شما امکان می‌دهد تا در مواجهه با چالش‌های جدید داده‌ای، راه‌حل‌های خلاقانه و مؤثر بیابید و از تحلیل‌های خود ارزش واقعی استخراج کنید.