آنچه در این دوره خواهید آموخت

این گواهی‌نامه به گونه‌ای طراحی شده است که به شما درک عمیقی از مفاهیم کلیدی علم داده و مهارت‌های عملی لازم برای حل مسائل دنیای واقعی را ارائه دهد. در طول این دوره، شما مهارت‌های زیر را کسب خواهید کرد:

• مبانی علم داده و هوش مصنوعی: با تعاریف، نقش‌ها، و چرخه حیات علم داده آشنا می‌شوید و درک خواهید کرد که چگونه هوش مصنوعی در این حوزه نقش دارد.
• برنامه‌نویسی پایتون: پایتون، زبان اصلی علم داده را از پایه یاد می‌گیرید و بر استفاده از کتابخانه‌های ضروری مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn مسلط می‌شوید.
• تحلیل و پاکسازی داده‌ها: تکنیک‌های جمع‌آوری، پاکسازی، پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل را فرا می‌گیرید.
• مدل‌سازی یادگیری ماشین: با انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی آشنا شده و قادر خواهید بود مدل‌های پیش‌بینی‌کننده بسازید.
• تصویرسازی داده‌ها: یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را به صورت بصری و قابل فهم نمایش دهید تا بینش‌های حاصله را به درستی منتقل کنید.
• پایگاه داده و SQL: اصول کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و زبان SQL برای مدیریت و استخراج داده‌ها را می‌آموزید.
• ابزارهای صنعتی: با ابزارها و پلتفرم‌های کلیدی مانند Jupyter Notebooks، IBM Watson Studio و گیت‌هاب کار خواهید کرد.
• پروژه‌های عملی: از طریق پروژه‌های متعدد و یک پروژه نهایی جامع، آموخته‌های خود را در سناریوهای واقعی به کار می‌برید.

مزایای دریافت این گواهی‌نامه

تکمیل گواهی‌نامه حرفه‌ای علم داده IBM مزایای قابل توجهی برای شما به ارمغان می‌آورد که می‌تواند مسیر شغلی شما را متحول کند:

• اعتبار بین‌المللی: IBM یکی از پیشگامان صنعت فناوری است و گواهی‌نامه آن در سراسر جهان به رسمیت شناخته شده و مورد احترام کارفرمایان است.
• آمادگی شغلی: این دوره شما را برای ورود به مشاغلی مانند دانشمند داده، تحلیلگر داده، مهندس یادگیری ماشین، و تحلیلگر هوش تجاری آماده می‌سازد.
• تجربه عملی: با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از داده‌های واقعی، شما تجربه‌ای مشابه محیط کار کسب می‌کنید که در رزومه شما بسیار ارزشمند است.
• افزایش پتانسیل درآمد: متخصصان علم داده به دلیل تقاضای بالا و تخصص‌های ویژه‌شان، از درآمد بالایی برخوردارند.
• مهارت‌های جامع: این دوره تمامی جنبه‌های علم داده، از جمع‌آوری داده تا استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد و شما را به یک متخصص همه‌جانبه تبدیل می‌کند.
• شبکه‌سازی: فرصت ارتباط با جامعه‌ای از متخصصان و علاقه‌مندان به علم داده را خواهید داشت.

پیش‌نیازها

یکی از بزرگترین نقاط قوت این مجموعه آموزشی این است که هیچ پیش‌نیاز قبلی در برنامه‌نویسی یا علم داده لازم نیست. این دوره برای افراد با هر سطح تجربه، از جمله مبتدیان مطلق، طراحی شده است. تنها چیزی که نیاز دارید، درک اساسی از کامپیوتر و علاقه وافر به یادگیری و کار با داده‌ها است. تمامی مفاهیم از پایه آموزش داده می‌شوند.

سرفصل‌های کامل مجموعه آموزشی

این گواهی‌نامه از 10 دوره آموزشی تشکیل شده است که هر یک بر جنبه‌ای خاص از علم داده تمرکز دارند:

• 1. What is Data Science? (علم داده چیست؟)

  این دوره به شما مقدمه‌ای جامع بر علم داده، کاربردهای آن، و نقش دانشمندان داده در صنایع مختلف ارائه می‌دهد. با چرخه حیات علم داده و فرآیندهای آن آشنا می‌شوید.

• 2. Open Source Tools for Data Science (ابزارهای متن‌باز برای علم داده)

  در این بخش، با ابزارهای ضروری متن‌باز مانند Jupyter Notebooks، RStudio، و Git و GitHub آشنا می‌شوید که پایه و اساس کار هر دانشمند داده‌ای هستند.

• 3. Data Science Methodology (روش‌شناسی علم داده)

  این دوره به شما می‌آموزد که چگونه مسائل دنیای واقعی را با استفاده از یک روش‌شناسی ساختارمند علم داده حل کنید. از درک مسئله تا استقرار راهکار، گام به گام پیش می‌روید.

• 4. Python for Data Science, AI & Development (پایتون برای علم داده، هوش مصنوعی و توسعه)

  از صفر تا صد برنامه‌نویسی پایتون را یاد می‌گیرید. این شامل سینتکس پایتون، ساختار داده‌ها، توابع، و کار با کتابخانه‌های پایه مانند NumPy و Pandas است.

• 5. Python Project for Data Science (پروژه پایتون برای علم داده)

  در این دوره، دانش پایتون خود را با انجام یک پروژه عملی که شامل جمع‌آوری، تحلیل و تصویرسازی داده‌ها است، تثبیت می‌کنید.

• 6. Databases and SQL for Data Science with Python (پایگاه داده و SQL برای علم داده با پایتون)

  مفاهیم اساسی پایگاه‌های داده رابطه‌ای و زبان SQL را برای استخراج و دستکاری داده‌ها فرا می‌گیرید. همچنین یاد می‌گیرید چگونه پایتون را به پایگاه داده متصل کنید.

• 7. Data Analysis with Python (تحلیل داده با پایتون)

  تمرکز این بخش بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)، پاکسازی داده، و استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته Pandas برای تحلیل داده‌های پیچیده است.

• 8. Data Visualization with Python (تصویرسازی داده با پایتون)

  شما یاد می‌گیرید چگونه از کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib، Seaborn و Folium برای ایجاد نمودارها و گرافیک‌های جذاب و گویا استفاده کنید تا بینش‌های خود را به بهترین شکل ممکن منتقل نمایید.

• 9. Machine Learning with Python (یادگیری ماشین با پایتون)

  این دوره به معرفی اصول یادگیری ماشین، الگوریتم‌های کلیدی (مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، خوشه‌بندی) و استفاده از کتابخانه Scikit-learn می‌پردازد. همچنین ارزیابی مدل‌ها را فرا می‌گیرید.

• 10. Applied Data Science Capstone (پروژه نهایی کاربردی علم داده)

  این دوره نهایی شامل یک پروژه جامع و چالش‌برانگیز است که در آن تمامی مهارت‌های آموخته شده در طول دوره را برای حل یک مسئله واقعی در دنیای کسب‌وکار به کار می‌برید. این پروژه به شما اعتماد به نفس لازم برای ورود به صنعت را می‌دهد.