این دوره جامع، طیف وسیعی از مهارت‌ها و دانش را در اختیار شما قرار می‌دهد تا به یک متخصص داده توانا تبدیل شوید:

• مبانی آمار و احتمالات: درک عمیق مفاهیم آماری مانند توزیع‌ها، آزمون‌های فرضیه، رگرسیون و تحلیل واریانس که ستون فقرات تحلیل داده‌ها را تشکیل می‌دهند.
• مدل‌سازی آماری: توانایی ساخت و ارزیابی مدل‌های آماری برای پیش‌بینی و استنتاج از داده‌ها.
• اصول و الگوریتم‌های یادگیری ماشین: آشنایی با انواع یادگیری ماشین (نظارت‌شده و بدون نظارت) و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلیدی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، خوشه‌بندی K-Means، و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA).
• پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی‌ها: یادگیری تکنیک‌های پاکسازی داده‌ها، برخورد با داده‌های گمشده، نرمال‌سازی و تبدیل داده‌ها، و مهندسی ویژگی‌های موثر برای بهبود عملکرد مدل.
• ارزیابی و اعتبارسنجی مدل: فراگیری معیارهای ارزیابی مختلف برای مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی (مانند دقت، فراخوانی، F1-Score، RMSE، R-squared) و تکنیک‌های اعتبارسنجی مانند اعتبارسنجی متقاطع.
• کاربرد ابزارهای برنامه‌نویسی: استفاده عملی از زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون (Python) یا R به همراه کتابخانه‌های قدرتمند مانند NumPy، Pandas، Scikit-learn و Matplotlib برای تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی مدل‌ها.
• حل مسائل واقعی: توانایی کاربرد دانش تئوری در حل مسائل عملی دنیای واقعی با استفاده از مجموعه‌داده‌های معتبر و پروژه‌های نهایی کاربردی.
• تفکر تحلیلی و داده‌محور: توسعه مهارت‌های تفکر انتقادی برای تفسیر نتایج مدل‌ها و اتخاذ تصمیمات آگاهانه بر اساس داده‌ها.

شرکت در این دوره تخصصی کورسرا، مزایای متعددی برای مسیر شغلی و توسعه فردی شما به همراه خواهد داشت:

• افزایش چشمگیر فرصت‌های شغلی: مهارت‌های کسب شده در این دوره، شما را برای نقش‌هایی مانند دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر داده و آمارگر آماده می‌کند که از پرتقاضاترین مشاغل در بازار کار جهانی هستند.
• گواهینامه معتبر بین‌المللی: دریافت گواهینامه از Coursera و دانشگاه‌های همکار، اعتبار علمی و حرفه‌ای شما را در سطح بین‌المللی افزایش می‌دهد و در رزومه شما بسیار چشمگیر خواهد بود.
• تجربه عملی و پروژه‌محور: تمرکز دوره بر پروژه‌های عملی و داده‌های واقعی، به شما کمک می‌کند تا آموخته‌های خود را به صورت کاربردی به کار گیرید و یک نمونه کار قوی برای خود بسازید.
• انعطاف‌پذیری آموزش آنلاین: امکان یادگیری با سرعت دلخواه و از هر مکانی، به شما اجازه می‌دهد تا دوره را با برنامه کاری و زندگی شخصی خود هماهنگ کنید.
• پایه و اساس محکم برای یادگیری پیشرفته: این Specialization یک بنیان قوی در آمار و یادگیری ماشین ایجاد می‌کند که شما را برای دوره‌های پیشرفته‌تر در هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و سایر حوزه‌های مرتبط آماده می‌سازد.
• درک عمیق از عملکرد الگوریتم‌ها: برخلاف بسیاری از دوره‌های سطحی، این Specialization به شما کمک می‌کند تا نه تنها نحوه استفاده از الگوریتم‌ها را بیاموزید، بلکه درک کنید که چرا و چگونه کار می‌کنند.

برای کسب بهترین نتیجه از این دوره تخصصی، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی: تجربه قبلی با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون یا R (ترجیحاً پایتون به دلیل محبوبیت بیشتر در علم داده) برای درک کدنویسی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها ضروری است. نیازی به تسلط کامل نیست، اما آشنایی با مفاهیم پایه مانند حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع کمک‌کننده است.
• مبانی ریاضیات: درک مقدماتی از جبر خطی (مانند ماتریس‌ها و بردارها)، حساب دیفرانسیل و انتگرال (مانند مشتق) و به ویژه مفاهیم پایه آمار و احتمالات (مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار) مفید خواهد بود. نیازی به تسلط در سطح پیشرفته دانشگاهی نیست، اما آشنایی با این مفاهیم به درک عمیق‌تر الگوریتم‌ها کمک می‌کند.
• تفکر منطقی و تحلیلی: توانایی حل مسئله و رویکرد سیستماتیک به داده‌ها از جمله ویژگی‌های مهم برای موفقیت در این دوره است.
• کنجکاوی و علاقه به داده‌ها: اشتیاق به کشف الگوها در داده‌ها و حل چالش‌های مبتنی بر داده‌ها، انگیزه شما را در طول دوره حفظ خواهد کرد.

این دوره تخصصی معمولاً از چندین درس (Course) مجزا تشکیل شده است که به صورت پیوسته دانش شما را از مقدماتی به پیشرفته ارتقا می‌دهند:

دوره ۱: مبانی آمار برای علم داده

این بخش به معرفی مفاهیم بنیادی آمار می‌پردازد که هر دانشمند داده‌ای باید بداند. شما با آمار توصیفی (مانند میانگین، میانه، مد)، آمار استنباطی (مانند برآورد بازه‌ای و نقطه‌ای)، مفاهیم احتمالات، توزیع‌های آماری مهم (مانند توزیع نرمال و t-Student) و اصول آزمون فرضیه آشنا می‌شوید. این دوره پایه‌ای قوی برای درک تحلیل‌های پیچیده‌تر در آینده فراهم می‌کند.

دوره ۲: رگرسیون، مدل‌سازی و فراتر از آن

در این بخش، تمرکز بر روی مدل‌های رگرسیون است که برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته استفاده می‌شوند. شما با رگرسیون خطی ساده و چندگانه، رگرسیون لجستیک (برای طبقه‌بندی دوتایی)، و مفاهیم پیشرفته‌تری مانند تشخیص نقاط پرت، هم‌خطی و انتخاب مدل آشنا خواهید شد. همچنین به چگونگی ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون با معیارهایی نظیر R-squared و RMSE پرداخته می‌شود.

دوره ۳: یادگیری ماشینی: الگوریتم‌های طبقه‌بندی

این درس به یکی از پرکاربردترین حوزه‌های یادگیری ماشین، یعنی طبقه‌بندی (Classification)، می‌پردازد. شما با الگوریتم‌های مهمی نظیر درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN) آشنا می‌شوید. همچنین یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌های طبقه‌بندی را با استفاده از معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، فراخوانی (Recall)، دقت (Precision) و F1-Score ارزیابی کنید.

دوره ۴: یادگیری ماشینی: خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و سیستم‌های توصیه

در این بخش، به یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning) پرداخته می‌شود. شما با تکنیک‌های خوشه‌بندی مانند K-Means و خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی برای تقسیم‌بندی داده‌ها به گروه‌های مشابه آشنا خواهید شد. همچنین تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای ساده‌سازی داده‌ها و افزایش کارایی مدل‌ها معرفی می‌شوند. در برخی نسخه‌ها، مفاهیم اولیه سیستم‌های توصیه‌گر نیز پوشش داده می‌شوند.

پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل یک پروژه علم داده

این بخش اوج Specialization است که به شما امکان می‌دهد تمام دانش و مهارت‌های کسب شده را در یک پروژه جامع و عملی به کار بگیرید. شما یک مسئله واقعی را از ابتدا تا انتها حل می‌کنید، شامل مراحل جمع‌آوری و پاکسازی داده، تحلیل اکتشافی داده (EDA)، مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب و آموزش مدل، ارزیابی عملکرد و در نهایت، ارائه نتایج و بینش‌های به دست آمده. این پروژه نه تنها به شما تجربه عملی می‌دهد، بلکه یک نمونه کار عالی برای رزومه‌تان خواهد بود.

یکی از نقاط قوت اصلی این دوره، تأکید بر کاربردهای عملی و داده‌های واقعی است. شما تنها مفاهیم تئوری را نمی‌آموزید، بلکه بلافاصله آن‌ها را با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند Pandas برای مدیریت داده، NumPy برای محاسبات عددی و Scikit-learn برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین به کار می‌گیرید.

برای مثال، شما یاد خواهید گرفت که چگونه از رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت مسکن بر اساس ویژگی‌هایی مانند مساحت، تعداد اتاق و موقعیت مکانی استفاده کنید. یا چگونه با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی، ایمیل‌های اسپم را از غیر اسپم تشخیص دهید. در بخش خوشه‌بندی، ممکن است یاد بگیرید که چگونه مشتریان یک شرکت را بر اساس رفتار خریدشان بخش‌بندی کنید تا استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتری داشته باشید. تاکید بر تفکر تحلیلی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در تمام مراحل دوره مشهود است، که این مهارت‌ها برای موفقیت در هر شغل مرتبط با داده حیاتی هستند.