این دوره جامع، شما را با مفاهیم و ابزارهای کلیدی لازم برای شروع مسیر حرفه‌ای در علم داده آشنا می‌کند. شرکت‌کنندگان پس از اتمام این تخصص، قادر خواهند بود:

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده: با اصول برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های حیاتی مانند NumPy برای محاسبات عددی و Pandas برای دستکاری و تحلیل داده‌ها، آشنایی کامل پیدا کنند. یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را از منابع مختلف بخوانید، فیلتر کنید، مرتب‌سازی کنید و تغییر شکل دهید. این بخش شامل مثال‌های عملی فراوانی برای تقویت درک شما از کاربرد پایتون در تحلیل داده‌ها است.
• مدیریت و پرس‌وجو داده‌ها با SQL: زبان استاندارد پایگاه‌های داده، SQL، را برای استخراج، فیلتر و تجمیع داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای بیاموزید. این شامل دستورات SELECT، JOIN، GROUP BY و سایر عملیات پیشرفته برای کار با حجم عظیمی از اطلاعات است. شما قادر خواهید بود داده‌های مورد نیاز خود را به سرعت و دقت از پایگاه‌های داده بزرگ استخراج کنید.
• پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها: مهارت‌های ضروری برای شناسایی و مدیریت داده‌های ناقص، تکراری یا نادرست را کسب کنید. این مرحله حیاتی‌ترین بخش هر پروژه علم داده است و بر کیفیت نتایج نهایی تأثیر مستقیم دارد. روش‌های استاندارد و ابزارهای پایتون برای پاکسازی داده‌ها به شما آموزش داده می‌شود.
• کاوش و تجسم داده‌ها: تکنیک‌های آماری و بصری‌سازی داده‌ها را برای درک بهتر الگوها، روندها و بینش‌های پنهان در داده‌ها فرا بگیرید. استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib و Seaborn در پایتون برای ساخت نمودارهای موثر و گویا بخش مهمی از این یادگیری خواهد بود. شما می‌توانید داده‌های پیچیده را به صورت بصری و قابل فهم ارائه دهید.
• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: با مفاهیم اساسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله رگرسیون و طبقه‌بندی، آشنا شوید و یاد بگیرید چگونه مدل‌های ساده‌ای را با استفاده از کتابخانه Scikit-learn در پایتون پیاده‌سازی کنید. این بخش به شما درک اولیه از نحوه ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را می‌دهد.
• پروژه‌های عملی و کاربردی: با انجام پروژه‌های عملی و حل مسائل واقعی، دانش تئوری خود را به مهارت‌های عملی تبدیل کنید. این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا نمونه‌کارهای قدرتمندی برای ارائه به کارفرمایان آینده بسازید و آموخته‌های خود را در سناریوهای واقعی به کار بگیرید.

این دوره نه تنها دانش شما را در زمینه علم داده افزایش می‌دهد، بلکه مزایای ملموسی برای مسیر شغلی شما به ارمغان می‌آورد:

• آمادگی برای ورود به بازار کار: مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید، مستقیماً توسط شرکت‌ها و سازمان‌ها در نقش‌های شغلی مانند تحلیلگر داده، دانشمند داده (مبتدی) و مهندس داده مورد تقاضا هستند. شما با یک مجموعه مهارت کاربردی و پرتقاضا وارد بازار کار می‌شوید که تقاضای بالایی در صنایع مختلف دارد.
• ساختن یک بنیاد محکم: این تخصص، پایه‌ای قوی برای ادامه تحصیلات و یادگیری مفاهیم پیشرفته‌تر در علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فراهم می‌آورد. با درک عمیق از مبانی، می‌توانید به راحتی به سمت موضوعات پیچیده‌تر و تخصصی‌تر حرکت کنید.
• کسب تجربه عملی با ابزارهای استاندارد صنعت: شما با ابزارهایی کار می‌کنید که به طور گسترده در صنعت استفاده می‌شوند (پایتون، SQL، پاندا، نام‌پای، اسکیت‌لرن)، که این امر باعث افزایش اعتماد به نفس و کارایی شما در محیط‌های واقعی کاری می‌شود. این تجربه عملی شما را از سایرین متمایز می‌کند.
• افزایش توانایی حل مسئله: از طریق پروژه‌های عملی و چالش‌ها، توانایی شما در تفکر تحلیلی، شناسایی مشکلات و ارائه راه حل‌های مبتنی بر داده تقویت می‌شود. این مهارت در هر نقشی که با داده سروکار دارد، حیاتی است.
• بهبود رزومه و اعتبار حرفه‌ای: اتمام یک دوره تخصصی از یک پلتفرم معتبر، اعتبار قابل توجهی به رزومه شما می‌بخشد و نشان‌دهنده تعهد شما به یادگیری و پیشرفت حرفه‌ای است. این گواهی می‌تواند در موفقیت شما در فرآیند استخدام مؤثر باشد.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که برای افراد با پیش‌زمینه‌های مختلف قابل دسترس باشد، اما داشتن برخی پیش‌نیازها به شما کمک می‌کند تا بیشترین بهره را از محتوای آموزشی ببرید:

• آشنایی اولیه با کامپیوتر: توانایی کار با سیستم‌عامل، مرورگرهای وب و مدیریت فایل‌ها. این شامل مهارت‌های پایه مانند ذخیره فایل، ایجاد پوشه و اجرای برنامه‌ها است.
• تفکر منطقی و حل مسئله: علاقه و توانایی در حل مسائل به صورت ساختاریافته و منطقی. این ویژگی به شما کمک می‌کند تا با چالش‌های برنامه‌نویسی و تحلیل داده به خوبی مقابله کنید.
• آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی و آمار: درک مفاهیمی مانند میانگین، میانه، مد، انحراف معیار و درصدها مفید خواهد بود، اما الزامی نیست زیرا بخش‌هایی از این مفاهیم در دوره پوشش داده می‌شود. حتی بدون این پیش‌زمینه نیز می‌توانید دوره را با موفقیت پشت سر بگذارید.
• بدون نیاز به پیش‌زمینه برنامه‌نویسی عمیق: این دوره برای مبتدیان در برنامه‌نویسی مناسب است و مفاهیم پایتون از پایه آموزش داده می‌شوند. با این حال، داشتن تجربه اندک در هر زبان برنامه‌نویسی می‌تواند یک مزیت باشد و به شما در درک سریع‌تر مفاهیم کمک کند.
• اشتیاق به یادگیری و کار با داده‌ها: مهم‌تر از همه، علاقه و پشتکار برای کاوش در دنیای داده‌ها و کشف بینش‌های پنهان در آن‌ها، عامل موفقیت اصلی شما خواهد بود. این اشتیاق به شما کمک می‌کند تا در طول دوره انگیزه‌تان را حفظ کنید.

این دوره برای کسانی که می‌خواهند از صفر وارد دنیای علم داده شوند یا مهارت‌های موجود خود را به روز کنند و به دنبال یک مسیر شغلی هیجان‌انگیز هستند، ایده‌آل است.

دوره تخصصی “مبانی علم داده با پایتون و SQL” معمولاً از چندین بخش (یا دوره فرعی) تشکیل شده است که هر یک بر جنبه‌ای خاص از علم داده تمرکز دارد. این ساختار تضمین می‌کند که یادگیری شما به صورت تدریجی و با عمق کافی پیش می‌رود:

• دوره ۱: مقدمه‌ای بر علم داده و مبانی پایتون

  این بخش آغازین، شما را با چشم‌انداز کلی علم داده، نقش یک دانشمند داده و چرخه عمر پروژه علم داده آشنا می‌کند. سپس، به آموزش مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون، نصب و راه‌اندازی محیط توسعه مانند Jupyter Notebook و نوشتن اولین کدهای خود می‌پردازید. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی مانند متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها و توابع پوشش داده می‌شوند. مثال عملی: نوشتن یک برنامه پایتون برای محاسبه میانگین دما در یک هفته و نمایش آن به صورت یک لیست.

• دوره ۲: کار با داده‌ها در پایگاه داده با SQL

  در این بخش، تمرکز بر روی زبان SQL است. شما یاد می‌گیرید که چگونه با پایگاه‌های داده رابطه‌ای کار کنید، جداول را ایجاد و مدیریت کنید و با استفاده از دستورات SELECT، INSERT، UPDATE و DELETE داده‌ها را دستکاری کنید. مباحث پیشرفته‌تر مانند JOINها برای ترکیب داده‌ها از چندین جدول، توابع تجمیعی (COUNT, SUM, AVG) و گروه‌بندی داده‌ها (GROUP BY) نیز آموزش داده می‌شوند. مثال عملی: استخراج لیست مشتریانی که بیش از ۵۰ دلار خرید کرده‌اند از یک پایگاه داده فروش و نمایش اطلاعات تماس آن‌ها.

• دوره ۳: تحلیل داده و تجسم با پایتون

  این دوره به شما می‌آموزد که چگونه از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون برای تحلیل و تجسم داده‌ها استفاده کنید. شما با Pandas برای بارگذاری، پاکسازی، تغییر شکل و تحلیل ساختاریافته داده‌ها آشنا می‌شوید. سپس، از Matplotlib و Seaborn برای ایجاد نمودارهای بصری جذاب و آموزنده مانند نمودارهای میله‌ای، خطی، پراکندگی و هیستوگرام‌ها استفاده خواهید کرد تا داستان داده‌های خود را روایت کنید. مثال عملی: تحلیل داده‌های جمعیتی یک شهر و نمایش توزیع سنی با هیستوگرام و همچنین نمایش رابطه بین درآمد و تحصیلات با نمودار پراکندگی.

• دوره ۴: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و پروژه‌های کاربردی

  بخش پایانی، شما را با دنیای هیجان‌انگیز یادگیری ماشین آشنا می‌کند. مفاهیم اساسی مانند یادگیری نظارت شده و نظارت نشده، تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و تست، و ارزیابی مدل‌ها را فرا می‌گیرید. سپس، به صورت عملی با الگوریتم‌های پرکاربردی مانند رگرسیون خطی و طبقه‌بندی (مثلاً رگرسیون لجستیک یا درخت تصمیم) با استفاده از کتابخانه Scikit-learn کار می‌کنید. این دوره با یک پروژه جامع نهایی به پایان می‌رسد که در آن تمام آموخته‌های خود را برای حل یک مسئله واقعی علم داده به کار می‌گیرید. مثال عملی: پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی‌های آن یا طبقه‌بندی ایمیل‌ها به عنوان اسپم یا غیر اسپم با استفاده از داده‌های واقعی.