آنچه در این دوره خواهید آموخت

پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• به طور کامل با آرایه‌های NumPy و عملیات برداری کار کنید، که برای محاسبات سریع و بهینه‌سازی کد در یادگیری ماشین ضروری است.
• از Pandas DataFrame و Series برای وارد کردن، پاکسازی، دستکاری و تحلیل داده‌های ساختاریافته به نحو احسن استفاده کنید.
• تکنیک‌های پیشرفته دستکاری داده‌ها از جمله فیلتر کردن، مرتب‌سازی، گروه‌بندی، ادغام و مدیریت داده‌های از دست رفته را در Pandas به کار ببرید.
• با استفاده از Matplotlib انواع نمودارهای دو بعدی را ایجاد کرده و آن‌ها را برای تصویرسازی داده‌های خود به بهترین شکل سفارشی‌سازی کنید.
• بینش‌های کلیدی را از داده‌ها از طریق تصویرسازی‌های موثر استخراج کرده و آن‌ها را به وضوح نمایش دهید.
• این سه کتابخانه را با یکدیگر ترکیب کنید تا یک جریان کاری کامل برای تحلیل و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین ایجاد کنید.
• با مفاهیم اساسی پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها آشنا شوید، که سنگ بنای پروژه‌های موفق یادگیری ماشین هستند.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره جامع، مزایای قابل توجهی برای مسیر شغلی و تحصیلی شما در حوزه داده‌ها به ارمغان می‌آورد:

• بنیان قوی برای علم داده: این دوره یک پایه محکم در ابزارهای اساسی تحلیل داده فراهم می‌کند که برای هر متخصص علم داده ضروری است.
• افزایش مهارت‌های عملی: شما با مثال‌های دنیای واقعی و تمرینات عملی، مهارت‌های کاربردی خود را در کار با داده‌ها بهبود می‌بخشید.
• آمادگی برای یادگیری ماشین: با تسلط بر این کتابخانه‌ها، شما به طور کامل برای یادگیری و پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده‌تر یادگیری ماشین آماده خواهید شد.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: توانایی تحلیل و تصویرسازی داده‌ها به شما امکان می‌دهد تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید و بینش‌های ارزشمندی را کشف کنید.
• افزایش فرصت‌های شغلی: مهارت در NumPy، Pandas و Matplotlib از جمله خواسته‌های اصلی در مشاغل مرتبط با علم داده، تحلیلگر داده و مهندس یادگیری ماشین است.
• کدنویسی کارآمد: با درک عمیق از عملیات برداری NumPy و ساختارهای داده Pandas، کدهای شما بهینه‌تر و سریع‌تر اجرا خواهند شد.

پیش‌نیازها

برای حداکثر بهره‌وری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با پایتون: دانش اولیه از مفاهیم پایتون مانند متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع. لازم نیست یک برنامه‌نویس پایتون متخصص باشید، اما درک اصول اولیه کمک‌کننده خواهد بود.
• اشتیاق به یادگیری: تمایل به کاوش در دنیای داده‌ها و یادگیری ابزارهای جدید.

هیچ تجربه قبلی با کتابخانه‌های NumPy، Pandas یا Matplotlib لازم نیست. این دوره از ابتدا شروع به آموزش می‌دهد و برای مبتدیان و همچنین کسانی که به دنبال مرور و تقویت دانش خود هستند، مناسب است.

سرفصل‌های دوره

بخش ۱: مبانی NumPy

• معرفی NumPy و اهمیت آن در علم داده
• ایجاد و دستکاری آرایه‌های NumPy (ndarray)
• نمایه‌گذاری (Indexing) و برش (Slicing) آرایه‌ها
• عملیات ریاضی بر روی آرایه‌ها (جمع، تفریق، ضرب، تقسیم)
• توابع عمومی (Universal Functions) و عملیات برداری
• تغییر شکل و ابعاد آرایه‌ها (Reshaping, Transposing)
• آشنایی با مبانی جبر خطی با NumPy

بخش ۲: Pandas برای تحلیل داده

• معرفی Pandas: Series و DataFrame
• ایجاد DataFrame از منابع مختلف (دیکشنری، فایل CSV، اکسل)
• انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
• کار با داده‌های از دست رفته (Missing Data) و تکنیک‌های پر کردن یا حذف آن‌ها
• عملیات گروه‌بندی (Group By) و تجمیع داده‌ها
• ادغام (Merge)، پیوند (Join) و الحاق (Concatenate) DataFrameها
• دستکاری رشته‌ها و کار با داده‌های متنی
• مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی (Time Series) در Pandas

بخش ۳: Matplotlib برای تصویرسازی داده

• مقدمه‌ای بر Matplotlib و اجزای یک نمودار
• ایجاد نمودارهای خطی (Line Plots)، پراکندگی (Scatter Plots) و میله‌ای (Bar Plots)
• سفارشی‌سازی نمودارها: عناوین، برچسب‌ها، افسانه‌ها و رنگ‌ها
• کار با چندین نمودار در یک شکل (Subplots)
• نمودارهای پیشرفته: هیستوگرام (Histograms)، نمودار جعبه‌ای (Box Plots) و نمودارهای دایره‌ای (Pie Charts)
• ذخیره نمودارها در فرمت‌های مختلف
• ترکیب Matplotlib با Pandas برای تصویرسازی سریع داده‌ها

بخش ۴: یکپارچه‌سازی و مطالعات موردی عملی

• استفاده ترکیبی از NumPy، Pandas و Matplotlib در یک پروژه کامل
• تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با ابزارهای آموخته شده
• آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین: مقیاس‌بندی و تبدیل ویژگی‌ها
• پیاده‌سازی مثال‌هایی از دنیای واقعی در زمینه یادگیری ماشین (مانند تحلیل یک مجموعه داده معروف)
• نکات و ترفندها برای کارایی بیشتر و کدنویسی تمیزتر

نکات کلیدی و مثال‌های عملی

در طول دوره، ما بر روی مثال‌های عملی تمرکز خواهیم کرد تا مفاهیم را به طور ملموس درک کنید. به عنوان مثال، یاد می‌گیرید چگونه با NumPy به سرعت میانگین و انحراف معیار هزاران نقطه داده را محاسبه کنید، یا چگونه با Pandas داده‌های از دست رفته را در یک مجموعه داده بزرگ مشتری شناسایی و مدیریت کنید. همچنین، خواهید دید که چگونه با Matplotlib یک نمودار پراکندگی برای نمایش رابطه بین دو ویژگی در یک مجموعه داده، یا یک هیستوگرام برای توزیع سنی مشتریان ایجاد کنید.

این مهارت‌ها به شما این امکان را می‌دهند که در پروژه‌های واقعی، از مهندسی ویژگی‌ها گرفته تا تحلیل اکتشافی داده‌ها، با اعتماد به نفس عمل کنید. توانایی استفاده از این کتابخانه‌ها نه تنها سرعت کار شما را افزایش می‌دهد، بلکه به شما قدرت می‌دهد تا از داده‌ها داستان‌های معنی‌داری بسازید و بینش‌های ارزشمندی را کشف کنید که می‌توانند تصمیمات تجاری و علمی را هدایت کنند.

این دوره شما را به ابزارهایی مجهز می‌کند که به شما امکان می‌دهد داده‌های خام را به اطلاعات قابل اعتماد و قابل عمل تبدیل کنید. با تمرکز بر کاربردهای عملی در یادگیری ماشین، شما نه تنها نحوه استفاده از این ابزارها را می‌آموزید، بلکه درک می‌کنید که چرا و چه زمانی باید از آن‌ها استفاده کنید.