این دوره به دقت طراحی شده تا دانش‌آموختگان را با تمامی جنبه‌های مهم پایتون و علم داده آشنا کند. از مبانی برنامه‌نویسی تا تحلیل‌های پیچیده، سرفصل‌ها به گونه‌ای چیده شده‌اند که یادگیری را مرحله به مرحله و مؤثر پیش ببرند:

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون: با ساختار داده‌ها، متغیرها، عملگرها، حلقه‌ها و توابع در پایتون به طور کامل آشنا خواهید شد. این بخش شامل درک عمیق از منطق برنامه‌نویسی و نحوه نوشتن کدهای تمیز و کارآمد است.

• برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP): مفاهیم کلاس‌ها، اشیاء، وراثت، کپسوله‌سازی و پلی‌مورفیسم را در پایتون فرا می‌گیرید که برای توسعه نرم‌افزارهای مقیاس‌پذیر و پیچیده‌تر ضروری است.

• کار با کتابخانه NumPy: این کتابخانه قدرتمند برای محاسبات عددی و آرایه‌ای در پایتون است. نحوه ایجاد و دستکاری آرایه‌ها، انجام عملیات ریاضی بر روی آنها و بهینه‌سازی محاسبات سنگین را خواهید آموخت.

• تجزیه و تحلیل داده‌ها با Pandas: قلب تحلیل داده در پایتون، کتابخانه Pandas است. یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را از منابع مختلف (CSV، Excel، پایگاه داده) بارگذاری کنید، پاک‌سازی و پیش‌پردازش نمایید و عملیات‌های گروهی و فیلتر کردن را انجام دهید. این بخش شامل کار با DataFrame و Series و ابزارهای قدرتمند آنهاست.

• مصورسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn: توانایی تبدیل داده‌های خام به نمودارها و گرافیک‌های بصری یکی از مهم‌ترین مهارت‌های یک متخصص داده است. در این بخش، یاد می‌گیرید چگونه داده‌های خود را به شکلی جذاب و قابل فهم به نمایش بگذارید تا الگوها و روندهای پنهان را آشکار سازید.

• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین، انواع مدل‌ها (رگرسیون، طبقه‌بندی) و نحوه استفاده از کتابخانه Scikit-learn برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده آشنا می‌شوید. این بخش دروازه‌ای برای ورود به حوزه پیشرفته‌تر هوش مصنوعی است.

• پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی: در طول دوره، با تمرین‌ها و پروژه‌های واقعی متعددی سر و کار خواهید داشت که به شما کمک می‌کند دانش تئوری خود را به مهارت‌های عملی تبدیل کنید و برای چالش‌های دنیای واقعی آماده شوید.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد و شما را در مسیر حرفه‌ای علم داده و برنامه‌نویسی پایتون قرار می‌دهد:

• یادگیری جامع و ساختاریافته: سرفصل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که از مفاهیم پایه شروع کرده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر می‌رسند، اطمینان حاصل می‌شود که شما تمامی جنبه‌های ضروری را درک می‌کنید.

• تمرکز بر کاربرد عملی: به جای تئوری صرف، دوره بر روی مثال‌ها و پروژه‌های عملی تمرکز دارد، که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های کسب شده را بلافاصله در سناریوهای واقعی به کار بگیرید.

• آمادگی برای بازار کار: با تسلط بر پایتون و ابزارهای کلیدی علم داده مانند NumPy، Pandas و Matplotlib، شما برای مشاغل پرتقاضا در حوزه تحلیل داده، مهندسی داده و حتی هوش مصنوعی آماده خواهید شد.

• تقویت تفکر تحلیلی: فرآیند کار با داده‌ها، پاک‌سازی، تحلیل و مصورسازی آنها، توانایی شما را در تفکر انتقادی و حل مسئله به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.

• پایه‌گذاری قوی برای یادگیری‌های آتی: دانش کسب شده در این دوره، بستری محکم برای یادگیری مباحث پیچیده‌تر در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی فراهم می‌آورد.

• مناسب برای افراد بدون پیش‌زمینه: این دوره به صورت خاص برای مبتدیان مطلق طراحی شده است، بنابراین حتی اگر هیچ تجربه‌ای در برنامه‌نویسی ندارید، می‌توانید با اطمینان کامل شروع کنید.

این دوره با هدف آموزش به مبتدیان مطلق طراحی شده است. بنابراین، پیش‌نیازهای بسیار کمی برای شروع لازم است:

• علاقه به یادگیری: مهم‌ترین پیش‌نیاز، اشتیاق و انگیزه برای یادگیری برنامه‌نویسی پایتون و تحلیل داده است.

• آشنایی اولیه با کامپیوتر: توانایی کار با سیستم عامل (ویندوز، macOS یا لینوکس) و انجام عملیات‌های پایه مانند نصب نرم‌افزار و مدیریت فایل‌ها کافی است.

• اتصال به اینترنت: برای دسترسی به محتوای دوره و نصب ابزارهای مورد نیاز.

• بدون نیاز به تجربه قبلی برنامه‌نویسی: این دوره از پایه شروع می‌شود و تمامی مفاهیم ضروری را آموزش می‌دهد.

دوره “پایتون و علم داده: از مقدماتی تا پیشرفته” به بخش‌های منطقی و متوالی تقسیم شده است تا فرآیند یادگیری را برای شما آسان و مؤثر کند. در ادامه، مروری دقیق بر سرفصل‌های اصلی خواهیم داشت:

• بخش ۱: شروع با پایتون – نصب و آشنایی با محیط توسعه:

  • نصب و پیکربندی پایتون و ابزارهای مرتبط مانند Anaconda و Jupyter Notebook.
  • نوشتن اولین برنامه پایتون و درک ساختار آن.
  • آشنایی کامل با محیط‌های تعاملی مانند Jupyter Notebook برای توسعه و اجرای کد.

• بخش ۲: مبانی برنامه‌نویسی پایتون – اصول و ساختمان داده‌ها:

  • درک کامل متغیرها، انواع داده (اعداد صحیح، اعشاری، رشته‌ها، بولی) و نحوه کار با آن‌ها.
  • آشنایی با ساختمان‌های داده اصلی پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها، مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها و کاربردهای هر یک.
  • یادگیری عملگرهای ریاضی، مقایسه‌ای، منطقی و تخصیص.
  • کنترل جریان برنامه با استفاده از شرطی‌ها (if/elif/else) و حلقه‌ها (for/while).

• بخش ۳: توابع و برنامه‌نویسی شی‌گرا در پایتون:

  • تعریف، فراخوانی و استفاده از توابع برای سازماندهی کد و قابلیت استفاده مجدد.
  • مفهوم ماژول‌ها و پکیج‌ها برای مدیریت پروژه‌های بزرگ‌تر.
  • مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP): درک کلاس‌ها، اشیاء و متدهای آن‌ها.
  • اصول چهارگانه OOP شامل وراثت، کپسوله‌سازی، انتزاع و پلی‌مورفیسم.

• بخش ۴: تحلیل داده با NumPy و Pandas:

  • معرفی NumPy به عنوان پایه محاسبات عددی علمی در پایتون و کار با آرایه‌ها.
  • انجام عملیات‌های پیشرفته برداری و ماتریسی برای داده‌های بزرگ.
  • آشنایی با Pandas به عنوان قدرتمندترین ابزار تحلیل داده در پایتون: Series و DataFrame.
  • بارگذاری داده‌ها از فرمت‌های مختلف (CSV، Excel، JSON) و آماده‌سازی آن‌ها.
  • پاک‌سازی داده‌ها: مدیریت مقادیر از دست رفته (NaN)، حذف تکراری‌ها و تصحیح خطاها.
  • انتخاب، فیلتر کردن، مرتب‌سازی و ادغام داده‌ها برای تحلیل‌های پیچیده.
  • گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها با استفاده از `groupby` برای استخراج بینش‌ها.

• بخش ۵: مصورسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn:

  • مبانی Matplotlib: ایجاد نمودارهای خطی، میله‌ای، هیستوگرام، پراکندگی و جعبه‌ای.
  • شخصی‌سازی نمودارها: اضافه کردن عنوان، برچسب محورها، افسانه و تنظیم رنگ‌ها.
  • استفاده از Seaborn برای تولید نمودارهای آماری پیچیده‌تر و جذاب‌تر.
  • ساخت نمودارهای توزیع، نمودارهای حرارتی و نمودارهای جفتی برای کشف روابط.
  • هنر داستان‌سرایی با داده‌ها از طریق مصورسازی مؤثر.

• بخش ۶: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Scikit-learn:

  • آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین: یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده.
  • پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی و منطقی برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی.
  • درک و استفاده از معیارهای ارزیابی مدل (دقت، recall، precision، F1-score).
  • معرفی اجمالی دیگر الگوریتم‌های پرکاربرد یادگیری ماشین.
  • تشریح مراحل عمومی یک پروژه یادگیری ماشین از آماده‌سازی داده تا استقرار مدل.

• بخش ۷: پروژه‌های عملی و مطالعات موردی:

  • کار بر روی چندین پروژه جامع و واقعی برای تثبیت تمامی مفاهیم آموخته شده.
  • تحلیل داده‌های عمومی و صنعتی برای کسب تجربه عملی.
  • نکات و ترفندهای عملی در کار با داده‌های بزرگ، تمیز کردن داده‌ها و مدیریت چالش‌ها.
  • پروژه نهایی (Capstone Project) که شما را قادر می‌سازد تا تمام دانش خود را در یک سناریوی کامل به کار ببرید.

در مجموع، دوره “پایتون و علم داده: از مقدماتی تا پیشرفته” یک مسیر یادگیری کامل و خودکفا برای هر کسی است که مایل است در زمینه برنامه‌نویسی پایتون و تحلیل داده‌ها مهارت پیدا کند. با تاکید بر آموزش‌های عملی و پروژه‌محور، شما نه تنها مفاهیم را درک می‌کنید، بلکه توانایی به کارگیری آنها را در سناریوهای واقعی نیز کسب خواهید کرد. این دوره به عنوان یک سرمایه‌گذاری ارزشمند در آینده شغلی شما محسوب می‌شود و شما را برای ورود به یکی از پرطرفدارترین حوزه‌های فناوری امروز آماده می‌کند.

با پیگیری دقیق سرفصل‌ها و انجام تمامی تمرینات و پروژه‌ها، در پایان این دوره، شما یک پایه بسیار قوی در پایتون و علم داده خواهید داشت که به شما امکان می‌دهد پروژه‌های تحلیلی خود را آغاز کرده و به سمت مسیرهای تخصصی‌تر در حوزه داده حرکت کنید. این دوره کلید تبدیل شدن شما از یک مبتدی به یک متخصص داده‌های مطمئن و ماهر است.