آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره بر یادگیری مبتنی بر پروژه تمرکز دارد و شما را با تمام مراحل یک پروژه علم داده، از جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها تا مدل‌سازی و استقرار، آشنا می‌کند. مهارت‌های کلیدی که در این دوره کسب خواهید کرد عبارتند از:

• پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها: یادگیری تکنیک‌های ضروری برای آماده‌سازی داده‌های واقعی که اغلب ناقص یا نامرتب هستند.
• تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): کشف الگوها، روندها و بینش‌های پنهان در داده‌ها با استفاده از ابزارهای بصری‌سازی.
• مدل‌سازی یادگیری ماشین: ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی.
• ارزیابی عملکرد مدل: درک معیارهای ارزیابی مختلف و نحوه انتخاب بهترین مدل برای کاربردهای خاص.
• کار با کتابخانه‌های پایتون: تسلط بر کتابخانه‌های حیاتی مانند Pandas، NumPy، Scikit-learn، Matplotlib و Seaborn.
• حل مسئله کاربردی: توسعه توانایی حل مسائل پیچیده علم داده در سناریوهای واقعی.
• استقرار مدل: اصول اولیه تبدیل مدل‌های یادگیری ماشین به برنامه‌های کاربردی قابل استفاده.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در دوره «پروژه‌های عملی علم داده با پایتون» مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت که نه تنها دانش شما را افزایش می‌دهد، بلکه آینده شغلی‌تان را نیز تحت تأثیر قرار می‌دهد:

• ساخت رزومه‌ای قوی: با تکمیل پروژه‌های عملی، نمونه کارهایی قدرتمند خواهید داشت که می‌توانید در مصاحبه‌های شغلی ارائه دهید.
• افزایش اعتماد به نفس: تجربه کار با داده‌های واقعی و حل چالش‌ها، اعتماد به نفس شما را در مواجهه با مسائل پیچیده افزایش می‌دهد.
• درک عمیق‌تر مفاهیم: یادگیری از طریق عمل، درک شما را از تئوری‌های علم داده عمیق‌تر و پایدارتر می‌کند.
• آمادگی برای بازار کار: با مهارت‌های عملی که کسب می‌کنید، برای ورود به نقش‌های شغلی دانشمند داده یا تحلیلگر داده آماده‌تر خواهید بود.
• توسعه مهارت‌های تفکر انتقادی: این دوره شما را تشویق می‌کند تا به صورت مستقل فکر کنید و بهترین راه‌حل‌ها را برای مسائل داده‌ای پیدا کنید.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌مندی حداکثری از مطالب این دوره، توصیه می‌شود پیش‌زمینه‌های زیر را داشته باشید:

• آشنایی پایه با زبان پایتون: توانایی کدنویسی مقدماتی در پایتون، شامل متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده.
• درک اولیه از مفاهیم علم داده و یادگیری ماشین: آشنایی با اصطلاحات رایج مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و مفاهیم آماری پایه.
• علاقه به حل مسئله و کار با داده‌ها.
• دسترسی به یک کامپیوتر با اتصال به اینترنت.

مرور بر پروژه‌های عملی دوره

این دوره شامل مجموعه‌ای از پروژه‌های کاربردی است که هر یک جنبه‌های متفاوتی از علم داده را پوشش می‌دهند. در هر پروژه، شما گام به گام با چگونگی حل یک مسئله واقعی و استفاده از ابزارهای مناسب آشنا می‌شوید:

پروژه ۱: تحلیل و پیش‌بینی قیمت مسکن

در این پروژه، با استفاده از یک مجموعه داده واقعی از اطلاعات مسکن، یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را پاکسازی و ویژگی‌های جدید (Feature Engineering) ایجاد کنید. سپس با به کارگیری مدل‌های رگرسیون مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی، قیمت مسکن را پیش‌بینی کرده و عملکرد مدل‌های خود را ارزیابی می‌کنید. این پروژه مهارت‌های شما را در کار با داده‌های عددی و ساخت مدل‌های پیش‌بینی تقویت می‌کند.

پروژه ۲: پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction)

این پروژه بر مبنای داده‌های مربوط به مشتریان یک شرکت مخابراتی یا بانکی استوار است. هدف، پیش‌بینی اینکه کدام مشتریان احتمالاً خدمات خود را قطع می‌کنند (ریزش). شما با مسائل طبقه‌بندی سر و کار خواهید داشت، معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (مانند دقت، فراخوانی و F1-Score) را می‌آموزید و مدل‌هایی مانند رگرسیون لجستیک و ماشین بردار پشتیبان (SVM) را پیاده‌سازی می‌کنید.

پروژه ۳: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در نظرات کاربران

با ورود به دنیای پردازش زبان طبیعی (NLP)، در این پروژه یاد می‌گیرید چگونه نظرات متنی کاربران را جمع‌آوری، پاکسازی و تحلیل کنید تا احساسات آن‌ها (مثبت، منفی یا خنثی) را شناسایی نمایید. این پروژه شامل تکنیک‌هایی مانند توکن‌سازی، نرمال‌سازی متن و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متون است.

پروژه ۴: ساخت یک سیستم توصیه‌گر (Recommendation System)

سیستم‌های توصیه‌گر جزء جدایی‌ناپذیر پلتفرم‌های مدرن هستند. در این پروژه، شما اصول ساخت یک سیستم توصیه‌گر را با استفاده از روش‌های فیلتر مشارکتی (Collaborative Filtering) یا مبتنی بر محتوا (Content-Based) فرا می‌گیرید. این پروژه به شما کمک می‌کند تا درک عمیقی از چگونگی پیشنهاد محصولات، فیلم‌ها یا مقالات به کاربران بر اساس علایق آن‌ها به دست آورید.

پروژه ۵: پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting) برای سهام

این پروژه شما را با چالش‌های پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان، مانند قیمت سهام یا فروش روزانه، آشنا می‌کند. شما با تکنیک‌های تحلیل سری‌های زمانی، از جمله مدل‌های ARIMA یا Prophet، کار خواهید کرد تا روندهای آتی را پیش‌بینی کرده و مدل‌های خود را بر اساس داده‌های تاریخی آموزش دهید.

پروژه ۶: استقرار مدل یادگیری ماشین به عنوان یک برنامه وب

آخرین گام در بسیاری از پروژه‌های علم داده، قرار دادن مدل در یک محیط عملیاتی است. در این پروژه، شما یاد می‌گیرید چگونه یک مدل یادگیری ماشین را که قبلاً ساخته‌اید، با استفاده از فریم‌ورک‌های وب مانند Flask یا Streamlit، به یک برنامه وب ساده تبدیل کرده و آن را در دسترس کاربران قرار دهید. این بخش به شما دیدگاهی عملی از چگونگی بهره‌برداری از مدل‌های علم داده در دنیای واقعی می‌دهد.