این دوره با دقت فراوان طراحی شده تا تمامی جنبه‌های ضروری برای تبدیل شدن به یک متخصص داده موفق را پوشش دهد. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• تسلط بر پایتون برای علم داده: از مبانی زبان پایتون تا استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند آن نظیر NumPy برای محاسبات عددی، Pandas برای مدیریت و تحلیل داده‌ها، و Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی داده‌ها را به طور کامل فرا می‌گیرید.

• درک عمیق مفاهیم آماری و احتمالات: پایه‌های نظری علم داده بر مبنای آمار و احتمالات استوار است. شما با مفاهیمی چون توزیع‌های آماری، آزمون فرضیه، رگرسیون خطی و همبستگی آشنا می‌شوید که برای تحلیل داده‌ها حیاتی هستند.

• پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: از طریق کتابخانه Scikit-learn، با انواع الگوریتم‌های رگرسیون (خطی، چندجمله‌ای)، طبقه‌بندی (رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان SVM، جنگل تصادفی) و خوشه‌بندی (K-Means، DBSCAN) آشنا شده و نحوه اعمال آن‌ها را بر روی مجموعه‌داده‌های واقعی می‌آموزید.

• مقدمات هوش مصنوعی و یادگیری عمیق: وارد دنیای پیچیده‌تر شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌شوید و با استفاده از فریم‌ورک‌های پیشرفته‌ای مانند TensorFlow و Keras، مدل‌های یادگیری عمیق را برای مسائل پیچیده مانند بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی طراحی و آموزش می‌دهید.

• تکنیک‌های پیش‌پردازش و کاوش داده‌ها: یاد می‌گیرید چگونه داده‌های خام را پاکسازی، تبدیل و آماده‌سازی کنید تا برای مدل‌های یادگیری ماشین قابل استفاده باشند. این شامل مدیریت داده‌های گمشده، مقیاس‌بندی ویژگی‌ها و کاهش ابعاد می‌شود.

• ساخت و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده: نحوه انتخاب بهترین مدل برای یک مسئله خاص، تنظیم پارامترهای مدل، و ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای مناسب (مانند دقت، فراخوانی، F1-Score، MSE) را فرا می‌گیرید.

• انجام پروژه‌های عملی و واقعی: دوره بر پایه یادگیری از طریق عمل استوار است. شما چندین پروژه عملی از ابتدا تا انتها انجام می‌دهید که شامل مراحل جمع‌آوری داده، تحلیل، مدل‌سازی و ارزیابی نتایج می‌شود. این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا مهارت‌های خود را تثبیت کرده و برای رزومه خود آماده سازید.

شرکت در دوره “علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با پایتون” تنها یادگیری چند تکنیک نیست، بلکه سرمایه‌گذاری بر روی آینده شغلی و توسعه فردی شماست. از جمله مزایای کلیدی این دوره می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• آمادگی برای مشاغل پرتقاضا: علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از پرتقاضاترین حوزه‌های شغلی در جهان هستند. با اتمام این دوره، شما مهارت‌هایی کسب می‌کنید که شما را کاندیدای مناسبی برای نقش‌هایی نظیر دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر داده و متخصص هوش مصنوعی می‌سازد.

• افزایش چشمگیر توانایی‌های حل مسئله: این دوره به شما می‌آموزد که چگونه با رویکردی ساختاریافته به مسائل پیچیده نگاه کنید، آن‌ها را به زیرمسائل قابل حل تقسیم کرده و با استفاده از ابزارها و الگوریتم‌های مناسب، به راه‌حل‌های داده‌محور دست یابید.

• ایجاد رزومه قوی با پروژه‌های عملی: بهترین راه برای اثبات توانایی‌هایتان، نشان دادن کارهایی است که انجام داده‌اید. پروژه‌های عملی این دوره به شما امکان می‌دهند یک پورتفولیو قوی از کارهای انجام شده بسازید که در مصاحبه‌های شغلی بسیار ارزشمند خواهد بود.

• فرصت‌های شغلی و درآمد بالا: متخصصان این حوزه‌ها نه تنها از تقاضای بالایی برخوردارند، بلکه اغلب از بالاترین میانگین درآمد در صنعت فناوری بهره‌مند می‌شوند. این دوره راه را برای دستیابی به چنین فرصت‌هایی هموار می‌کند.

• به‌روزرسانی دانش و مهارت‌ها: حوزه فناوری به سرعت در حال تغییر است. محتوای این دوره به طور منظم به‌روزرسانی می‌شود تا شما همیشه با آخرین ابزارها، تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌های کاری آشنا باشید.

• اعتماد به نفس در کار با داده‌های بزرگ: از کار با فایل‌های CSV کوچک تا مجموعه‌داده‌های عظیم، این دوره به شما اعتماد به نفس لازم را برای مدیریت و تحلیل داده‌ها در هر مقیاسی می‌دهد.

• یادگیری از متخصصان با تجربه: محتوای دوره توسط اساتید و متخصصانی طراحی شده که تجربه عملی و آکادمیک گسترده‌ای در زمینه علم داده و هوش مصنوعی دارند و بهترین شیوه‌های آموزشی را به کار می‌برند.

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

• آشنایی اولیه با مفاهیم برنامه‌نویسی: اگرچه بخش‌های ابتدایی دوره به معرفی پایتون می‌پردازند، اما داشتن یک آشنایی کلی با منطق برنامه‌نویسی (مانند متغیرها، حلقه‌ها، توابع) می‌تواند فرآیند یادگیری شما را تسریع بخشد. با این حال، حتی اگر تجربه قبلی ندارید، با کمی تلاش و پشتکار می‌توانید با مطالب همراه شوید.

• علاقه و اشتیاق به تحلیل داده‌ها: مهم‌ترین پیش‌نیاز، داشتن علاقه واقعی به کشف الگوها در داده‌ها، حل مسائل پیچیده و بهبود فرآیندها با استفاده از هوش مصنوعی است.

• توانایی درک مفاهیم منطقی و ریاضی: نیازی به دانش عمیق ریاضیات نیست، اما توانایی درک مفاهیم منطقی و آماری پایه (که در طول دوره آموزش داده می‌شوند) مفید خواهد بود.

• کامپیوتر شخصی و اتصال به اینترنت: برای اجرای کدها و انجام پروژه‌ها، به یک کامپیوتر شخصی با حداقل منابع متوسط و اتصال پایدار به اینترنت نیاز دارید. نصب ابزارهایی مانند Anaconda و محیط‌های توسعه مانند Jupyter Notebook یا VS Code در طول دوره آموزش داده می‌شود.

هدف این دوره جامعیت و فراگیری است، بنابراین حتی اگر برخی از این پیش‌نیازها را ندارید، با تعهد و تمرین می‌توانید به اهداف آموزشی دست یابید.

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده تا یادگیری را به بخش‌های قابل هضم تقسیم کند. در ادامه، نگاهی به سرفصل‌های اصلی خواهیم داشت:

• بخش 1: مقدمه‌ای بر پایتون برای علم داده: شروع با نصب پایتون و ابزارهای لازم. آشنایی با سینتکس پایتون، ساختارهای داده (لیست، تاپل، دیکشنری، مجموعه) و کنترل جریان (شرطی‌ها، حلقه‌ها). معرفی NumPy و Pandas به عنوان ستون‌های اصلی کار با داده در پایتون.

• بخش 2: آمار و احتمالات پایه: مفاهیم اساسی آمار توصیفی (میانگین، میانه، مد، واریانس، انحراف معیار) و آمار استنباطی. آشنایی با توزیع‌های آماری (نرمال، پواسون، دوجمله‌ای) و مفاهیم احتمالات برای درک بهتر داده‌ها.

• بخش 3: پیش‌پردازش و کاوش داده‌ها (EDA): این بخش به نحوه آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل می‌پردازد. شامل پاکسازی داده‌ها، مدیریت مقادیر گمشده و پرت (Outliers)، تبدیل داده‌ها و مهندسی ویژگی (Feature Engineering). همچنین، استفاده از Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی داده‌ها و کشف الگوها.

• بخش 4: یادگیری ماشین – رگرسیون: معرفی الگوریتم‌های رگرسیون خطی ساده و چندگانه، رگرسیون چندجمله‌ای و رگرسیون درختی. یادگیری نحوه ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهایی مانند MSE، RMSE و R-squared.

• بخش 5: یادگیری ماشین – طبقه‌بندی: عمیق شدن در الگوریتم‌های طبقه‌بندی از جمله رگرسیون لجستیک, K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN), درخت تصمیم, جنگل تصادفی و SVM (ماشین بردار پشتیبان). آموزش ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)، دقت (Accuracy)، فراخوانی (Recall)، امتیاز F1 و منحنی ROC.

• بخش 6: یادگیری ماشین – خوشه‌بندی و کاهش ابعاد: آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت مانند K-Means و DBSCAN برای خوشه‌بندی داده‌ها. همچنین، تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای کار با داده‌های با ابعاد بالا.

• بخش 7: مبانی هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تفاوت آن با یادگیری ماشین. ساختار و عملکرد نورون‌های مصنوعی و شبکه‌های عصبی. آموزش نحوه ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی ساده با استفاده از Keras.

• بخش 8: یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras: پیشرفته‌تر شدن در دنیای یادگیری عمیق. طراحی شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای بینایی ماشین و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های توالی‌دار. استفاده از TensorFlow و Keras برای پروژه‌های یادگیری عمیق.

• بخش 9: پروژه‌های جامع و کاربردی: اعمال دانش آموخته شده در پروژه‌های واقعی. به عنوان مثال، پیش‌بینی قیمت مسکن، تشخیص بیماری‌ها بر اساس تصاویر پزشکی، تحلیل احساسات از متن و ساخت یک سیستم توصیه‌گر.

• بخش 10: مباحث پیشرفته و آینده علم داده: آشنایی با مباحثی مانند MLOps، اخلاق در هوش مصنوعی، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و چشم‌انداز آینده علم داده و هوش مصنوعی.

هر بخش شامل توضیحات نظری، مثال‌های کدنویسی، تمرین‌ها و پروژه‌های کوچک است تا یادگیری شما تعمیق یابد.