این دوره آموزشی، یک دیدگاه عمیق و کاربردی از مهم‌ترین مباحث آماری و الگوریتم‌های داده‌کاوی را ارائه می‌دهد. انتظار می‌رود پس از اتمام این مسیر، شما به توانمندی‌های زیر دست یابید:

• تسلط بر مفاهیم آمار توصیفی و استنباطی: از محاسبه معیارهای مرکزی تا انجام آزمون‌های فرض و تفسیر نتایج آن‌ها.
• درک عمیق از مدل‌سازی رگرسیونی: شامل رگرسیون خطی و لجستیک برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی.
• آشنایی با الگوریتم‌های کلیدی طبقه‌بندی: مانند درختان تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و K-نزدیکترین همسایه (k-NN) و نحوه انتخاب بهترین مدل.
• قابلیت انجام تحلیل‌های خوشه‌بندی: برای گروه‌بندی داده‌های مشابه و کشف ساختارهای پنهان در مجموعه داده‌ها.
• درک تکنیک‌های کاهش ابعاد: به ویژه تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کار با داده‌های با ابعاد بالا.
• توانایی کار با نرم‌افزارهای تخصصی: استفاده از ابزارهای مناسب برای پیاده‌سازی عملی تکنیک‌های آماری و داده‌کاوی.
• مهارت حل مسائل واقعی: به کارگیری دانش آموخته شده برای تحلیل مجموعه داده‌های پیچیده و ارائه راهکارهای عملی.

شرکت در این مسیر آموزشی مزایای متعددی برای توسعه مهارت‌ها و پیشرفت شغلی شما به همراه خواهد داشت:

• پایه و اساس قوی در علم داده: کسب دانش بنیادی در آمار و داده‌کاوی که برای هر متخصص علم داده‌ای ضروری است.
• توانایی تحلیل داده‌های پیچیده: پرورش مهارت‌های لازم برای فهم و تفسیر مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: یادگیری چگونگی استخراج بینش‌های عملی که به سازمان‌ها در اتخاذ تصمیمات هوشمندانه کمک می‌کند.
• افزایش قابلیت استخدام: با توجه به تقاضای بالا برای متخصصان علم داده، این مهارت‌ها شما را در بازار کار متمایز می‌کند.
• آموزش کاربردی و عملی: تاکید بر مثال‌ها و پروژه‌های عملی که به شما کمک می‌کند مفاهیم را در سناریوهای واقعی به کار بگیرید.
• همراهی با ابزارهای نرم‌افزاری: تجربه کار عملی با نرم‌افزارهای مورد نیاز برای تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها.

برای بهره‌برداری حداکثری از این مسیر آموزشی، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با ریاضیات: درک مفاهیم پایه جبر، آمار مقدماتی و منطق.
• دانش اولیه در زمینه کامپیوتر: توانایی کار با سیستم عامل و درک مفاهیم پایه برنامه‌نویسی (نیازی به تسلط بر زبان خاصی نیست).
• علاقه به کار با داده‌ها: اشتیاق به کشف الگوها و حل مسائل با استفاده از داده‌ها.

• اهمیت داده در عصر اطلاعات
• تفاوت‌ها و ارتباطات علم داده، آمار، داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• چرخه حیات پروژه علم داده
• انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری

• معیارهای گرایش مرکزی: میانگین، میانه، مد
• معیارهای پراکندگی: واریانس، انحراف معیار، دامنه و دامنه میان‌چارکی
• نمایش گرافیکی داده‌ها: هیستوگرام، نمودار جعبه‌ای، نمودار پراکندگی، نمودار میله‌ای
• مرور اجمالی بر توزیع‌های احتمالی رایج (توزیع نرمال)

• مفاهیم پایه احتمالات و قضیه حد مرکزی
• نمونه‌گیری و روش‌های آن
• برآورد نقطه‌ای و برآورد فاصله‌ای (فواصل اطمینان)
• مقدمه‌ای بر آزمون فرض: فرضیه صفر و فرضیه جایگزین، خطای نوع اول و دوم
• آزمون‌های پارامتری: آزمون t برای میانگین‌ها (یک نمونه‌ای، دو نمونه‌ای مستقل و وابسته)
• آزمون‌های ناپارامتری: آزمون خی‌دو برای استقلال
• تحلیل واریانس (ANOVA) تک‌عاملی

• رگرسیون خطی ساده: مفهوم، مفروضات، تخمین پارامترها و تفسیر نتایج
• رگرسیون خطی چندگانه: افزودن متغیرهای توضیحی بیشتر
• انتخاب متغیر در مدل‌های رگرسیون
• رگرسیون لجستیک: برای مسائل طبقه‌بندی دودویی و چندگانه
• معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (R-squared, RMSE, Accuracy, Precision, Recall)

• مفهوم طبقه‌بندی و کاربردهای آن
• درخت تصمیم (Decision Trees): ساختار، مزایا و معایب
• ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): معرفی و کاربردها
• K-نزدیکترین همسایه (k-NN): الگوریتم ساده و موثر
• ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (F1-score, ROC Curve, AUC)
• مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)

• مفهوم خوشه‌بندی و کاربردهای آن (تقسیم‌بندی مشتریان)
• الگوریتم خوشه‌بندی K-Means: نحوه عملکرد و انتخاب K مناسب
• مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• کاهش ابعاد: ضرورت و تکنیک‌ها
• تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): مفهوم و کاربرد آن در کاهش پیچیدگی داده‌ها

• مراحل آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
• پیاده‌سازی تمامی مفاهیم آموخته شده با استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری همراه دوره
• مطالعه موردی و حل پروژه‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف (مانند پیش‌بینی نرخ فرسایش مشتری، طبقه‌بندی ایمیل‌های اسپم، تحلیل احساسات)
• نکات مربوط به ارائه نتایج و بینش‌های داده‌محور

این مسیر آموزشی به شما کمک می‌کند تا نه تنها مفاهیم تئوری را فرا بگیرید، بلکه آن‌ها را در سناریوهای واقعی به کار ببندید. به عنوان مثال، شما قادر خواهید بود:

• با استفاده از رگرسیون، میزان فروش یک محصول جدید را بر اساس ویژگی‌های بازار پیش‌بینی کنید.
• با بهره‌گیری از تکنیک‌های طبقه‌بندی، مشتریان پرخطر را که احتمال ترک خدمتشان بالاست، شناسایی کنید.
• با استفاده از خوشه‌بندی، مشتریان خود را به گروه‌های مجزا تقسیم کرده و استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتری را طراحی کنید.
• با به کارگیری PCA، ابعاد یک مجموعه داده بزرگ را کاهش دهید تا تحلیل‌های بعدی سریع‌تر و کارآمدتر شوند.

تمرکز این دوره بر روی مهارت‌های عملی است که بلافاصله پس از اتمام دوره قابل استفاده در محیط‌های کاری هستند. این آموزش یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای آینده شغلی شما در حوزه علم داده خواهد بود.