دوره مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) در پلتفرم Udemy یک مسیر آموزشی جامع برای تقویت مدل‌های یادگیری ماشین با تمرکز بر استخراج، انتخاب و تبدیل ویژگی‌هاست. این دوره مناسب دانشجویان، تحلیل‌گران داده و مهندسان ماشین‌لرنینگ است که می‌خواهند کیفیت داده‌های ورودی را بهینه کرده و عملکرد مدل‌های خود را به شکل چشمگیری ارتقاء دهند.

در این دوره مفاهیم تئوری با مثال‌های عملی و کدهای پایتون ترکیب شده است تا فراگیران بتوانند به صورت گام‌به‌گام با تکنیک‌های نوین مهندسی ویژگی‌ها آشنا شوند و آن‌ها را در پروژه‌های واقعی به کار ببرند.

• مفاهیم پایه و اهمیت Feature Engineering در یادگیری ماشین
• روش‌های پردازش داده‌های گمشده (Missing Data Imputation)
• استخراج ویژگی‌های جدید از داده‌های متنی و زمانی
• تکنیک‌های رمزگذاری دسته‌ای (Categorical Encoding)
• استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
• انتخاب بهترین ویژگی‌ها با استفاده از روش‌های آماری و الگوریتمی
• فرمان‌سازی‌های غیرخطی و تبدیل‌های پلی‌نومیا‌ل
• استفاده از کتابخانه‌های معروف پایتون مانند pandas و scikit-learn
• بهینه‌سازی عملکرد مدل از طریق مهندسی ویژگی‌ها
• ثبت و گزارش‌نویسی فرآیند مهندسی ویژگی‌ها

• بهبود دقت مدل‌های رگرسیون و دسته‌بندی
• کاهش پیچیدگی و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• کاهش زمان آموزش با کاهش ابعاد داده‌ها
• افزایش شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• یادگیری تکنیک‌های حرفه‌ای و استاندارد صنعتی
• افزایش توانایی حل مسائل واقعی کسب‌وکار
• قابلیت پیاده‌سازی در پروژه‌های شخصی و سازمانی

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون
• درک مفاهیم پایه‌ای آمار و احتمال
• آشنایی مقدماتی با یادگیری ماشین و scikit-learn
• نصب و پیکربندی محیط‌های توسعه مانند Jupyter Notebook

• فصل ۱: مقدمه بر مهندسی ویژگی‌ها و چرخه عمر داده
• فصل ۲: پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت داده‌های گمشده
• فصل ۳: استخراج ویژگی‌های زمانی و هندسی
• فصل ۴: کار با داده‌های متنی و رمزگذاری مبتنی بر شمارش
• فصل ۵: روش‌های مقیاس‌دهی و نرمال‌سازی
• فصل ۶: انتخاب ویژگی‌ها با تست‌های آماری و مدل‌های درخت تصمیم
• فصل ۷: تبدیل‌های پیچیده: تعامل متغیرها و توابع پلی‌نومیا‌ل
• فصل ۸: اتوماسیون فرآیند مهندسی ویژگی‌ها و ابزارهای پیشرفته

در هر فصل از این دوره، مثال‌های عملی با داده‌های واقع‌گرایانه ارائه شده است. به عنوان نمونه:

• ایمپوت و تحلیل داده‌های بیماران برای پیش‌بینی بیماری با مدل رگرسیون لوجستیک.
• استخراج ویژگی از تاریخچه تراکنش‌های فروشگاه برای پیش‌بینی روند خرید.
• کار با متن نظرات کاربران و تولید ویژگی‌های برداری با TF-IDF.
• مدلسازی تعامل متغیرهای جمعیتی و مالی در پیش‌بینی احتمال ریزش مشتری.

در هر مثال کدهای پایتون تشریح شده‌اند تا فراگیر بتواند موضوعات را درک و در پروژه‌های خود به کار ببرد.

دوره Feature Engineering for Machine Learning در Udemy یک منبع کامل برای هر فردی است که می‌خواهد توانایی خود در زمینه داده‌کاوی و یادگیری ماشین را افزایش دهد. با یادگیری تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی‌ها می‌توانید دقت و کارایی مدل‌های خود را به مرور زمان بهبود بخشید و در پروژه‌های صنعتی و پژوهشی موفق‌تر عمل کنید.

برای دانلود و شروع یادگیری همین امروز به صفحه دوره در Udemy مراجعه کنید و تحول شغلی و تحصیلی خود را آغاز نمایید.