چه چیزی خواهید آموخت؟

این دوره شما را از سطح مقدماتی تا توانایی انجام پروژه‌های پیچیده هدایت می‌کند و مجموعه‌ای از مهارت‌های کلیدی را به شما می‌آموزد:

• جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های دنیای واقعی: یادگیری تکنیک‌های پیشرفته برای پاکسازی، آماده‌سازی و تبدیل داده‌های خام و نامنظم به فرمت مناسب برای تحلیل و مدل‌سازی.
• تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): تسلط بر روش‌های آماری و بصری برای کشف الگوهای پنهان، روندهای مهم و بینش‌های عملی از مجموعه داده‌ها.
• ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: پیاده‌سازی و اعتبارسنجی انواع مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای حل مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی.
• کاربرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی: درک و به‌کارگیری الگوریتم‌های پیشرفته برای حل چالش‌های پیچیده‌تر در حوزه‌های مختلف.
• استقرار و انتشار مدل‌ها: نحوه تبدیل مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به برنامه‌های کاربردی قابل استفاده در محیط‌های عملی و تجاری.
• مدیریت چرخه عمر پروژه علم داده: آشنایی با تمام مراحل یک پروژه علم داده، از تعریف مسئله و جمع‌آوری داده تا استقرار و نگهداری مدل.
• تفکر تحلیلی و حل مسئله: تقویت توانایی شما در تحلیل مسائل پیچیده کسب‌وکار و ارائه راه‌حل‌های داده‌محور و مؤثر.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره، سرمایه‌گذاری بر روی آینده شغلی شماست و مزایای متعددی را به همراه خواهد داشت:

• آمادگی جامع برای بازار کار: شما با مهارت‌ها و تجربیاتی تجهیز می‌شوید که در صنایع مختلف، از مالی و بهداشت گرفته تا بازاریابی و فناوری، بسیار مورد تقاضا هستند.
• ساخت یک پورتفولیوی پروژه‌ای قوی: با انجام پروژه‌های متعدد و عملی، یک مجموعه کار قابل ارائه خواهید داشت که مهارت‌های شما را به کارفرمایان بالقوه ثابت می‌کند.
• یادگیری عملی و تجربه دست اول: به جای تئوری‌های انتزاعی، با دست و پنجه نرم کردن با داده‌های واقعی و حل چالش‌های ملموس، یادگیری عمیق‌تری را تجربه خواهید کرد.
• تسلط بر اکوسیستم پایتون: کار با کتابخانه‌های حیاتی مانند Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn و ابزارهای مرتبط با یادگیری عمیق و استقرار.
• درک عمیق‌تر و پایدارتر: کاربرد عملی هر مفهوم باعث می‌شود درک شما از آن فراتر از حفظ فرمول‌ها باشد و بتوانید آن‌ها را در موقعیت‌های جدید به کار ببرید.
• تقویت مهارت‌های تفکر انتقادی: این دوره به شما می‌آموزد چگونه یک مسئله را از دیدگاه داده‌ها تحلیل کنید و به راه‌حل‌های نوآورانه دست یابید.

پیش‌نیازهای دوره

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حداکثر افراد بتوانند از آن بهره‌مند شوند. با این حال، داشتن برخی دانش پایه به شما کمک می‌کند تا سریع‌تر و عمیق‌تر در مفاهیم غرق شوید:

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: درک مفاهیم پایه پایتون مانند متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها، شرط‌ها و نحوه تعریف توابع. نیازی به تسلط کامل نیست، اما دانش پایه برنامه‌نویسی مفید است.
• مبانی آمار و ریاضیات: آشنایی با مفاهیم اساسی آماری مانند میانگین، میانه، مد، انحراف معیار، و درک مقدماتی از جبر خطی و حسابان می‌تواند مفید باشد، اما برای شروع ضروری نیست.
• انگیزه و اشتیاق به یادگیری: مهم‌تر از هر پیش‌زمینه فنی، کنجکاوی و تمایل به یادگیری و کار عملی با داده‌ها، کلید موفقیت شما در این مسیر خواهد بود.

نگران نباشید اگر در برخی از این زمینه‌ها احساس ضعف می‌کنید؛ بخش‌های ابتدایی دوره به مرور این مفاهیم می‌پردازد و پایه‌های لازم را برای شما محکم می‌کند.

۱. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها (Data Preprocessing & Cleaning)

این فاز، سنگ بنای هر پروژه موفق علم داده است. داده‌های خام بندرت برای تحلیل مستقیم آماده هستند و معمولاً نیازمند پاکسازی و دگرگونی اساسی‌اند. در این بخش، یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده و آن‌ها را برای مراحل بعدی آماده کنید.

• لود کردن و درک ساختار داده: آشنایی با کتابخانه Pandas برای بارگذاری و دستکاری انواع داده (CSV, JSON, SQL) و بررسی اولیه ساختار و خلاصه‌ای از داده‌ها.
• مدیریت مقادیر گمشده: تکنیک‌های پیشرفته برای شناسایی، تحلیل الگوی مقادیر گمشده و استراتژی‌های موثر برای جایگزینی (Imputation) یا حذف آن‌ها.
• پاکسازی داده‌های نویزدار و ناهنجاری‌ها: روش‌های شناسایی و مدیریت نقاط پرت (Outliers) و داده‌های ناسازگار برای بهبود کیفیت مجموعه داده.
• مهندسی ویژگی (Feature Engineering): تکنیک‌های خلاقانه برای ایجاد ویژگی‌های جدید و معنادار از داده‌های موجود که می‌تواند به شدت عملکرد مدل‌ها را بهبود بخشد.
• مثال کاربردی: پاکسازی و آماده‌سازی یک مجموعه داده شامل اطلاعات تراکنش‌های مالی یک شرکت، به منظور شناسایی فعالیت‌های مشکوک.

۲. تحلیل اکتشافی داده‌ها (Exploratory Data Analysis – EDA)

EDA هنری است که به شما امکان می‌دهد با داده‌هایتان “صحبت” کنید و از آن‌ها بینش‌های پنهان را استخراج نمایید. این مرحله به شما کمک می‌کند تا با داده‌های خود آشنا شوید، فرضیه‌ها را بسازید و آن‌ها را بیازمایید.

• آمار توصیفی جامع: محاسبه و تفسیر معیارهای مرکزی (میانگین، میانه، مد) و پراکندگی (واریانس، انحراف معیار، دامنه) برای درک توزیع ویژگی‌ها.
• مصورسازی پیشرفته داده‌ها: استفاده از کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn برای خلق نمودارهای گویا مانند هیستوگرام‌ها، نمودارهای پراکندگی، نمودارهای جعبه‌ای، و نقشه‌های حرارتی برای کشف روابط.
• کشف الگوها و همبستگی‌ها: شناسایی روابط قوی و ضعیف بین متغیرها و درک چگونگی تأثیر یک ویژگی بر دیگری.
• مثال کاربردی: تحلیل داده‌های فروش یک فروشگاه آنلاین برای کشف محبوب‌ترین محصولات، ساعات اوج خرید و الگوهای رفتاری مشتریان با استفاده از مصورسازی.

۳. مدل‌سازی یادگیری ماشین (Machine Learning Modeling)

در این بخش، دانش خود را در مورد داده‌ها به قدرت پیش‌بینی تبدیل خواهید کرد. شما یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های هوشمندی بسازید که قادر به تشخیص الگوها و انجام پیش‌بینی‌های دقیق باشند.

• مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین: تفاوت‌ها و کاربردهای یادگیری با نظارت (Supervised Learning) و بدون نظارت (Unsupervised Learning).
• مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته: پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌هایی مانند رگرسیون خطی و رگرسیون چندجمله‌ای برای پیش‌بینی مقادیر عددی (مانند قیمت مسکن، دمای هوا).
• مدل‌های طبقه‌بندی برای دسته‌بندی داده‌ها: کار با الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای دسته‌بندی داده‌ها (مثلاً تشخیص اسپم، پیش‌بینی بیماری).
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها: آشنایی با معیارهای ارزیابی عملکرد مدل (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC AUC) و تکنیک‌های بهبود عملکرد مانند Cross-validation و تنظیم ابرپارامترها.
• کار با Scikit-learn: استفاده از این کتابخانه قدرتمند برای پیاده‌سازی سریع و کارآمد الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
• مثال کاربردی: ساخت یک مدل طبقه‌بندی برای پیش‌بینی احتمال ترک یک سرویس توسط مشتریان (Customer Churn Prediction) بر اساس تاریخچه استفاده آن‌ها.

۴. مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (Advanced AI & Deep Learning Concepts)

این بخش شما را به مرزهای نوین هوش مصنوعی و یادگیری عمیق می‌برد و چگونگی حل مسائل بسیار پیچیده را با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق به شما می‌آموزد. این شامل درک و کاربرد فریم‌ورک‌های قدرتمند یادگیری عمیق است.

• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: درک ساختار نورون‌های مصنوعی، لایه‌ها و نحوه آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده.
• چارچوب‌های یادگیری عمیق: آشنایی با کتابخانه‌های پیشرو مانند TensorFlow یا PyTorch برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): تکنیک‌های تحلیل و پردازش داده‌های متنی، شامل تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، مدل‌سازی موضوعی و ساخت چت‌بات‌های ساده.
• بینایی ماشین (Computer Vision): مفاهیم اولیه در کار با تصاویر، شامل طبقه‌بندی تصاویر (مثلاً تشخیص انواع حیوانات در عکس) و اصول تشخیص شی.
• مثال کاربردی: ساخت یک سیستم تحلیل احساسات برای نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی برای درک بازخورد عمومی درباره یک محصول یا خدمات.

۵. استقرار و ارائه مدل‌ها (Model Deployment & Presentation)

ساخت یک مدل هوشمند تنها نیمی از راه است؛ توانایی ارائه و استقرار آن به گونه‌ای که کاربران نهایی بتوانند از آن بهره‌مند شوند، مهارت نهایی است که هر متخصص داده باید داشته باشد. این بخش شما را برای این مرحله حیاتی آماده می‌کند.

• ساخت رابط برنامه‌نویسی (API) برای مدل‌ها: استفاده از چارچوب‌های وب سبک مانند Flask یا FastAPI برای ایجاد سرویس‌های وب که مدل‌های شما را قابل دسترس کنند.
• ساخت داشبوردهای تعاملی: استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Streamlit یا Dash برای طراحی و ساخت رابط‌های کاربری گرافیکی ساده که به کاربران امکان تعامل با مدل و دیدن نتایج را می‌دهند.
• مفاهیم مقدماتی MLOps: آشنایی با بهترین شیوه‌ها و اصول اولیه برای استقرار، مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید.
• مثال کاربردی: استقرار یک مدل پیش‌بینی قیمت مسکن در قالب یک وب‌اپلیکیشن ساده، که کاربران می‌توانند ویژگی‌های خانه را وارد کرده و قیمت پیش‌بینی شده را مشاهده کنند.