معرفی دوره

دوره «دانلود کامل یادگیری ماشین و علم داده با پایتون از A تا Z» یک دوره جامع است که تمامی جنبه‌های نظری و عملی یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده (Data Science) را پوشش می‌دهد. این دوره برای تازه‌کاران و همچنین متخصصانی که قصد دارند مهارت‌های خود را در پایتون ارتقا دهند، طراحی شده است. از مباحث پایه‌ای مانند آمار و ریاضیات پایه تا تکنیک‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در این دوره ارائه می‌شود.

چه مباحثی خواهید آموخت؟

• پایتون برای علم داده: کار با کتابخانه‌های NumPy، pandas و matplotlib برای تحلیل و نمایش داده‌ها.
• آمار و احتمال: مبانی آمار توصیفی، احتمال، توزیع‌های احتمالی و آزمون‌های فرض.
• پیش‌پردازش داده: پاک‌سازی داده‌ها، مدیریت داده‌های گمشده، تبدیل و مقیاس‌دهی ویژگی‌ها.
• یادگیری ماشین نظارتی: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و SVM.
• یادگیری ماشین غیرنظارتی: خوشه‌بندی k-means، PCA، تحلیل خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و مدل‌های مبتنی بر تراکم.
• شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی چندلایه، CNN، RNN و بهینه‌سازی با TensorFlow و Keras.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): تحلیل متن، توکنایزیشن، مدل‌های بردار کلمه و شبکه‌های LSTM.
• استراتژی‌های ارزیابی مدل: متریک‌های دقت، دقت، فراخوان (recall)، امتیاز F1 و ارزیابی اعتبار متقابل (cross-validation).

مزایای شرکت در دوره

شرکت در این دوره مزایای متعددی دارد که آن را از سایر دوره‌ها متمایز می‌کند:

• آموزش گام‌به‌گام با مثال‌های عملی و پروژه محور.
• دسترسی به کدهای کامل پایتون و دیتاست‌های متنوع.
• یادگیری بهترین روش‌ها و استانداردهای صنعتی.
• تمرین‌های مستمر برای تثبیت مفاهیم.
• پشتیبانی پرسش و پاسخ توسط مدرسین و جامعه حرفه‌ای.

پیش‌نیازها

برای بهره‌برداری بهتر از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌ای مختصر در موارد زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با پایتون (ساختار زبان، متغیرها، حلقه‌ها و توابع).
• مفاهیم پایه ریاضی دیفرانسیل و انتگرال.
• درک اولیه از آمار و احتمال (میانگین، واریانس، انحراف معیار).

در صورت نداشتن این پیش‌نیازها، در ابتدای دوره بخش‌های مقدماتی ارائه شده است تا دانشجو را برای مباحث پیشرفته آماده کند.

ساختار دوره و بخش‌ها

دوره به شکل زیر به بخش‌های اصلی تقسیم شده است:

• بخش اول: مبانی پایتون و ابزارهای علم داده.
• بخش دوم: آمار و پیش‌پردازش داده.
• بخش سوم: یادگیری ماشین نظارتی و غیرنظارتی.
• بخش چهارم: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی.
• بخش پنجم: پروژه‌های عملی شامل تشخیص ایمیل اسپم، پیش‌بینی قیمت مسکن و تحلیل احساسات در توییتر.
• بخش ششم: نکات پیشرفته و مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های ابری.

مثال‌های عملی

در هر بخش، با مثال‌های کاربردی زیر روبه‌رو خواهید شد:

• تشخیص ارقام دست‌نویس با شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) روی دیتاست MNIST.
• خوشه‌بندی مشتریان در یک فروشگاه آنلاین با الگوریتم k-means.
• پیش‌بینی بقا در کشتی تایتانیک با رگرسیون لجستیک.
• تحلیل احساسات توییت‌های فارسی با استفاده از LSTM.
• استفاده از PCA برای کاهش ابعاد ویژگی‌های تصاویر و بهبود سرعت آموزش مدل.

این مثال‌ها علاوه بر تقویت تئوری، به شما کمک می‌کنند تا مهارت حل مسئله و تفکر تحلیلی خود را ارتقا دهید.

چرا این دوره متفاوت است؟

• ترکیب تئوری و عمل: هر مبحث با یک مثال واقعی همراه است.

• دسترسی مادام‌العمر: پس از ثبت‌نام، فیلم‌ها و منابع همیشه در دسترس خواهند بود.

• جامعه فعال: تبادل تجربه با دانشجویان و منتورهای دوره.

• به‌روزرسانی مداوم: مطالب جدید یادگیری عمیق و چهارچوب‌های به‌روز پایتون.

نتیجه‌گیری

دوره «دانلود دوره کامل یادگیری ماشین و علم داده با پایتون از A تا Z» یک مسیر یادگیری بی‌نقص و منظم است که از مفاهیم پایه تا پروژه‌های پیشرفته را در بر می‌گیرد. با شرکت در این دوره نه‌تنها مهارت‌های فنی خود را تقویت خواهید کرد، بلکه توانایی پیاده‌سازی مدل‌های کاربردی را در دنیای واقعی به دست می‌آورید. اگر آماده‌اید تا در زمینه علم داده و یادگیری ماشین به یک متخصص تبدیل شوید، این دوره مناسب شماست.