آنچه در این بوت‌کمپ خواهید آموخت

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از یک مبتدی مطلق در R به یک متخصص داده با توانایی ساخت مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین برساند. برخی از مهم‌ترین مهارت‌ها و دانش‌هایی که کسب خواهید کرد عبارتند از:

• مبانی برنامه‌نویسی R: یادگیری اصول اولیه زبان R، ساختار داده‌ها و نحوه‌ی کنترل جریان برنامه.
• دستکاری و پاکسازی داده‌ها: تسلط بر کتابخانه‌های قدرتمندی مانند dplyr و tidyr برای سازماندهی، فیلتر کردن و تغییر شکل داده‌ها.
• مصورسازی داده‌ها: استفاده از ggplot2 برای ایجاد نمودارهای زیبا و گویا که داستان‌های پنهان در داده‌ها را آشکار می‌کنند.
• آمار برای علوم داده: درک مفاهیم کلیدی آماری مانند آزمون فرضیه، توزیع‌ها و رگرسیون که برای تحلیل داده‌ها ضروری هستند.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده: پیاده‌سازی و درک عمیق از مدل‌هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، K-نزدیکترین همسایه (KNN)، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نظارت: کاوش در تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی K-Means و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کشف الگوهای پنهان و کاهش ابعاد داده‌ها.
• کاربردهای عملی و پروژه‌های واقعی: به کارگیری آموخته‌ها در مجموعه داده‌های واقعی و حل مسائل چالش‌برانگیز برای ساخت یک رزومه‌ی قوی.

مزایای شرکت در این بوت‌کمپ

شرکت در این بوت‌کمپ مزایای متعددی برای مسیر شغلی و توسعه مهارت‌های شما به همراه خواهد داشت:

• آمادگی شغلی: مهارت‌های لازم برای ورود به حوزه‌های پرتقاضای علوم داده و یادگیری ماشین را کسب خواهید کرد.
• تجربه عملی: تمامی مفاهیم از طریق مثال‌ها و پروژه‌های عملی آموزش داده می‌شوند، که درک شما را عمیق‌تر کرده و قابلیت‌های شما را افزایش می‌دهد.
• بنیان قوی در R: R به عنوان یکی از زبان‌های اصلی در تحلیل آماری و علوم داده، پایه و اساس محکمی برای شما خواهد بود.
• درک جامع الگوریتم‌ها: فراتر از “چگونه انجام دادن”، شما “چرا انجام دادن” را خواهید آموخت، که برای حل مسائل پیچیده حیاتی است.
• ساخت پورتفولیو: با اتمام پروژه‌های عملی، می‌توانید یک پورتفولیوی قوی از کارهای خود برای نمایش به کارفرمایان بالقوه ایجاد کنید.
• تفکر تحلیلی: این دوره به شما کمک می‌کند تا با دیدی تحلیلی‌تر به مسائل نگاه کنید و راه‌حل‌های مبتنی بر داده ارائه دهید.

پیش‌نیازها

یکی از نقاط قوت این بوت‌کمپ، طراحی آن برای طیف وسیعی از فراگیران است. شما نیازی به داشتن سابقه قبلی در برنامه‌نویسی R یا حتی علوم داده ندارید. پیش‌نیازهای اصلی برای شروع این مسیر عبارتند از:

• آشنایی پایه با کامپیوتر: توانایی استفاده از کامپیوتر و مدیریت فایل‌ها.
• تمایل به یادگیری: شور و اشتیاق برای غواصی در دنیای داده‌ها و یادگیری مفاهیم جدید.
• پشتکار: آمادگی برای تمرین مداوم و حل چالش‌ها.

تمامی مفاهیم از پایه و به صورت گام به گام آموزش داده می‌شوند، بنابراین این دوره برای مبتدیان مطلق تا افرادی که می‌خواهند دانش خود را در R و یادگیری ماشین تکمیل کنند، مناسب است.

بخش‌های اصلی بوت‌کمپ

این بوت‌کمپ به صورت ساختاریافته، شما را از صفر تا صد به یک متخصص داده تبدیل می‌کند. در ادامه به خلاصه‌ای از بخش‌های اصلی دوره اشاره شده است:

• مقدمه‌ای بر R و نصب ابزارها: نصب R و RStudio، اولین برنامه‌ها و آشنایی با محیط کار.
• ساختارهای داده در R: بررسی و کار با بردارها، ماتریس‌ها، آرایه‌ها، دیتافریم‌ها و لیست‌ها.
• برنامه‌نویسی پیشرفته با R: توابع، حلقه‌ها، شرط‌ها و دیگر ابزارهای برنامه‌نویسی برای نوشتن کدهای کارآمد.
• دستکاری و آماده‌سازی داده‌ها: تکنیک‌های پیشرفته برای پاکسازی، تغییر شکل و ادغام داده‌ها با استفاده از پکیج‌های dplyr و tidyr.
• مصورسازی داده با ggplot2: خلق نمودارهای جذاب و آموزنده مانند هیستوگرام‌ها، نمودارهای پراکندگی، نمودارهای میله‌ای و جعبه‌ای.
• مبانی آمار برای علوم داده: مفاهیم احتمال، آزمون فرض، توزیع‌های آماری و رگرسیون خطی ساده.
• یادگیری ماشین – رگرسیون خطی و لجستیک: ساخت مدل‌های پیش‌بینی برای داده‌های پیوسته و طبقه‌بندی با استفاده از رگرسیون.
• یادگیری ماشین – K-نزدیکترین همسایه (KNN) و SVM: آشنایی با الگوریتم‌های طبقه‌بندی قدرتمند برای مسائل پیچیده‌تر.
• یادگیری ماشین – درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی: درک و پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر درخت برای طبقه‌بندی و رگرسیون.
• یادگیری ماشین – خوشه‌بندی K-Means و PCA: کاوش در داده‌ها، گروه‌بندی نقاط داده مشابه و کاهش ابعاد داده برای تحلیل بهتر.
• پروژه‌های نهایی و کاربردهای واقعی: بکارگیری تمامی آموخته‌ها در چندین پروژه واقعی از صنایع مختلف.

نکات کلیدی و مثال‌های عملی

این بوت‌کمپ تاکید زیادی بر یادگیری فعال و کاربردهای عملی دارد. شما در طول دوره با مثال‌های متعددی روبرو خواهید شد که مفاهیم تئوری را به صورت کاربردی به شما آموزش می‌دهند:

• برای مثال، در بخش دستکاری داده، یاد می‌گیرید چگونه یک مجموعه داده نامنظم و آشفته از تراکنش‌های مالی را با استفاده از توابع mutate() و group_by() در dplyr، به داده‌هایی قابل تحلیل تبدیل کنید.
• در بخش مصورسازی، با داده‌های مربوط به قیمت مسکن کار می‌کنید و با ggplot2، نمودارهایی می‌سازید که روند قیمت‌ها را در مناطق مختلف نمایش می‌دهند و به شما کمک می‌کنند تا الگوهای جغرافیایی را کشف کنید.
• هنگام بررسی رگرسیون لجستیک، یک مدل پیش‌بینی می‌سازید که بر اساس ویژگی‌های مشتریان، احتمال ترک خدمت (Churn) آن‌ها را تخمین می‌زند، که یک مسئله رایج در بازاریابی است.
• در بخش خوشه‌بندی، از الگوریتم K-Means برای تقسیم‌بندی مشتریان یک فروشگاه بر اساس رفتار خریدشان استفاده می‌کنید تا بتوانید استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتری ایجاد کنید.

تمرکز بر این است که شما نه تنها کد بنویسید، بلکه تفکر محاسباتی و مهارت حل مسئله خود را نیز توسعه دهید.