در دنیای امروز که داده‌ها به عنوان «نفت جدید» شناخته می‌شوند، توانایی تحلیل و استخراج بینش از آن‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. علم داده (Data Science) و یادگیری ماشین (Machine Learning) دو ستون اصلی در این حوزه هستند که به سازمان‌ها و افراد کمک می‌کنند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و سیستم‌های هوشمندی را توسعه دهند. دوره «علم داده و یادگیری ماشین در پایتون: مدل‌های خطی» که توسط یودمی ارائه شده، یکی از جامع‌ترین منابع برای ورود به این دنیای هیجان‌انگیز است. این دوره با تمرکز بر مدل‌های خطی، که پایه‌ای‌ترین و در عین حال قدرتمندترین الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین محسوب می‌شوند، دانش و مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را به شما می‌آموزد. اکنون فرصتی بی‌نظیر برای دانلود رایگان این دوره ارزشمند فراهم شده است تا علاقه‌مندان بتوانند بدون هیچ محدودیتی به محتوای آموزشی با کیفیت دسترسی پیدا کنند و مسیر یادگیری خود را آغاز نمایند. نسخه 2022-11 این دوره، به روزرسانی‌های جدید و مثال‌های کاربردی‌تری را در بر می‌گیرد که آن را بیش از پیش جذاب و مفید می‌سازد.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی عملی مدل‌های خطی در پایتون هدایت کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین و علم داده را درک کنید و نقش مدل‌های خطی را در آن‌ها شناسایی نمایید.
• با زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های کلیدی آن مانند NumPy، Pandas و Scikit-learn به صورت عملی کار کنید.
• اصول رگرسیون خطی ساده و چندگانه را به طور کامل فرا بگیرید و توانایی پیاده‌سازی و تفسیر آن را در مسائل مختلف داشته باشید. برای مثال، خواهید آموخت چگونه رابطه بین قیمت خانه و ویژگی‌هایی مانند متراژ یا تعداد اتاق خواب را مدل‌سازی کنید.
• رگرسیون لجستیک را به عنوان یک الگوریتم قدرتمند برای مسائل دسته‌بندی (Classification) درک کرده و آن را برای پیش‌بینی نتایج باینری (مانند بله/خیر، موفق/ناموفق) پیاده‌سازی کنید. به عنوان مثال، پیش‌بینی اینکه آیا یک مشتری، محصولی را خریداری خواهد کرد یا خیر.
• تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing) شامل مدیریت داده‌های گمشده، مقیاس‌بندی ویژگی‌ها و کدگذاری متغیرهای categorical را مسلط شوید.
• ارزیابی مدل‌ها را با استفاده از معیارهای مناسب برای رگرسیون (مانند MAE، MSE، RMSE و R-squared) و دسته‌بندی (مانند Accuracy، Precision، Recall و F1-score، و منحنی ROC-AUC) انجام دهید.
• مفهوم بایاس-واریانس (Bias-Variance Trade-off) و چگونگی تأثیر آن بر عملکرد مدل را درک کنید.
• تکنیک‌های رگولاریزاسیون (Regularization) شامل Lasso، Ridge و Elastic Net را برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و بهبود تعمیم‌پذیری مدل‌ها به کار ببرید.
• مدل‌های خطی را بر روی داده‌های واقعی پیاده‌سازی کنید و نتایج را تحلیل و تفسیر نمایید.

با شرکت در این دوره، شما نه تنها دانش تئوری عمیقی کسب می‌کنید، بلکه مهارت‌های عملی و کاربردی را نیز فرا می‌گیرید که به شما در مسیر شغلی علم داده و یادگیری ماشین کمک شایانی خواهد کرد:

• ورود به بازار کار: کسب مهارت‌های مورد نیاز برای مشاغل سطح ابتدایی و متوسط در حوزه علم داده، تحلیلگر داده و مهندس یادگیری ماشین.
• پایه قوی: ایجاد یک پایه محکم و درک عمیق از مدل‌های خطی که برای درک الگوریتم‌های پیچیده‌تر یادگیری ماشین ضروری است.
• تسلط بر پایتون: افزایش تسلط بر پایتون و کتابخانه‌های اصلی آن برای تحلیل داده و یادگیری ماشین.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: توانایی استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای حل مسائل واقعی و کمک به تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه در کسب‌وکارها.
• افزایش اعتماد به نفس: با تکمیل پروژه‌های عملی و دیدن نتایج کار خود، اعتماد به نفس لازم برای کار با داده‌های بزرگ و ساخت مدل‌های پیچیده‌تر را به دست می‌آورید.
• بروزرسانی دانش: محتوای دوره که به نسخه 2022-11 به روز شده است، اطمینان می‌دهد که شما جدیدترین رویکردها و بهترین شیوه‌ها را فرا می‌گیرید.
• دسترسی رایگان: فرصت استثنایی برای یادگیری بدون پرداخت هزینه، که موانع مالی را برای بسیاری از علاقه‌مندان از بین می‌برد.

این دوره با در نظر گرفتن طیف وسیعی از مخاطبان طراحی شده است، اما داشتن حداقل پیش‌نیازهای زیر می‌تواند به شما کمک کند تا بهره‌وری بیشتری از محتوای آموزشی ببرید:

• آشنایی اولیه با پایتون: درک مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون مانند متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع و ساختارهای داده (لیست، دیکشنری). نیازی به تسلط کامل نیست، زیرا برخی از نکات مهم پایتون مرتبط با علم داده مرور خواهند شد.
• مبانی جبر خطی و حسابان: درکی کلی از مفاهیمی مانند بردارها، ماتریس‌ها، مشتقات و گرادیان‌ها مفید است. اگرچه نیازی به تخصص عمیق نیست، اما آشنایی با این مباحث به درک بهتر مکانیسم‌های پشت مدل‌های خطی کمک می‌کند.
• آشنایی با آمار و احتمال: درک مفاهیم آماری مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار، توزیع‌های احتمالی و همبستگی می‌تواند مفید باشد، اما برای شروع ضروری نیست و مفاهیم لازم در طول دوره توضیح داده می‌شوند.
• علاقه و انگیزه: مهم‌ترین پیش‌نیاز، علاقه واقعی به حل مسائل با داده‌ها و تمایل به یادگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده است تا یادگیری را برای شما ساختارمند و قابل پیگیری کند. در ادامه به سرفصل‌های اصلی این دوره اشاره شده است:

• ماژول ۱: آشنایی با علم داده و یادگیری ماشین

  • مقدمه‌ای بر علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.
  • جایگاه مدل‌های خطی در اکوسیستم یادگیری ماشین.
  • تنظیم محیط توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter Notebook).

• ماژول ۲: ابزارهای پایتون برای علم داده

  • مروری بر کتابخانه‌های NumPy برای محاسبات عددی.
  • کار با Pandas برای مدیریت و تحلیل داده‌ها (DataFrame, Series).
  • مقدمه‌ای بر Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی داده‌ها.

• ماژول ۳: رگرسیون خطی ساده

  • مبانی رگرسیون خطی: مدل، فرض‌ها و کاربردها.
  • یافتن بهترین خط برازش: مفهوم حداقل مربعات (Least Squares).
  • پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده در Scikit-learn.
  • تفسیر خروجی مدل و ضرایب رگرسیون.

• ماژول ۴: رگرسیون خطی چندگانه و پیشرفته

  • گسترش رگرسیون خطی به چندین متغیر مستقل.
  • چالش‌ها و مفاهیم پیشرفته: هم‌خطی (Multicollinearity)، ویژگی‌های تعاملی.
  • انتخاب ویژگی (Feature Selection) و اهمیت ویژگی‌ها.
  • مثال‌های عملی بر روی داده‌های پیچیده‌تر.

• ماژول ۵: ارزیابی مدل‌های رگرسیون

  • معیارهای ارزیابی: MAE (Mean Absolute Error)، MSE (Mean Squared Error) و RMSE (Root Mean Squared Error).
  • مفهوم R-squared و Adjusted R-squared.
  • تجزیه و تحلیل باقیمانده‌ها (Residual Analysis) برای بررسی فرض‌های مدل.

• ماژول ۶: رگولاریزاسیون در رگرسیون خطی

  • مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting).
  • مقدمه‌ای بر بایاس-واریانس (Bias-Variance Trade-off).
  • رگرسیون Ridge: کاهش پیچیدگی مدل با جریمه L2.
  • رگرسیون Lasso: انتخاب ویژگی و جریمه L1.
  • Elastic Net: ترکیبی از Ridge و Lasso.

• ماژول ۷: رگرسیون لجستیک برای دسته‌بندی

  • مبانی رگرسیون لجستیک: تبدیل نتایج پیوسته به احتمالات.
  • تابع سیگموید (Sigmoid Function) و آستانه تصمیم.
  • پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک برای مسائل دسته‌بندی باینری.
  • مثال‌های عملی مانند پیش‌بینی ورشکستگی یا بیماری.

• ماژول ۸: ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی

  • ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix).
  • معیارهای: Accuracy، Precision، Recall و F1-score.
  • منحنی ROC (Receiver Operating Characteristic) و AUC (Area Under the Curve).
  • روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای ارزیابی قوی‌تر مدل.

• ماژول ۹: پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

  • کار بر روی داده‌های واقعی از حوزه‌های مختلف (مالی، پزشکی، بازاریابی).
  • حل مسائل کامل از جمع‌آوری داده تا استقرار مدل (هرچند ساده).
  • تمرین مهارت‌های کسب شده در قالب سناریوهای واقعی.

• ماژول ۱۰: گام‌های بعدی در یادگیری ماشین

  • مقدمه‌ای بر سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین (درخت تصمیم، جنگل تصادفی، SVM).
  • نکات برای ادامه مسیر یادگیری و توسعه مهارت‌ها.
  • منابع برای مطالعه بیشتر.

این دوره فرصتی عالی برای هر کسی است که به دنبال تقویت مهارت‌های خود در علم داده و یادگیری ماشین با تمرکز بر مدل‌های خطی در پایتون است. با توجه به محتوای جامع و رویکرد عملی آن، انتظار می‌رود شرکت‌کنندگان پس از اتمام دوره، توانایی قابل توجهی در تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده داشته باشند. اکنون با امکان دانلود رایگان، هیچ بهانه‌ای برای شروع این مسیر هیجان‌انگیز وجود ندارد!