دوره «علم داده: یادگیری ماشین نظارت‌شده در پایتون» ارائه‌شده در Udemy با هدف تربیت متخصصانی طراحی شده که می‌خواهند مفاهیم پایه و پیشرفته یادگیری ماشین را با زبان محبوب پایتون فرا بگیرند. این دوره از مقدمات شروع کرده و به مرور با مثال‌های واقعی داده‌های خام را به مدل‌های دقیق پیش‌بینی تبدیل می‌کند. در پایان، علاقه‌مندان قادر خواهند بود پروژه‌های واقعی حوزه‌های مختلف مثل مالی، سلامت و بازاریابی را پیاده‌سازی کنند.

تدریس این دوره توسط مدرسانی با تجربه در صنعت داده و دانشگاه‌های معتبر انجام شده و منابع آموزشی شامل ویدئوهای کوتاه، تمرین‌های کد‌محور و آزمون‌های میان‌بخش است.

• مفاهیم پایه‌ای علم داده و جایگاه یادگیری ماشین در آن.
• نصب و پیکربندی ابزارهای ضروری نظیر Jupyter Notebook و کتابخانه‌های NumPy، Pandas، scikit-learn.
• پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی، مقیاس‌بندی، و تبدیل ویژگی‌ها.
• الگوریتم‌های نظارت‌شده دسته‌بندی (Classification) از قبیل درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان (SVM).
• الگوریتم‌های نظارت‌شده رگرسیون (Regression) شامل رگرسیون خطی، رگرسیون چندجمله‌ای، جنگل تصادفی (Random Forest).
• روش‌های ارزیابی مدل: ماتریس درهم‌ریختگی، امتیاز F1، منحنی ROC و AUC.
• بهینه‌سازی ابرپارامترها با استفاده از جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search).
• به‌کارگیری یادگیری ماشین در پروژه‌های عملی و بهبود دقت با تکنیک‌هایی مانند الگوریتم‌های ترکیبی (Ensemble) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction).

• پوشش کامل مباحث از سطح مقدماتی تا پیشرفته با تمرکز بر کاربردهای واقعی.
• تمرین‌های متنوع و پروژه‌های عملی برای تثبیت یادگیری.
• دسترس‌پذیری مادام‌العمر و به‌روزرسانی‌های رایگان مطالب.
• دسترسی به انجمن پرسش و پاسخ و ارتباط مستقیم با مدرس برای حل مشکل.
• گواهی پایان دوره از Udemy معتبر در بازار کار بین‌المللی.

• آشنایی پایه‌ با برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، حلقه‌ها و توابع).
• مفاهیم ابتدایی ریاضیات شامل جبر خطی و آمار توصیفی.
• کامپیوتر یا لپ‌تاپی با سیستم‌عامل ویندوز، مک یا لینوکس و حداقل 8 گیگابایت رم.

در صورتی که دانش مقدماتی پایتون را ندارید، پیش از شروع دوره توصیه می‌شود در یک دوره کوتاه‌مدت مقدماتی پایتون ثبت‌نام کنید.

• بخش 1: مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری ماشین
  • تعریف و کاربردهای علم داده
  • تفاوت یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• بخش 2: آماده‌سازی محیط توسعه
  • نصب پایتون و مدیریت بسته‌ها
  • آشنایی با Jupyter Notebook
• بخش 3: پیش‌پردازش و کاوش داده‌ها
  • خواندن و ذخیره‌سازی داده‌ها با Pandas
  • مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
• بخش 4: الگوریتم‌های دسته‌بندی
  • رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • درخت تصمیم (Decision Tree)
  • ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• بخش 5: الگوریتم‌های رگرسیون
  • رگرسیون خطی ساده و چندجمله‌ای
  • جنگل تصادفی (Random Forest)
• بخش 6: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل
  • ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای F1، دقت و بازیابی
  • جستجوی شبکه‌ای و تصادفی برای تنظیم ابرپارامترها
• بخش 7: پروژه نهایی و توسعه مهارت
  • تحلیل یک مسئله واقعی از ابتدا تا انتها
  • بهبود دقت با سوپرایزینگ و الگوریتم‌های ترکیبی

در طول دوره چندین مثال عملی بررسی می‌شود:

• پیش‌بینی قیمت خانه روی داده‌های مسکن:
  • استفاده از رگرسیون خطی برای تخمین قیمت
  • مقایسه عملکرد جنگل تصادفی و رگرسیون چندجمله‌ای
• تشخیص اسپم در ایمیل‌ها:
  • پردازش متن با تکنیک‌های بردار کلمه (Bag of Words)
  • کاربرد الگوریتم رگرسیون لجستیک و SVM
• طبقه‌بندی بیماری‌ها براساس داده‌های پزشکی:
  • پاک‌سازی داده‌های ناقص
  • ارزیابی مدل با استفاده از منحنی ROC

در هر مثال، دانشجو گام‌به‌گام با کدنویسی و تحلیل نتایج آشنا می‌شود و می‌تواند کدها را شخصی‌سازی کند.

دوره «علم داده: یادگیری ماشین نظارت‌شده در پایتون» یک مسیر جامع و کاربردی برای ورود به دنیای پرسود یادگیری ماشین است. با گذراندن این دوره، علاوه بر درک عمیق مفاهیم، توانایی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی برای داده‌های واقعی را خواهید داشت. اکنون بهترین زمان برای سرمایه‌گذاری روی مهارت‌های داده‌کاوی شماست تا در بازار کار بین‌المللی و پروژه‌های صنعتی بدرخشید.