این دوره به شما مجموعه‌ای گسترده از مهارت‌ها را ارائه می‌دهد، از جمله:

• آشنایی با زبان R: یادگیری اصول و مبانی زبان برنامه‌نویسی R، از جمله نحو، ساختار داده‌ها، توابع و بسته‌های اصلی.
• پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها: تکنیک‌های پیشرفته برای تمیز کردن، تبدیل و آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل.
• تجزیه و تحلیل توصیفی: استفاده از تکنیک‌های آماری برای توصیف و خلاصه کردن داده‌ها، شناسایی الگوها و روندهای کلیدی.
• تجزیه و تحلیل استنباطی: انجام آزمون‌های فرضیه، ساخت بازه‌های اطمینان و استنباط درباره جمعیت‌ها بر اساس نمونه‌ها.
• یادگیری ماشین: درک عمیق مفاهیم یادگیری ماشین و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد.
• مدل‌سازی و ارزیابی مدل: ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و ارزیابی عملکرد آن‌ها با استفاده از معیارهای مختلف.
• تجسم داده‌ها: ایجاد نمودارها و گراف‌های زیبا و موثر برای انتقال نتایج تجزیه و تحلیل به دیگران.
• کاربردها و پروژه‌های عملی: یادگیری نحوه استفاده از علم داده و یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف مانند بازاریابی، مالی، مراقبت‌های بهداشتی و غیره.

با شرکت در این دوره، شما از مزایای متعددی بهره‌مند خواهید شد:

• دسترسی آفلاین: دسترسی آسان و سریع به محتوای دوره از طریق فلش مموری، بدون نیاز به اینترنت.
• آموزش گام به گام: ارائه مطالب آموزشی به صورت مرحله به مرحله و با زبانی ساده و قابل فهم.
• مثال‌های عملی: استفاده از مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی برای تقویت یادگیری و درک مفاهیم.
• پشتیبانی: دریافت پشتیبانی و پاسخ به سوالات شما توسط اساتید مجرب. (جزئیات پشتیبانی در دسترس نیست)
• آموزش جامع: پوشش گسترده‌ای از مباحث علم داده و یادگیری ماشین، از مبانی تا تکنیک‌های پیشرفته.
• آماده‌سازی برای شغل: آماده‌سازی شما برای ورود به بازار کار و انجام پروژه‌های واقعی در حوزه علم داده و یادگیری ماشین.

برای شرکت در این دوره، پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی: درک مفاهیمی مانند جبر، آمار مقدماتی و احتمال.
• دانش پایه‌ای کامپیوتر: آشنایی با مفاهیم اولیه کامپیوتر و توانایی کار با فایل‌ها و پوشه‌ها.
• علاقه به یادگیری: تمایل به یادگیری و کاوش در دنیای داده‌ها و الگوریتم‌ها.

هیچ‌گونه دانش قبلی در زمینه برنامه‌نویسی R یا علم داده الزامی نیست، زیرا دوره از صفر شروع می‌شود و همه مفاهیم را پوشش می‌دهد.

این دوره شامل بخش‌های متعددی است که هر کدام به یک جنبه از علم داده و یادگیری ماشین می‌پردازد:

• مقدمه و نصب: معرفی دوره، نصب R و RStudio، و آشنایی با محیط توسعه.
• مبانی R: انواع داده‌ها، متغیرها، عملگرها، ساختارهای کنترلی (if/else، for، while)، و توابع.
• ساختارهای داده در R: بردارها، ماتریس‌ها، فریم‌های داده، لیست‌ها و آشنایی با انواع داده‌های ساختاریافته.
• وارد کردن و پاکسازی داده‌ها: خواندن داده‌ها از فایل‌های مختلف (CSV، Excel، TXT)، تمیز کردن داده‌ها، حذف مقادیر گمشده و تبدیل داده‌ها.
• تجزیه و تحلیل توصیفی: محاسبه آماره‌های توصیفی (میانگین، میانه، انحراف معیار)، تجسم داده‌ها با استفاده از نمودارها و گراف‌ها (histogram, scatter plot, boxplot).
• تجزیه و تحلیل استنباطی: مفاهیم آماری مانند توزیع‌ها، آزمون‌های t، آزمون‌های کای‌دو، و بازه‌های اطمینان.
• یادگیری ماشین: معرفی مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، یادگیری نظارت‌شده (رگرسیون، طبقه‌بندی) و یادگیری بدون نظارت (خوشه‌بندی، کاهش ابعاد).
• رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، ارزیابی مدل‌های رگرسیون.
• طبقه‌بندی: الگوریتم‌های طبقه‌بندی مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، و جنگل تصادفی.
• خوشه‌بندی: الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-means و سلسله‌مراتبی.
• کاهش ابعاد: تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA).
• تجسم داده‌ها با ggplot2: ایجاد نمودارهای پیشرفته و زیبا با استفاده از بسته ggplot2.
• پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی در حوزه‌های مختلف، مانند پیش‌بینی فروش، تشخیص ایمیل‌های اسپم و تحلیل احساسات.
• آینده علم داده: معرفی روندها و فناوری‌های نوین در حوزه علم داده و یادگیری ماشین.