این دوره جامع، تمام مباحث کلیدی یادگیری ماشین و علم داده را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون پوشش می‌دهد. در زیر، به برخی از مهم‌ترین موضوعاتی که در این دوره خواهید آموخت اشاره می‌کنیم:

• مقدمه‌ای بر پایتون برای علم داده:
  • نصب و راه‌اندازی پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • آشنایی با انواع داده‌ها، متغیرها، و عملگرها در پایتون
  • نحوه نوشتن توابع، حلقه‌ها، و ساختارهای شرطی
• کتابخانه‌های کلیدی علم داده در پایتون:
  • NumPy: کار با آرایه‌ها و ماتریس‌ها، انجام عملیات ریاضی و آماری
  • Pandas: تحلیل و دستکاری داده‌ها با استفاده از DataFrames، خواندن و نوشتن فایل‌های مختلف (CSV, Excel)
  • Matplotlib و Seaborn: تجسم داده‌ها با استفاده از نمودارها و گراف‌ها
  • Scikit-learn: پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• پیش‌پردازش داده‌ها:
  • تمیز کردن داده‌ها (Handling Missing Values)
  • تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
  • مقیاس‌بندی داده‌ها (Data Scaling)
  • کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین:
  • یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): رگرسیون (Regression)، طبقه‌بندی (Classification)
  • یادگیری غیرنظارت‌شده (Unsupervised Learning): خوشه‌بندی (Clustering)، کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• ارزیابی مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل:
  • معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی
  • اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• پروژه‌های عملی:
  • حل مسائل واقعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • ایجاد یک سیستم پیشنهاد دهنده (Recommender System)
  • تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • تشخیص تقلب (Fraud Detection)

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

• آموزش جامع و کاربردی: محتوای دوره به گونه‌ای طراحی شده است که هم برای افراد مبتدی و هم برای افراد با تجربه مناسب باشد.
• یادگیری با مثال‌های عملی: مفاهیم تئوری با مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی به شما آموزش داده می‌شوند.
• کسب مهارت‌های مورد نیاز بازار کار: پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار در حوزه یادگیری ماشین و علم داده را خواهید داشت.
• دسترسی به محتوای دوره به صورت آفلاین: با داشتن فلش مموری، شما همیشه و همه‌جا به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت.
• پشتیبانی: در طول دوره، از طریق انجمن یا ایمیل، می‌توانید سوالات خود را مطرح کرده و از پشتیبانی مدرسین بهره‌مند شوید.

برای شرکت در این دوره، نیاز به پیش‌نیاز خاصی ندارید. داشتن دانش اولیه در مورد برنامه‌نویسی (حتی با زبان‌های دیگر) می‌تواند مفید باشد، اما اجباری نیست. آشنایی با مفاهیم ریاضی دبیرستان (مانند جبر و آمار) نیز می‌تواند به درک بهتر مفاهیم کمک کند.

انگیزه و پشتکار، مهم‌ترین پیش‌نیاز برای موفقیت در این دوره است. یادگیری ماشین و علم داده نیازمند تلاش و تمرین مداوم است، اما با صرف وقت و انرژی، می‌توانید به نتایج شگفت‌انگیزی دست یابید.

این دوره به بخش‌های مختلفی تقسیم شده است که هر بخش به یک موضوع خاص اختصاص دارد. در زیر، مروری بر بخش‌های اصلی دوره داریم:

• بخش اول: آشنایی با پایتون و ابزارهای علم داده (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
• بخش دوم: پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
• بخش سوم: الگوریتم‌های رگرسیون (Linear Regression, Polynomial Regression, Support Vector Regression)
• بخش چهارم: الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Decision Trees, Random Forest)
• بخش پنجم: الگوریتم‌های خوشه‌بندی (K-Means Clustering, Hierarchical Clustering)
• بخش ششم: کاهش ابعاد (Principal Component Analysis (PCA))
• بخش هفتم: ارزیابی مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل
• بخش هشتم: پروژه‌های عملی و کاربردی

در طول دوره، با مثال‌های عملی متعددی روبرو خواهید شد. برخی از این مثال‌ها عبارتند از:

• پیش‌بینی قیمت مسکن: با استفاده از الگوریتم رگرسیون، قیمت مسکن را بر اساس ویژگی‌های مختلف (مانند متراژ، موقعیت، تعداد اتاق) پیش‌بینی کنید.
• تشخیص ایمیل‌های اسپم: با استفاده از الگوریتم طبقه‌بندی، ایمیل‌های اسپم را از ایمیل‌های غیر اسپم تشخیص دهید.
• بخش‌بندی مشتریان: با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی، مشتریان را بر اساس رفتار خریدشان به گروه‌های مختلف تقسیم کنید.
• کاهش ابعاد تصویر: با استفاده از PCA، ابعاد یک تصویر را کاهش دهید تا فضای ذخیره‌سازی کمتری اشغال کند.

این مثال‌ها تنها نمونه‌ای از کاربردهای یادگیری ماشین و علم داده در دنیای واقعی هستند. با شرکت در این دوره، شما خواهید آموخت که چگونه از این تکنیک‌ها برای حل مسائل مختلف استفاده کنید.