دوره علم داده: دوره جامع علم داده ۲۰۲۵ بر روی فلش 32GB

چرا دوره جامع علم داده ۲۰۲۵؟

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته علم داده، به صورت گام به گام هدایت کند. با تمرکز بر یادگیری عملی و پروژه‌محور، دانشجویان این فرصت را خواهند داشت تا با ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد در این حوزه آشنا شوند و آمادگی لازم برای ورود به بازار کار یا پیشبرد پروژه‌های علمی خود را کسب نمایند. دسترسی فیزیکی بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، امکان مطالعه و تمرین در هر زمان و مکانی را فراهم می‌آورد، بدون نیاز به نگرانی در مورد حجم دانلود یا مشکلات اتصال اینترنت.

محتوای آموزشی جامع

این دوره آموزشی، پوششی کامل از تمامی جنبه‌های علم داده را ارائه می‌دهد:

• مبانی علم داده: درک چرایی اهمیت علم داده، نقش آن در دنیای امروز و مراحل کلیدی یک پروژه علم داده.
• آمار و احتمالات برای علم داده: پوشش مفاهیم آماری ضروری مانند توزیع‌ها، آزمون فرض، رگرسیون و روش‌های نمونه‌گیری.
• یادگیری ماشین (Machine Learning):
  • یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): الگوریتم‌های رگرسیون خطی و لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و شبکه‌های عصبی پایه.
  • یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning): الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) مانند K-Means و DBSCAN، و تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند PCA (Principal Component Analysis).
  • یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): مقدمه‌ای بر مفاهیم و کاربردهای یادگیری تقویتی.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): تکنیک‌های پیش‌پردازش متن، مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته.
• یادگیری عمیق (Deep Learning): معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل تصاویر، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های ترتیبی، و معماری‌های ترنسفورمر (Transformer).
• تجسم داده (Data Visualization): استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند Matplotlib، Seaborn و Plotly برای ساخت نمودارها و داشبوردهای گویا و تأثیرگذار.
• کار با پایگاه داده: آشنایی با SQL و NoSQL برای مدیریت و بازیابی داده‌ها.
• ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی:
  • Python: زبان اصلی علم داده، به همراه کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy، Pandas، Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch.
  • R: معرفی زبان R و بسته��ی کاربردی آن برای تحلیل آماری و بصری‌سازی.
• پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی از ابتدا تا انتها، شامل جمع‌آوری داده، پاکسازی، مدل‌سازی، ارزیابی و استقرار.