در این دوره، شما یک سفر یادگیری هدفمند را تجربه خواهید کرد که شامل موارد زیر است:

• مبانی پایتون: مروری بر ساختار زبان پایتون، متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها، ساختارهای کنترلی (if، else، for، while) و توابع.
• کتابخانه‌های مهم علم داده: آشنایی با کتابخانه‌های NumPy (برای محاسبات عددی)، Pandas (برای دستکاری و تحلیل داده‌ها)، Matplotlib و Seaborn (برای تجسم داده‌ها).
• تحلیل داده: تکنیک‌های پیش‌پردازش داده، پاکسازی داده‌های ناقص و ناهماهنگ، استخراج ویژگی‌ها و انجام تحلیل‌های آماری.
• یادگیری ماشین: مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده (رگرسیون، طبقه‌بندی) و الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (خوشه‌بندی).
• پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های واقعی که شامل تحلیل داده‌های بازار سهام، پیش‌بینی قیمت مسکن، شناسایی ایمیل‌های اسپم، و ساخت توصیه‌گر فیلم است.
• تجسم داده: ایجاد نمودارها و گراف‌های جذاب و آموزنده برای ارائه نتایج تحلیل داده‌ها.

شرکت در این دوره مزایای متعددی را برای شما به همراه خواهد داشت:

• یادگیری عملی: تمرکز بر پروژه‌های عملی به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را بهتر درک کرده و مهارت‌های خود را تقویت کنید.
• آموزش گام به گام: دوره‌های آموزشی به صورت گام به گام و با زبان ساده ارائه می‌شوند تا همه بتوانند از آن بهره‌مند شوند.
• پروژه‌های کاربردی: پروژه‌های ارائه شده، نمونه‌هایی از مسائل واقعی در دنیای کسب‌وکار هستند که شما را برای ورود به بازار کار آماده می‌کنند.
• یادگیری عمیق: این دوره به شما کمک می‌کند تا درک عمیقی از مفاهیم پایتون و علم داده به دست آورید.
• آماده‌سازی برای آینده: با یادگیری این مهارت‌ها، شما برای فرصت‌های شغلی در زمینه علم داده، تحلیل داده و هوش مصنوعی آماده می‌شوید.
• دسترسی آسان: محتوای دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی در دسترس شماست و می‌توانید در هر زمان و مکانی به آن دسترسی داشته باشید.

سرفصل‌های این دوره به گونه‌ای طراحی شده‌اند که شما را از سطح مبتدی به سطح پیشرفته در زمینه پایتون و علم داده برسانند:

• مقدمه و نصب: نصب پایتون، محیط‌های توسعه (IDE) و کتابخانه‌های مورد نیاز.
• مبانی پایتون: متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها، ساختارهای کنترلی، توابع و کار با فایل‌ها.
• آشنایی با NumPy: آرایه‌ها، عملیات برداری، توابع ریاضی و محاسبات عددی.
• کار با Pandas: دیتافریم‌ها، سری‌ها، خواندن و نوشتن داده‌ها، پاکسازی داده‌ها و تحلیل داده.
• تجسم داده با Matplotlib و Seaborn: ایجاد انواع نمودارها، سفارشی‌سازی نمودارها و تجسم داده‌های آماری.
• یادگیری ماشین: مفاهیم اساسی، رگرسیون خطی، طبقه‌بندی، ارزیابی مدل‌ها.
• پروژه‌های عملی:
  • تحلیل داده‌های بازار سهام
  • پیش‌بینی قیمت مسکن
  • شناسایی ایمیل‌های اسپم
  • ساخت سیستم توصیه‌گر فیلم
  • و پروژه‌های دیگر…
• جمع‌بندی و ادامه مسیر: مروری بر مفاهیم آموخته شده و معرفی منابع و مسیرهای یادگیری بیشتر.