این دوره با هدف آموزش عملی و کاربردی پایتون علمی طراحی شده است. شما در این دوره با مفاهیم اساسی و پیشرفته پایتون، کتابخانه‌های قدرتمند علمی مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Seaborn، و همچنین کاربردهای آن‌ها در حوزه‌های مختلف آشنا خواهید شد. این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان، از دانشجویان و محققان گرفته تا متخصصان داده و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین، مناسب است.

• آموزش جامع: از مبانی تا مباحث پیشرفته، تمامی سرفصل‌های مورد نیاز برای تسلط بر پایتون علمی پوشش داده می‌شود.
• رویکرد عملی: با استفاده از مثال‌های واقعی، پروژه‌های عملی و تمرین‌های جذاب، مفاهیم را به صورت کاربردی یاد می‌گیرید.
• پشتیبانی کامل: در طول دوره، به سوالات و مشکلات شما پاسخ داده می‌شود و از پشتیبانی کامل برخوردار خواهید بود.
• دسترسی آسان: دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود و شما می‌توانید در هر زمان و مکانی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید.

این دوره شما را با دنیای پایتون علمی آشنا می‌کند و مهارت‌های ضروری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی و تجسم داده‌ها را به شما آموزش می‌دهد. برخی از سرفصل‌های کلیدی این دوره عبارتند از:

• مقدمه‌ای بر پایتون: مروری بر مفاهیم اساسی پایتون، متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها، ساختارهای کنترلی (if/else، for/while) و توابع.
• آشنایی با NumPy: کار با آرایه‌ها، عملیات ریاضیاتی، شاخص‌گذاری و برش آرایه‌ها، توابع ریاضیاتی و آمار، و کاربردهای NumPy در علوم.
• کار با Pandas: ساخت و مدیریت DataFrames، خواندن و نوشتن داده‌ها (CSV، Excel، SQL)، پاکسازی داده‌ها، تحلیل داده‌ها، گروه‌بندی و جمع‌آوری داده‌ها.
• تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn: رسم نمودارهای مختلف (خطی، میله‌ای، دایره‌ای، پراکندگی)، سفارشی‌سازی نمودارها، و استفاده از Seaborn برای نمودارهای آماری پیشرفته.
• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: مفاهیم اساسی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی)، و پیاده‌سازی با استفاده از Scikit-learn.
• پروژه‌های عملی: پروژه‌های متنوع و جذاب برای تمرین و به‌کارگیری آموخته‌ها در حوزه‌های مختلف علمی.

برای شرکت در این دوره، نیازی به دانش برنامه‌نویسی قبلی ندارید. با این حال، آشنایی مقدماتی با مفاهیم کامپیوتر و ریاضیات (مانند جبر خطی و آمار) می‌تواند در درک بهتر مطالب به شما کمک کند. این دوره برای افراد مبتدی نیز طراحی شده است و مفاهیم پایه‌ای به صورت کامل آموزش داده می‌شود.

• انگیزه و علاقه: مهم‌ترین پیش‌نیاز، اشتیاق به یادگیری و تلاش برای تمرین و انجام پروژه‌ها است.
• دستگاه کامپیوتر: داشتن یک کامپیوتر (لپ‌تاپ یا دسکتاپ) با سیستم‌عامل ویندوز، macOS یا لینوکس.
• نصب پایتون: نصب Python 3 و یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) مانند Visual Studio Code یا PyCharm.

این دوره به بخش‌های متعددی تقسیم می‌شود که هر بخش به یک موضوع خاص می‌پردازد و شما را در مسیر یادگیری پایتون علمی همراهی می‌کند:

• بخش 1: مقدمه‌ای بر پایتون و تنظیم محیط کار
  • نصب پایتون و IDE
  • متغیرها و انواع داده‌ها
  • عملگرها و عبارات
  • ساختارهای کنترلی (if/else، for/while)
  • توابع و ماژول‌ها
• بخش 2: کار با NumPy
  • آرایه‌ها و انواع داده‌ها در NumPy
  • عملیات ریاضیاتی بر روی آرایه‌ها
  • شاخص‌گذاری و برش آرایه‌ها
  • توابع ریاضیاتی و آماری NumPy
  • کاربرد NumPy در علوم و مهندسی
• بخش 3: کار با Pandas
  • DataFrames و Series در Pandas
  • خواندن و نوشتن داده‌ها (CSV، Excel، SQL)
  • پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • تجزیه و تحلیل داده‌ها با Pandas
  • گروه‌بندی و جمع‌آوری داده‌ها
• بخش 4: تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • رسم نمودارهای پایه با Matplotlib
  • سفارشی‌سازی نمودارها
  • رسم نمودارهای پیشرفته با Seaborn
  • ارائه و نمایش داده‌ها
• بخش 5: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Scikit-learn
  • مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • الگوریتم‌های رگرسیون
  • الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • ارزیابی مدل‌ها
• بخش 6: پروژه‌های عملی و کاربردی
  • پروژه تحلیل داده‌های تاریخی
  • پروژه پیش‌بینی قیمت سهام
  • پروژه طبقه‌بندی تصاویر
  • و پروژه‌های دیگر

شرکت در این دوره مزایای متعددی برای شما به همراه دارد که می‌تواند شما را در مسیر پیشرفت شغلی و تحصیلی یاری کند:

• افزایش مهارت‌های فنی: یادگیری مهارت‌های ضروری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی و تجسم داده‌ها.
• بهبود فرصت‌های شغلی: افزایش شانس استخدام در مشاغل مرتبط با داده‌کاوی، تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین.
• بهره‌وری در تحقیقات: سرعت بخشیدن به روند تحقیقات و دست‌یابی به نتایج دقیق‌تر.
• افزایش دانش تخصصی: آشنایی با جدیدترین ابزارها و تکنیک‌های پایتون علمی.
• دسترسی آسان: دسترسی همیشگی به محتوای دوره از طریق فلش مموری 32 گیگابایتی.