در دنیای امروز که داده‌ها به عنوان طلای جدید شناخته می‌شوند، توانایی تحلیل و استخراج بینش از آن‌ها یک مهارت حیاتی برای هر توسعه‌دهنده‌ای است. این دوره جامع، پلی ارتباطی بین قدرت اکوسیستم .NET و دنیای هیجان‌انگیز علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. اگر شما یک توسعه‌دهنده .NET هستید و به دنبال ورود به عرصه علم داده، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، و تحلیل داده‌های پیچیده هستید، این دوره دقیقاً برای شما طراحی شده است.

ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه می‌توانید با استفاده از Polyglot Notebooks به کاوش تعاملی داده‌ها بپردازید و با بهره‌گیری از فریم‌ورک قدرتمند ML.NET، راهکارهای هوشمندانه یادگیری ماشین را توسعه دهید. این دوره نه تنها مفاهیم تئوری را پوشش می‌دهد، بلکه بر آموزش عملی و پروژه‌محور تمرکز دارد تا شما را برای مواجهه با چالش‌های واقعی دنیای داده آماده کند.

شایان ذکر است که این دوره به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و به صورت دانلودی در دسترس نیست. این بدان معناست که شما می‌توانید بدون نیاز به اینترنت پرسرعت، به تمامی محتوای دوره دسترسی داشته باشید و در هر زمان و مکانی به یادگیری خود ادامه دهید.

• مبانی علم داده در اکوسیستم .NET: درک عمیق از نقش توسعه‌دهندگان .NET در دنیای علم داده و نحوه استفاده از ابزارهای موجود.

• تسلط بر Polyglot Notebooks: یادگیری نحوه استفاده از نوت‌بوک‌های چندزبانه برای کاوش تعاملی داده‌ها با زبان‌هایی مانند C#، F#، SQL و حتی Python.

• پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با ML.NET: آشنایی کامل با فریم‌ورک ML.NET و نحوه ساخت، آموزش و ارزیابی انواع مدل‌های یادگیری ماشین.

• آماده‌سازی و مهندسی ویژگی داده‌ها: تکنیک‌های پیش‌پردازش داده، تمیز کردن داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها و مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد مدل‌ها.

• آموزش و ارزیابی مدل‌ها: نحوه آموزش مدل‌های طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی و ارزیابی عملکرد آن‌ها با معیارهای مناسب.

• استقرار مدل‌ها: یادگیری روش‌های استقرار مدل‌های ML.NET در محیط‌های مختلف مانند وب‌سایت‌های ASP.NET Core، سرویس‌های ابری و برنامه‌های دسکتاپ.

• مثال‌های عملی و مطالعات موردی: کار بر روی پروژه‌های واقعی برای حل مسائل روزمره در حوزه‌های مختلف مانند تحلیل احساسات، پیش‌بینی قیمت و تشخیص کلاهبرداری.

• ورود آسان توسعه‌دهندگان .NET به علم داده: این دوره به طور خاص برای توسعه‌دهندگان .NET طراحی شده است، بنابراین می‌توانید با استفاده از دانش قبلی خود در C#، به سرعت وارد دنیای علم داده شوید.

• یادگیری تعاملی و عملی: استفاده از Polyglot Notebooks تجربه یادگیری بسیار پویا و عملی را فراهم می‌کند که در آن می‌توانید کدها را بلافاصله اجرا کرده و نتایج را مشاهده کنید.

• ساخت کاربردهای واقعی یادگیری ماشین: پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود مدل‌های یادگیری ماشین خود را توسعه داده و آن‌ها را در برنامه‌های کاربردی واقعی ادغام کنید.

• افزایش چشمگیر مهارت‌ها و فرصت‌های شغلی: با تسلط بر علم داده و ML.NET، به یکی از پرتقاضاترین مهارت‌های حال حاضر دست پیدا می‌کنید که به طور قابل توجهی فرصت‌های شغلی شما را افزایش می‌دهد.

• دسترسی آفلاین و بدون محدودیت: محتوای دوره روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود، که به شما امکان می‌دهد در هر زمان و مکانی، حتی بدون دسترسی به اینترنت، به یادگیری ادامه دهید.

• جامعیت و به‌روز بودن: محتوای دوره بر اساس آخرین به‌روزرسانی‌های ML.NET و بهترین شیوه‌های علم داده در سال 2024 طراحی شده است.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی قبلی با زبان برنامه‌نویسی C# و مفاهیم اصلی آن.

• درک اساسی از اصول برنامه‌نویسی و ساختار داده‌ها.

• نصب Visual Studio (نسخه 2022 یا بالاتر) و SDK مربوط به .NET 6 یا بالاتر.

• علاقه به یادگیری مفاهیم جدید و توانایی حل مسئله.

• تجربه قبلی در زمینه علم داده یا یادگیری ماشین الزامی نیست، اما مفید خواهد بود.

ماژول ۱: مقدمه‌ای بر علم داده در .NET و Polyglot Notebooks

• علم داده چیست و چرا برای توسعه‌دهندگان .NET اهمیت دارد؟
• آشنایی با اکوسیستم علم داده مایکروسافت.
• مقدمه‌ای بر Polyglot Notebooks و قابلیت‌های چندزبانه آن.
• نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای Polyglot Notebooks و .NET.
• اولین گام‌ها با C# در نوت‌بوک‌ها برای تحلیل داده.

ماژول ۲: کاوش و آماده‌سازی داده‌ها با Polyglot Notebooks

• روش‌های بارگذاری داده از منابع مختلف (CSV, JSON, پایگاه‌های داده SQL).
• تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها (مدیریت مقادیر از دست رفته، حذف نویز).
• دستکاری و تبدیل داده‌ها با استفاده از LINQ و DataFrames در C#.
• مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه‌های موجود در .NET (مانند Plotly.NET).
• مفهوم مهندسی ویژگی و استخراج ویژگی‌های جدید از داده‌ها.

ماژول ۳: اصول ML.NET

• معرفی فریم‌ورک ML.NET و معماری آن.
• مفاهیم اساسی ML.NET: DataView, Estimator, Transformer, Predictor.
• ساخت اولین Pipeline یادگیری ماشین با ML.NET.
• آماده‌سازی داده‌ها برای مصرف توسط ML.NET.

ماژول ۴: یادگیری با نظارت (Supervised Learning) با ML.NET

• طبقه‌بندی (Classification):
  • طبقه‌بندی باینری (Binary Classification): تشخیص اسپم، تحلیل احساسات.
  • طبقه‌بندی چندکلاسی (Multi-Class Classification): دسته‌بندی اسناد، تشخیص نوع بیماری.
  • مثال عملی: ساخت یک مدل تحلیل احساسات برای نظرات کاربران.
• رگرسیون (Regression):
  • پیش‌بینی مقادیر پیوسته (مانند قیمت خانه، پیش‌بینی فروش).
  • مثال عملی: پیش‌بینی قیمت مسکن بر اساس ویژگی‌های مختلف.

ماژول ۵: یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و سایر ویژگی‌های ML.NET

• خوشه‌بندی (Clustering):
  • تقسیم داده‌ها به گروه‌های معنی‌دار (مانند بخش‌بندی مشتریان).
  • مثال عملی: بخش‌بندی مشتریان برای کمپین‌های بازاریابی هدفمند.
• سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems).
• تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection).
• آشنایی مختصر با تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis).

ماژول ۶: ارزیابی، تنظیم و استقرار مدل‌ها

• معیارهای ارزیابی مدل‌ها برای طبقه‌بندی (Precision, Recall, F1-Score, AUC) و رگرسیون (RMSE, MAE, R-squared).
• بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل.
• سریال‌سازی و ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده.
• روش‌های استقرار مدل‌های ML.NET در محیط‌های مختلف (ASP.NET Core Web API, Azure Functions).
• مثال عملی: استقرار یک مدل آموزش‌دیده در یک API وب برای مصرف توسط برنامه‌های دیگر.

ماژول ۷: مباحث پیشرفته و یکپارچه‌سازی

• ادغام مدل‌های یادگیری ماشین در برنامه‌های .NET موجود.
• مقدمه‌ای بر ONNX و interoperability با سایر فریم‌ورک‌های ML.
• مفاهیم هوش مصنوعی اخلاقی و بایاس در مدل‌های یادگیری ماشین.
• بررسی چشم‌انداز آینده علم داده در اکوسیستم .NET و ابزارهای جدید.

این دوره به شما امکان می‌دهد تا با رویکردی کد-محور و عملی، مدل‌های یادگیری ماشین را در محیط .NET پیاده‌سازی کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از داده‌ها بینش استخراج کنید و با ساخت مدل‌های پیش‌بینانه و تحلیل‌گرانه، به تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر کمک کنید. به عنوان مثال، می‌توانید:

• با تحلیل داده‌های فروش، رفتار مشتریان را پیش‌بینی کنید.
• با استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی، ایمیل‌های اسپم را شناسایی کنید.
• با کاوش داده‌های مالی، نشانه‌های کلاهبرداری را تشخیص دهید.
• و حتی سیستم‌های توصیه‌گر برای پیشنهاد محصولات یا محتوا به کاربران خود بسازید.

یکی از بزرگترین مزایای این دوره، ارائه آن بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی است. این ویژگی به شما اطمینان می‌دهد که حتی در شرایط عدم دسترسی به اینترنت، تمامی محتوای دوره، فایل‌های تمرینی و پروژه‌های عملی در دسترس شما خواهد بود. این یعنی یادگیری بدون وقفه و با حداکثر انعطاف‌پذیری.

با شرکت در این دوره، شما نه تنها مهارت‌های لازم برای کار با علم داده در .NET را کسب خواهید کرد، بلکه توانایی خود را در ساخت سیستم‌های هوشمند و رقابتی افزایش خواهید داد. این فرصتی بی‌نظیر برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند از قدرت .NET در کنار هوش مصنوعی بهره‌برداری کنند و جایگاه خود را در بازار کار فناوری تثبیت نمایند. فرصت را غنیمت بشمارید و آینده شغلی خود را با علم داده در .NET متحول کنید!

توجه داشته باشید که این دوره به صورت فیزیکی بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی عرضه می‌شود و امکان دانلود آن وجود ندارد.