در این دوره جامع و کاربردی که توسط پلتفرم Udemy در تاریخ ۲۰۲۴-۱۱ ارائه شده، شما با تمامی جنبه‌های رگرسیون خطی در زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد. تحلیل رگرسیون خطی یکی از مهارت‌های پایه و بسیار ضروری در زمینه علم داده (Data Science) و یادگیری ماشین (Machine Learning) است. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی شما در استفاده عملی از مدل‌های رگرسیون برای حل مسائل واقعی است.

• مروری بر مبانی رگرسیون خطی و مفاهیم آماری پایه
• آشنایی با کتابخانه‌های اصلی پایتون مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn
• پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، نرمال‌سازی و انتخاب ویژگی‌ها
• ساخت مدل رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• تخمین پارامترها با روش حداقل مربعات (OLS)
• ارزیابی مدل با نماگرهای خطا: MSE، RMSE، MAE و R²
• بررسی مفاهیم هم‌خطی (Multicollinearity) و رفع آن
• اعمال تکنیک‌های ارتقای مدل مانند Regularization (Ridge و Lasso)
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی شامل پیش‌بینی قیمت مسکن، فروش محصولات و تحلیل روند بازار

• آشنایی مقدماتی با زبان پایتون و مفاهیم پایه برنامه‌نویسی
• مبانی آماری اولیه شامل میانگین، واریانس و کوواریانس
• نصب Anaconda یا محیط مجازی مشابه برای اجرای نوت‌بوک‌های Jupyter
• حداقل توانایی کار با فایل‌های CSV و DataFrame در Pandas

در صورت نداشتن تجربه قبلی در نصب ابزارها، در بخش ابتدایی دوره راهنمای گام‌به‌گام نصب و پیکربندی محیط آموزشی ارائه شده است.

• بخش ۱: معرفی دوره و نصب ابزارها
  آموزش نصب Python، Anaconda، Jupyter Notebook و کتابخانه‌های مورد نیاز.
• بخش ۲: مبانی رگرسیون خطی
  تعاریف، فرضیات کلاسیک و تئوری پشت رگرسیون.
• بخش ۳: آماده‌سازی داده‌ها
  پاکسازی، دستکاری و آنالیز اکتشافی داده.
• بخش ۴: ساخت و آموزش مدل
  ایجاد رگرسیون خطی ساده و چندگانه با Scikit-learn.
• بخش ۵: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  تقسیم داده به Training/Test، Cross-Validation و معیارهای ارزیابی.
• بخش ۶: تکنیک‌های Regularization
  بررسی Ridge و Lasso و تأثیر آنها بر Overfitting.
• بخش ۷: پروژه عملی قیمت مسکن
  پیاده‌سازی کامل یک پروژه از داده تا گزارش نهایی.
• بخش ۸: نکات پیشرفته و جمع‌بندی
  رفع خطاهای رایج، بهینه‌سازی و مسیرهای یادگیری بعدی.

در یکی از پروژه‌های عملی، با داده‌های واقعی بازار مسکن کار می‌کنیم. مراحل به شرح زیر است:

• بارگذاری دیتاست از فایل CSV
• پاکسازی داده‌ها (حذف مقادیر گمشده، اصلاح Outlierها)
• تحلیل اکتشافی: ترسیم نمودار پراکنش قیمت بر حسب متراژ
• ساخت مدل رگرسیون خطی و محاسبه ضرایب
• تخمین قیمت پیشنهادی برای یک خانه با ویژگی‌های دلخواه
• محاسبه خطای مدل و بهینه‌سازی با Ridge Regularization

این پروژه به شما دید عملی از تمامی مراحل تحلیل رگرسیون خطی می‌دهد و آماده ورود به چالش‌های واقعی بازار می‌شوید.

• استفاده از جدیدترین متدها و کتابخانه‌های ۲۰۲۴
• تمرکز بر پیاده‌سازی عملی و پروژه‌های واقعی
• امکان دانلود رایگان فایل‌های تمرینی و اسلایدها
• دسترسی مادام‌العمر به ویدئوها و آپدیت‌های آینده
• گارانتی بازگشت وجه در صورت عدم رضایت

• تسلط بر روش OLS: پایه و اساس تخمین پارامترها با کمترین مربعات.
• Cross-Validation: ارزیابی قدرتمند و جلوگیری از Overfitting.
• Regularization: کنترل پیچیدگی مدل و بهبود دقت پیش‌بینی.
• پروژه عملی: پیاده‌سازی از ابتدا تا انتها با داده‌های واقعی.
• منابع تکمیلی: مقالات، کد نمونه و فایل‌های داده برای تمرین بیشتر.

دوره «دوره کامل تحلیل رگرسیون خطی در پایتون ۲۰۲۴-۱۱» از Udemy، یک فرصت بی‌نظیر برای یادگیری عمیق و کاربردی این تکنیک آماری است. با دنبال کردن گام‌به‌گام مباحث، شما نه‌تنها مبانی نظری را درک می‌کنید بلکه مهارت‌های عملی لازم برای اجرای پروژه‌های واقعی را کسب می‌کنید. هم‌اکنون می‌توانید با دانلود رایگان نرم‌افزار و فایل‌های دوره، مسیر حرفه‌ای خود در علم داده و یادگیری ماشین را آغاز کنید.

همین حالا ثبت‌نام کنید و مهارت تحلیل رگرسیون خطی را به تسلط تبدیل کنید!