آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره بر مبنای رویکرد پروژه‌محور بنا شده است و شما را با تمام مراحل یک پروژه علم داده از ابتدا تا انتها آشنا می‌کند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• شناسایی و تعریف مسئله: توانایی تبدیل یک مسئله کسب‌وکار به یک مسئله قابل حل در علم داده و تعیین اهداف پروژه.

• جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها: یادگیری تکنیک‌های موثر برای پاکسازی، آماده‌سازی و تبدیل داده‌های خام به فرمت‌های مناسب برای تحلیل. این شامل کار با داده‌های نامنظم، مقادیر گمشده و نویزها با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy است.

• تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): استفاده از ابزارهای بصری و آماری (مانند Matplotlib و Seaborn) برای درک ساختار داده‌ها، کشف الگوها، شناسایی ناهنجاری‌ها و ارتباطات پنهان.

• مهندسی ویژگی (Feature Engineering): خلق ویژگی‌های جدید و موثر از داده‌های موجود برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین.

• ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: پیاده‌سازی و ارزیابی انواع مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل طبقه‌بندی (Classification)، رگرسیون (Regression) و خوشه‌بندی (Clustering) با استفاده از Scikit-learn.

• انتخاب و بهینه‌سازی مدل: مقایسه مدل‌های مختلف و انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی مناسب (مانند دقت، فراخوانی، F1-score، RMSE، R-squared).

• ارتباط نتایج: توانایی ارائه و تفسیر نتایج تحلیل‌ها و مدل‌ها به شیوه‌ای واضح و قابل فهم برای مخاطبان فنی و غیرفنی.

• کار با داده‌های پیچیده: تجربه عملی با مجموعه داده‌های واقعی که اغلب دارای چالش‌های خاص خود (مانند حجم زیاد، پیچیدگی و ناسازگاری) هستند.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره نه تنها دانش فنی شما را افزایش می‌دهد، بلکه مهارت‌های عملی و تفکر تحلیلی شما را نیز تقویت خواهد کرد:

• پل زدن بین تئوری و عمل: این دوره شکاف بین دانش نظری علم داده و کاربرد عملی آن در سناریوهای واقعی را پر می‌کند. شما یاد می‌گیرید چگونه مفاهیم را در عمل به کار ببرید.

• ساخت پورتفولیو قوی: هر مطالعه موردی که تکمیل می‌کنید، یک پروژه ارزشمند برای پورتفولیوی شما محسوب می‌شود. این پروژه‌ها شواهد ملموسی از مهارت‌های شما به کارفرمایان ارائه می‌دهند.

• افزایش قابلیت استخدام: بازار کار به شدت به دنبال متخصصان علم داده با تجربه عملی است. این دوره شما را به مهارت‌هایی مجهز می‌کند که تقاضای بالایی در صنعت دارند.

• مهارت‌های حل مسئله واقعی: شما با مسائل نامنظم، داده‌های ناقص و شرایط دنیای واقعی مواجه می‌شوید که به شما کمک می‌کند مهارت‌های حل مسئله و تفکر انتقادی خود را توسعه دهید.

• تسلط بر اکوسیستم پایتون: با استفاده مداوم از کتابخانه‌های کلیدی مانند Pandas، NumPy، Scikit-learn، Matplotlib و Seaborn، تسلط شما بر این ابزارها افزایش می‌یابد.

• یادگیری بهترین شیوه‌های صنعتی: شما با الگوها و روش‌های متداول مورد استفاده در صنعت علم داده آشنا می‌شوید.

پیش‌نیازها

برای کسب بیشترین بهره از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با پایتون: درک مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون شامل متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع و ساختارهای داده‌ای اولیه (لیست، دیکشنری).

• مفاهیم آماری و ریاضی پایه: آشنایی با میانگین، میانه، انحراف معیار، رگرسیون خطی ساده و مفاهیم احتمالات اولیه.

• اشتیاق به یادگیری: مهم‌تر از همه، علاقه و اشتیاق به حل مسئله با داده‌ها و تمایل به کاوش در دنیای علم داده.

اگرچه آشنایی قبلی با مفاهیم علم داده می‌تواند مفید باشد، اما این دوره به گونه‌ای طراحی شده که حتی بدون پیش‌زمینه عمیق در این حوزه، بتوانید با آن همراه شوید و مفاهیم را از طریق مثال‌های عملی درک کنید.

بخش‌های کلیدی دوره و مطالعات موردی

این دوره به چندین بخش تقسیم شده است که هر یک بر یک یا چند مطالعه موردی واقعی متمرکز هستند. این ساختار تضمین می‌کند که شما با تنوعی از چالش‌ها و راهکارهای علم داده آشنا شوید:

• بخش 1: مبانی و ابزارهای اولیه

  • معرفی علم داده و چرخه عمر پروژه.
  • نصب و راه‌اندازی محیط کار (Anaconda، Jupyter Notebook).
  • آشنایی با کتابخانه‌های ضروری: Pandas برای مدیریت داده‌ها، NumPy برای محاسبات عددی.

• بخش 2: مطالعه موردی: پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction)

  • مسئله کسب‌وکار: چگونه مشتریان وفادار را حفظ کنیم؟
  • جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های مشتری.
  • تحلیل اکتشافی داده‌ها: شناسایی الگوهای مرتبط با ریزش.
  • مهندسی ویژگی: خلق ویژگی‌هایی مانند مدت زمان عضویت، فراوانی خرید.
  • ساخت مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی.
  • ارزیابی مدل: دقت، فراخوانی، امتیاز F1 و منحنی ROC.

• بخش 3: مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت مسکن (Housing Price Prediction)

  • مسئله کسب‌وکار: تعیین قیمت منصفانه برای املاک.
  • پیش‌پردازش داده‌های جغرافیایی و عددی.
  • تحلیل اکتشافی داده‌ها: رابطه متغیرها با قیمت مسکن.
  • مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های تعاملی یا چند جمله‌ای.
  • ساخت مدل‌های رگرسیون: رگرسیون خطی، Ridge، Lasso و Gradient Boosting.
  • ارزیابی مدل: RMSE و R-squared.

• بخش 4: مطالعه موردی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

  • مسئله کسب‌وکار: پیشنهاد محصول یا محتوای مرتبط به کاربران.
  • آشنایی با داده‌های تعامل کاربر-محصول (مثلاً امتیازدهی فیلم‌ها).
  • پیاده‌سازی فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering).
  • مبانی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا.

• بخش 5: مطالعه موردی: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

  • مسئله کسب‌وکار: درک نظرات مشتریان از طریق متن.
  • مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP).
  • پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های متنی.
  • استفاده از TF-IDF برای وکتورسازی متن.
  • ساخت مدل‌های طبقه‌بندی برای تحلیل احساسات (مثلاً با Naive Bayes).

• بخش 6: مباحث پیشرفته و ملاحظات عملی

  • بهینه‌سازی مدل با تکنیک‌هایی مانند Cross-validation و Hyperparameter Tuning.
  • مقدمه‌ای بر مفاهیم استقرار مدل (Model Deployment).
  • ملاحظات اخلاقی در علم داده و یادگیری ماشین.