این دوره جامع، شما را از مفاهیم اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته علم داده همراهی می‌کند. سرفصل‌های اصلی دوره عبارتند از:

• مقدمه‌ای بر علم داده: آشنایی با مفاهیم پایه، کاربردها و فرصت‌های شغلی در این حوزه.
• آمار و احتمال: درک مفاهیم اساسی آمار و احتمال که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ضروری هستند.
• برنامه‌نویسی پایتون: یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون، ابزار اصلی دانشمندان داده.
• کتابخانه‌های پایتون برای علم داده: کار با کتابخانه‌های قدرتمند مانند NumPy, Pandas, Matplotlib و Scikit-learn.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: تکنیک‌های پاکسازی، آماده‌سازی و تجسم داده‌ها.
• یادگیری ماشین (Machine Learning): آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها.
• یادگیری عمیق (Deep Learning): مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن‌ها.
• ساخت رزومه و آمادگی برای مصاحبه: نکات کلیدی برای ایجاد یک رزومه حرفه‌ای و موفقیت در مصاحبه‌های شغلی.

این دوره، مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد:

• آموزش گام به گام: محتوای دوره به گونه‌ای طراحی شده است که برای افراد مبتدی و با تجربه مناسب باشد.
• پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های عملی برای درک بهتر مفاهیم و کسب تجربه واقعی.
• پشتیبانی: دسترسی به پشتیبانی مدرسان برای رفع اشکالات و پاسخ به سوالات.
• به‌روزرسانی‌های دوره‌ای: به‌روزرسانی‌های دوره برای آشنایی با آخرین تکنولوژی‌ها و روندهای علم داده.
• محتوای جامع: پوشش گسترده‌ای از مباحث کلیدی علم داده.
• رزومه حرفه‌ای: راهنمایی‌های تخصصی برای ساخت رزومه‌ای که شما را به کارفرماها معرفی می‌کند.

هیچ پیش‌نیاز خاصی برای شرکت در این دوره وجود ندارد. تنها کافیست:

• به یادگیری مشتاق باشید.
• به کامپیوتر و اینترنت دسترسی داشته باشید.
• علاقه‌مند به حل مسئله باشید.

البته، آشنایی مقدماتی با مفاهیم ریاضی و آمار می‌تواند به شما در درک بهتر مطالب کمک کند، اما ضروری نیست.

در این بخش، به تفکیک سرفصل‌های اصلی دوره را بررسی می‌کنیم:

بخش ۱: مقدمه‌ای بر علم داده

• علم داده چیست؟
• نقش دانشمند داده
• کاربردهای علم داده در صنایع مختلف
• فرصت‌های شغلی در علم داده
• ابزارها و تکنولوژی‌های مورد استفاده

بخش ۲: آمار و احتمال

• آمار توصیفی
• آمار استنباطی
• احتمال
• متغیرهای تصادفی
• توزیع‌های آماری

بخش ۳: برنامه‌نویسی پایتون

• مبانی پایتون
• ساختار داده‌ها در پایتون
• دستورات شرطی و حلقه‌ها
• توابع و ماژول‌ها
• برنامه‌نویسی شیءگرا

بخش ۴: کتابخانه‌های پایتون برای علم داده

• NumPy: کار با آرایه‌ها و ماتریس‌ها
• Pandas: کار با داده‌های ساختاریافته
• Matplotlib و Seaborn: تجسم داده‌ها
• Scikit-learn: یادگیری ماشین در پایتون

بخش ۵: تجزیه و تحلیل داده‌ها

• پاکسازی داده‌ها
• تبدیل داده‌ها
• تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• تجسم داده‌ها

بخش ۶: یادگیری ماشین

• یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
• رگرسیون
• دسته‌بندی
• ارزیابی مدل‌ها
• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• خوشه‌بندی
• کاهش ابعاد

بخش ۷: یادگیری عمیق

• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• یادگیری عمیق در پایتون با TensorFlow و Keras

بخش ۸: ساخت رزومه و آمادگی برای مصاحبه

• نکات کلیدی برای ساخت رزومه حرفه‌ای
• نحوه ارائه پروژه‌ها در رزومه
• آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی
• منابع و ابزارهای مفید برای یافتن شغل