با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

• با چرخه کامل یک پروژه علم داده از جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها تا ساخت مدل‌های پیشرفته و تفسیر نتایج، آشنا شوید.
• مهارت‌های عملی خود را در کار با کتابخانه‌های کلیدی پایتون مانند Pandas، NumPy، Scikit-learn، Matplotlib و Seaborn تقویت کنید.
• با مفاهیم مهمی همچون یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)، یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در عمل آشنا شوید.
• تحلیل‌های اکتشافی داده (EDA) را با دقت و ظرافت بیشتری انجام دهید و الگوهای پنهان در داده‌ها را کشف کنید.
• مدل‌های پیش‌بینی‌کننده بسازید و عملکرد آن‌ها را با معیارهای مناسب ارزیابی کنید.
• از تکنیک‌های مصورسازی داده برای انتقال موثرتر نتایج تحقیقات خود استفاده نمایید.
• با چالش‌ها و راهکارهای عملی در پروژه‌های واقعی علم داده روبرو شده و تجربه ارزشمندی کسب کنید.

این دوره برای افراد زیر بسیار مناسب است:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات، مهندسی و مدیریت که علاقه‌مند به ورود به حوزه علم داده هستند.
• کارشناسان و مدیران کسب‌وکار که نیاز دارند تا با استفاده از داده‌ها، تصمیمات بهتری اتخاذ کنند.
• برنامه‌نویسان پایتون که قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه علم داده و تحلیل پیشرفته گسترش دهند.
• محققان و تحلیلگران داده که به دنبال به‌روزرسانی دانش و تکنیک‌های خود با رویکردهای عملی و مطالعات موردی واقعی هستند.
• هر فردی که به دنیای داده‌ها و یادگیری ماشین علاقه‌مند است و می‌خواهد با ابزارهای قدرتمند پایتون، پروژه‌های واقعی را پیاده‌سازی کند.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، دانش اولیه در زمینه‌های زیر مفید خواهد بود:

• آشنایی با مفاهیم پایه برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون).
• درک مقدماتی از مفاهیم ریاضیات و آمار.
• آشنایی با محیط سیستم عامل کامپیوتر.

البته، بخش‌هایی از دوره نیز به مرور مفاهیم پایه پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز اختصاص دارد تا اطمینان حاصل شود که تمامی شرکت‌کنندگان، حتی با پیش‌زمینه‌ای محدود، می‌توانند به راحتی مطالب را دنبال کنند.

• مفهوم علم داده: تعریف، تاریخچه و اهمیت آن در صنایع مختلف.
• چرخه حیات پروژه علم داده: از تعریف مسئله تا استقرار مدل.
• مرور پایتون برای علم داده: نصب و پیکربندی محیط توسعه (Anaconda, Jupyter Notebooks).
• کتابخانه NumPy: کار با آرایه‌ها، عملیات برداری و محاسبات عددی.
• کتابخانه Pandas: ساختار داده‌های DataFrame و Series، عملیات داده، پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها.

مطالعه موردی: تحلیل اولیه داده‌های فروش یک شرکت خرده‌فروشی.

• روش‌های تحلیل اکتشافی: درک توزیع داده‌ها، شناسایی داده‌های پرت (Outliers)، تحلیل همبستگی.
• مصورسازی با Matplotlib و Seaborn: ایجاد نمودارهای خطی، میله‌ای، پراکندگی، هیستوگرام، جعبه‌ای و نمودارهای heatmap.
• درک روابط بین متغیرها: شناسایی الگوها و روندهای پنهان.

مطالعه موردی: کشف عوامل مؤثر بر رضایت مشتری در یک پلتفرم آنلاین.

• مفاهیم یادگیری ماشین: یادگیری نظارت شده، نظارت نشده و تقویتی.
• تقسیم داده‌ها: مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون.
• رگرسیون خطی و لجستیک: ساخت و ارزیابی مدل‌ها.
• درخت تصمیم و جنگل تصادفی: درک نحوه عملکرد و کاربردها.
• ماشین بردار پشتیبان (SVM): اصول و پیاده‌سازی.
• ارزیابی مدل: معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، امتیاز F1 و منحنی ROC.

مطالعه موردی: پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری (Customer Churn) برای یک سرویس اشتراک.

• خوشه‌بندی (Clustering): الگوریتم K-Means و کاربردهای آن در بخش‌بندی بازار.
• کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای فشرده‌سازی داده‌ها.
• مدل‌های مبتنی بر درخت (Ensemble Methods): Boosting, Bagging و ترکیب مدل‌ها.
• مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning): شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن‌ها (در حد مقدمه).
• انتخاب و مهندسی ویژگی (Feature Engineering): ایجاد ویژگی‌های جدید برای بهبود عملکرد مدل.

مطالعه موردی: گروه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید و تحلیل شباهت‌ها.

• جمع‌بندی پروژه‌ها: مرور مراحل و درس‌های آموخته شده از مطالعات موردی.
• نکات کلیدی در ارائه نتایج: نحوه انتقال یافته‌ها به ذی‌نفعان غیرفنی.
• مقدمه‌ای بر استقرار مدل: ایده‌ها و ابزارهای اولیه برای استفاده از مدل در دنیای واقعی.
• مسیرهای شغلی در علم داده: معرفی نقش‌های مختلف و چگونگی پیشرفت در این حوزه.

مطالعه موردی: ساخت یک سیستم توصیه‌گر ساده برای محصولات.

ارائه این دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی چندین مزیت کلیدی دارد:

• دسترسی آسان و سریع: تمامی محتوا، کدها، مجموعه داده‌های واقعی و ابزارهای مورد نیاز بدون نیاز به دانلود حجیم و با سرعت بالا در دسترس شما قرار می‌گیرند.
• عدم وابستگی به اینترنت: یادگیری شما در هر زمان و مکانی، بدون نگرانی از قطع یا محدودیت سرعت اینترنت، تضمین می‌شود.
• قابلیت حمل بالا: فلش مموری به راحتی قابل حمل است و می‌توانید آن را به هر سیستمی متصل کرده و از محتوای آموزشی بهره‌مند شوید.
• حفظ حریم خصوصی: داده‌های آموزشی و کدهای پروژه به صورت ایمن در اختیار شما قرار می‌گیرند.