۱۰۰ روز کدنویسی: بوتکمپ پروژههای واقعی علوم داده – دانلود
معرفی دوره
دوره ۱۰۰ روز کدنویسی: بوتکمپ پروژههای واقعی علوم داده، یک مسیر فشرده و عملی است که طی آن با ترکیب تئوری و تمرین پروژهمحور، مهارتهای برنامهنویسی پایتون، پاکسازی داده، مدلسازی پیشبینی، تحلیل اکتشافی و پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین را به صورت کاربردی خواهید آموخت. هدف اصلی این بوتکمپ، آمادهسازی شما برای ورود به بازار کار در حوزه علم داده و حل مسائل واقعی سازمانهاست.
آنچه خواهید آموخت
- برنامهنویسی پایتون از مقدماتی تا پیشرفته شامل لیستها، دیکشنریها و توابع.
- کتابخانههای pandas و NumPy برای پاکسازی، دستکاری و آمادهسازی دادهها.
- تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis) و تصویریسازی با Matplotlib و Seaborn.
- اصول آمار و احتمال در زمینهٔ علم داده و آزمون فرضیات.
- مدلسازی و یادگیری ماشین با استفاده از Scikit-learn (رگرسیون، طبقهبندی، خوشهبندی).
- مفاهیم یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras.
- استقرار مدل در محیطهای واقعی و معرفی ابزارهایی نظیر Flask و Docker.
- کار با پایگاههای داده SQL و NoSQL برای ذخیره و واکشی دادهها.
مزایا و فواید شرکت در دوره
- ارائه ۳۵ پروژه عملی با دادههای واقعی از صنایع مختلف مانند مالی، سلامت و خردهفروشی.
- دسترسی به سورسکد کامل و جزوههای آموزشی اختصاصی.
- پشتیبانی مستمر مربیان از طریق انجمن آنلاین و جلسات سؤال و جواب هفتگی.
- گواهینامه پایان دوره معتبر برای افزودن به رزومه و پروفایل لینکدین.
- آمادگی برای مصاحبه شغلی و تمرین حل تستهای الگوریتمی و SQL.
پیشنیازها
برای شرکت در این بوتکمپ نیاز است:
- آشنایی اولیه با مفاهیم پایه برنامهنویسی (هر زبان معیار است، اما پایتون ارجحیت دارد).
- نصب پایتون (نسخه ۳.۷ به بالا) و ویرایشگر کد (VSCode، PyCharm یا Jupyter Notebook).
- دانش مقدماتی آمار و احتمال (میتوانید فایلهای معرفی شده در جلسه صفر را مطالعه کنید).
- کامپیوتر شخصی با حداقل ۸ گیگابایت رم و ۴ هسته پردازنده.
ساختار دوره و بخشها
این دوره به پنج بخش کلی تقسیم میشود:
- بخش اول: مبانی و مقدمات (روزهای ۱ تا ۱۵) – نصب و راهاندازی محیط، مفاهیم پایه پایتون و آزمایش با دادههای ساده.
- بخش دوم: پاکسازی و تحلیل اکتشافی (روزهای ۱۶ تا ۳۵) – کار بر روی مجموعهدادههای واقعی، شناسایی دادههای گمشده و دادههای پرت.
- بخش سوم: مدلسازی پیشبینی (روزهای ۳۶ تا ۶۰) – رگرسیون خطی و لجستیک، ارزیابی مدل با متریکهای کاربردی.
- بخش چهارم: یادگیری ماشین پیشرفته (روزهای ۶۱ تا ۸۰) – درخت تصمیم، جنگل تصادفی، SVM و خوشهبندی K-Means.
- بخش پنجم: یادگیری عمیق و استقرار (روزهای ۸۱ تا ۱۰۰) – شبکه عصبی پایه، CNN برای کامپیوتر ویژن، پیادهسازی API با Flask و استقرار با Docker.
مثالهای عملی
در طول بوتکمپ، چند پروژه شاخص خواهید داشت:
- تحلیل رضایت مشتری: پیشبینی احتمال ترک مشتریان یک سرویس اشتراکی با دادههای رفتار کاربر.
- تشخیص تقلب مالی: ساخت مدل طبقهبندی برای شناسایی تراکنشهای مشکوک در کارتهای بانکی.
- پیشبینی قیمت مسکن: توسعه یک رگرسیون چندمتغیره روی دادههای منطقهای و ویژگیهای ملک.
- تشخیص اشیاء: مدل CNN برای شناسایی اشیاء در تصاویر با استفاده از TensorFlow.
نحوه دسترسی و دانلود
برای دانلود محتوا و دسترسی به فایلهای صوتی، ویدئویی و کدها کافیست روی لینک زیر کلیک کرده و در فرم ثبتنام نام و ایمیل خود را وارد کنید. فایلهای دوره بلافاصله پس از ثبتنام برای شما ارسال خواهد شد.
نتیجهگیری
اگر به دنبال یک مسیر آموزشی کامل و پروژهمحور در حوزه علم داده هستید و میخواهید مهارتهای خود را با حل مسائل واقعی تقویت کنید، این بوتکمپ ۱۰۰ روزه بهترین انتخاب است. از نصب پایتون تا استقرار نهایی مدل، همه مراحل در قالب تمرینهای عملی و با پشتیبانی مربیان حرفهای در اختیارتان قرار میگیرد. همین امروز شروع کنید و به جمع متخصصان داده بپیوندید!