دوره جامع تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین با پایتون (ویژه بازار کار و پژوهش‌های علمی) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین با پایتون (ویژه بازار کار و پژوهش‌های علمی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی با زبان پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه علمی پایتون
• 3. آشنایی با ساختارهای داده در پایتون
• 4. کار با کتابخانه‌های استاندارد و مدیریت بسته‌ها
• 5. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌ها
• 6. عملیات ریاضی و آماری با آرایه‌های چندبعدی
• 7. تکنیک‌های پیشرفته نمایه‌سازی و برش در نامپای
• 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداز و ساختار سری‌ها
• 9. مدیریت داده‌ساختارها با دیتافریم‌ها
• 10. فراخوانی و بارگذاری داده از فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
• 11. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر تهی
• 12. تغییر ساختار و مرتب‌سازی مجموعه‌های داده
• 13. ادغام و ترکیب چندین منبع داده
• 14. گروه‌بندی داده‌ها و عملیات تجمیعی
• 15. تحلیل آماری مقدماتی با استفاده از پانداز
• 16. مبانی بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 17. ترسیم نمودارهای خطی و پراکندگی برای تحلیل روندها
• 18. استفاده از هیستوگرام و نمودارهای جعبه‌ای برای توزیع داده‌ها
• 19. شخصی‌سازی نمودارها با کتابخانه سی‌بورن
• 20. تحلیل همبستگی و نمایش ماتریس‌های ارتباطی
• 21. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه
• 22. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی علمی
• 23. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 24. الگوریتم رگرسیون خطی و تحلیل روابط متغیرها
• 25. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 26. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 27. مفاهیم طبقه‌بندی و معیارهای دقت و فراخوانی
• 28. الگوریتم درخت تصمیم و بررسی گره‌های تصمیم‌گیری
• 29. الگوریتم جنگل تصادفی و بهبود عملکرد مدل
• 30. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 31. کاهش ابعاد داده با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 32. مبانی خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
• 33. بهینه‌سازی ابرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 34. اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از پایداری مدل
• 35. کار با داده‌های متنی و پردازش اولیه متن
• 36. استخراج ویژگی از متن با روش‌های آماری
• 37. تحلیل داده‌های سری زمانی در پایتون
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و چارچوب‌های مرتبط
• 39. کاربرد تحلیل داده در گزارش‌گیری مدیریتی
• 40. اصول اخلاق حرفه‌ای و صیانت از داده‌ها در تحلیل هوشمند
• 41. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد برای پردازش داده‌های حجیم
• 42. مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده و گزارش‌نویسی فنی
• 43. پروژه عملی تحلیل داده‌های بازار و کسب‌وکار
• 44. پروژه عملی تحلیل داده‌های پژوهشی و علمی
• 45. نکات کلیدی برای ورود به بازار کار تحلیل داده در ایران