دوره آموزش جامع یادگیری ماشین و علم داده با پایتون از صفر تا صد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری ماشین و علم داده با پایتون از صفر تا صد

موضوع کلی: یادگیری ماشین و علم داده

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی با پایتون در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و علم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی پایتون و محیط توسعه
• 3. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 4. کار با آرایه‌ها و عملیات ماتریسی در NumPy
• 5. مقدمه‌ای بر Pandas برای تحلیل داده
• 6. خواندن و نوشتن فایل‌های داده با Pandas
• 7. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 8. مدیریت داده‌های گمشده و پرت
• 9. دسته‌بندی و گروه‌بندی داده‌ها با Pandas
• 10. ادغام و پیوستن دیتافریم‌ها
• 11. مصورسازی داده با Matplotlib
• 12. رسم نمودارهای خطی، میله‌ای و پراکندگی
• 13. مصورسازی پیشرفته با Seaborn
• 14. توزیع داده‌ها و هیستوگرام
• 15. مفاهیم پایه آمار توصیفی
• 16. آشنایی با احتمالات و توزیع‌های آماری
• 17. همبستگی و تحلیل رابطه بین متغیرها
• 18. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
• 19. رگرسیون خطی ساده
• 20. رگرسیون خطی چندگانه
• 21. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای MSE و R-squared
• 22. رگرسیون لجستیک برای دسته‌بندی باینری
• 23. ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای دقت و یادآوری
• 24. درخت تصمیم برای دسته‌بندی و رگرسیون
• 25. جنگل تصادفی و مدل‌های Ensemble
• 26. روش ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 27. خوشه‌بندی با K-Means
• 28. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها با روش آرنج
• 29. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و دندروگرام
• 30. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 31. آشنایی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 32. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده با Scikit-learn
• 33. نرمال‌سازی و مقیاس‌سازی ویژگی‌ها
• 34. جلوگیری از بیش‌برازش با Regularization
• 35. اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی مدل
• 36. بهینه‌سازی فراپارامترها با Grid Search
• 37. مدیریت داده‌های نامتوازن در دسته‌بندی
• 38. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
• 39. کار با داده‌های متنی و بردارسازی با TF-IDF
• 40. تحلیل سری‌های زمانی با Pandas
• 41. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های ساده
• 42. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
• 43. رگرسیون چندجمله‌ای و غیرخطی
• 44. دسته‌بندی با K-Nearest Neighbors (KNN)
• 45. تحلیل خوشه‌ای سلسله‌مراتبی
• 46. کار با داده‌های تصویری ساده (Flatten)
• 47. آشنایی با کتابخانه TensorFlow و Keras
• 48. ساخت یک مدل رگرسیون با TensorFlow
• 49. ساخت یک مدل دسته‌بندی با Keras
• 50. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 51. مصورسازی نتایج و منحنی یادگیری
• 52. تحلیل خطا و بهبود مدل
• 53. پایپلاین خودکار داده با Scikit-learn
• 54. کار با داده‌های بزرگ و chunking
• 55. مقدمه‌ای بر Web Scraping با BeautifulSoup
• 56. استخراج داده از APIها با Requests
• 57. پایگاه داده و ذخیره‌سازی نتایج
• 58. مدیریت پروژه و نسخه‌گذاری کد با Git
• 59. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 60. آزمون و اعتبارسنجی نهایی مدل
• 61. ارائه نتایج و گزارش تحلیلی