دوره تسلط بر علم داده با پایتون: دستور العمل‌های عملی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر علم داده با پایتون: دستور العمل‌های عملی

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و کاربردهای آن
• 2. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و نصب آن
• 3. مبانی پایتون: متغیرها، انواع داده‌ها و عملگرها
• 4. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 5. توابع در پایتون: تعریف، فراخوانی و آرگومان‌ها
• 6. کار با لیست‌ها، تاپل‌ها و دیکشنری‌ها در پایتون
• 7. مدیریت فایل‌ها در پایتون: خواندن و نوشتن
• 8. آشنایی با کتابخانه NumPy و آرایه‌های چندبعدی
• 9. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
• 10. کتابخانه Pandas: آشنایی با Dataframe و Series
• 11. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas: CSV، Excel و پایگاه داده‌ها
• 12. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
• 13. تحلیل داده‌ها با Pandas: گروه‌بندی، تجمیع و pivot
• 14. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib: نمودارهای خطی، میله‌ای و پراکندگی
• 15. تصویرسازی داده‌ها با Seaborn: نمودارهای توزیع و روابط
• 16. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn و یادگیری ماشین
• 17. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و پیاده‌سازی در Scikit-learn
• 18. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: R-squared و RMSE
• 19. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی و الگوریتم‌های آن
• 20. درخت تصمیم و پیاده‌سازی در Scikit-learn
• 21. جنگل تصادفی و بهبود عملکرد طبقه‌بندی
• 22. ماشین بردار پشتیبان (SVM) و کاربردهای آن
• 23. خوشه‌بندی با K-Means و تحلیل داده‌های بدون برچسب
• 24. کاهش ابعاد با PCA و تجسم داده‌ها
• 25. انتخاب ویژگی و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین
• 26. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و جلوگیری از بیش‌برازش
• 27. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 28. کتابخانه TensorFlow و Keras: ساخت مدل‌های یادگیری عمیق
• 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
• 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش متن
• 31. پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از NLTK
• 32. تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• 33. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
• 34. کار با داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی
• 35. تحلیل داده‌های مکانی و GIS با پایتون
• 36. کار با APIها و جمع‌آوری داده‌ها از منابع آنلاین
• 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Flask یا Django
• 38. بهینه‌سازی کد پایتون برای کارایی بیشتر
• 39. مستندسازی کد پایتون و نوشتن توابع قابل استفاده مجدد
• 40. آشنایی با Git و کنترل نسخه
• 41. مقدمه‌ای بر Docker و مجازی‌سازی محیط توسعه
• 42. کار با محیط‌های ابری برای علم داده (AWS, Azure, Google Cloud)
• 43. آشنایی با Big Data و Spark با پایتون
• 44. آشنایی با Hadoop و پردازش داده‌های بزرگ
• 45. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL و MongoDB
• 46. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با پایتون
• 47. تحلیل سبد خرید و پیشنهاد محصول
• 48. تشخیص تقلب با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 49. پیش‌بینی ریزش مشتری (Churn Prediction)
• 50. تحلیل ریسک اعتباری
• 51. کاربرد علم داده در حوزه بهداشت و درمان
• 52. کاربرد علم داده در حوزه مالی
• 53. کاربرد علم داده در حوزه بازاریابی
• 54. تحلیل داده‌های حسگرها و اینترنت اشیا (IoT)
• 55. کار با داده‌های جغرافیایی و نقشه‌ها
• 56. آشنایی با ابزارهای هوش تجاری (BI) و Power BI
• 57. آشنایی با Tableau و تصویرسازی تعاملی داده‌ها
• 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 59. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 60. مدل‌سازی و پیش‌بینی زنجیره تامین
• 61. تحلیل و بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی
• 62. آشنایی با اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی
• 63. قوانین و مقررات مرتبط با داده در ایران
• 64. مقدمه‌ای بر امنیت داده و جلوگیری از نشت اطلاعات