کتاب صوتی راهنمای عملی شرکت در رقابت‌های علمی داده‌کاوی با پایتون (مبتنی بر ۳۰ روز یادگیری)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی شرکت در رقابت‌های علمی داده‌کاوی با پایتون (مبتنی بر ۳۰ روز یادگیری)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 2. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد تحلیل داده شامل پانداس و نامپای
• 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و چرخه حیات پروژه‌های داده‌محور
• 4. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها از منابع استاندارد
• 5. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 6. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
• 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها برای درک الگوهای آماری
• 8. بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه‌های متناسب
• 9. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و ارزیابی
• 10. آشنایی با ساختار رقابت‌های علمی در پلتفرم‌های داده‌کاوی
• 11. ارزیابی دقت مدل با متریک‌های استاندارد علمی
• 12. کاربرد مدل‌های رگرسیون خطی در پیش‌بینی مقادیر عددی
• 13. پیاده‌سازی الگوریتم‌های درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
• 14. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 15. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 16. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌سازی
• 17. کاربرد الگوریتم جنگل تصادفی در حل مسائل پیچیده
• 18. آشنایی با کتابخانه اس‌کی‌لِرن برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری
• 19. روش‌های کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 20. کار با داده‌های دسته‌ای و تبدیل آن‌ها به فرمت عددی
• 21. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌ها برای افزایش دقت
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های تقویت گرادیان برای مسابقات سطح بالا
• 23. مدیریت حافظه در پردازش مجموعه‌داده‌های حجیم
• 24. استراتژی‌های مهندسی ویژگی‌های پیشرفته
• 25. تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها یا انسامبل‌سازی
• 26. تحلیل خطاهای مدل و شناسایی نقاط ضعف پیش‌بینی
• 27. آماده‌سازی فایل نهایی برای ارسال در رقابت‌های علمی
• 28. اصول اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و حریم خصوصی کاربران
• 29. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 30. مرور پروژه‌های موفق در رقابت‌های داده‌کاوی
• 31. به‌کارگیری ابزارهای کنترل نسخه در پروژه‌های گروهی
• 32. تکنیک‌های افزایش سرعت اجرای کدهای پایتون
• 33. بررسی نقش هوش مصنوعی در صنایع استراتژیک کشور
• 34. بهینه‌سازی مدل‌ها برای محیط‌های عملیاتی
• 35. استفاده از محیط‌های ابری برای محاسبات سنگین
• 36. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 37. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 38. آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق در کاربردهای پردازش تصویر
• 39. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 40. خلاصه و نقشه‌راه ادامه مسیر در علوم داده