دانلود رایگان دوره علم داده با پایتون: مدلسازی ردهبندی 2024-11
معرفی دوره
دوره Python Data Science: Classification Modeling در پلتفرم برای علاقه‌مندان به مباحث داده‌کاوی و یادگیری ماشین طراحی شده است. این دوره جامع تمامی مراحل لازم برای ساخت، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های ردهبندی با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های مطرح را پوشش می‌دهد. با رویکرد عملی و پروژه‌محور، شما به سرعت مفاهیم نظری را به توانایی‌های کاربردی تبدیل خواهید کرد. در نسخه 2024-11، مجموعه مثال‌های به‌روز و داده‌های واقعی شرکت‌های بزرگ در دسترس قرار گرفته تا تجربه‌ی شما تکمیل‌تر شود.
آنچه فراگیران خواهند آموخت
- اصول مقدماتی و پیشرفته علم داده و نحوه کار با Jupyter Notebook
- پیش‌پردازش داده‌ها با pandas و NumPy
- کاوش و مصورسازی داده با matplotlib و seaborn
- آشنایی با الگوریتم‌های ردهبندی: رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و XGBoost
- کار با داده‌های نامتوازن با بسته imbalanced-learn
- تنظیم‌های ابرپارامتر (Hyperparameter Tuning) با GridSearchCV و RandomizedSearchCV
- ارزیابی مدل‌ها با معیارهای متنوع: دقت، دقت-بازخوانی، F1، منحنی ROC و AUC
- پیاده‌سازی پروژه پایانی برای حل مسئله دسته‌بندی واقعی
مزایا و ویژگی‌های دوره
- دسترسی مادام‌العمر به ویدئوها و منابع دوره
- پروژه‌های عملی با داده‌های واقعی و به‌روز
- مدرسین با تجربه در حوزه علم داده و یادگیری ماشین
- پشتیبانی و پاسخگویی به سوالات از طریق انجمن
- فایل‌های کد و مجموعه داده برای دانلود مستقیم
- گواهی پایان دوره معتبر از
پیش‌نیازها
برای شروع این دوره لازم است پیش‌نیازهای زیر را در اختیار داشته باشید:
- آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، حلقه‌ها، توابع)
- مفاهیم پایه در آمار و احتمالات (میانگین، واریانس، توزیع‌ها)
- محیط نصب شده Python 3.x و نرم‌افزار Jupyter Notebook یا VS Code
- آشنایی مقدماتی با ساختار داده‌ها و فایل‌های CSV
سرفصل‌های دوره
- مقدمه و نصب ابزارهای لازم
- کار با داده‌ها: خواندن، پاک‌سازی و آماده‌سازی
- تحلیل اکتشافی داده (EDA) و مصورسازی
- درک الگوریتم‌های ردهبندی و کاربرد هرکدام
- مقابله با داده‌های نامتوازن و تکنیک‌های oversampling/ undersampling
- مفهوم اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
- بهینه‌سازی ابرپارامترها و تحلیل نتایج
- پروژه نهایی: دسته‌بندی ایمیل‌های هرزنامه یا تشخیص تقلب مالی
- جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مسیر علم داده
مثال‌های کاربردی
در طول دوره با چندین مثال واقعی آشنا می‌شوید:
- پیش‌بینی ریزش مشتریان یک سرویس اشتراک ماهانه با استفاده از رگرسیون لجستیک
- تشخیص خودکار اسپم در پیام‌های ایمیل با جنگل تصادفی و XGBoost
- دسته‌بندی تصاویر ساده با شبکه‌های عصبی (پایپلاین مقدماتی)
- بررسی و بهبود دقت مدل‌ها با تنظیم متغیرها و تحلیل منحنی یادگیری
نکات کلیدی
- همواره مجموعه داده را قبل از مدلسازی به دقت بررسی و پاک‌سازی کنید.
- داده‌های نامتوازن می‌توانند عملکرد مدل را به شدت تحت تأثیر قرار دهند.
- تنظیم بهینه ابرپارامترها و انتخاب معیار ارزیابی مناسب، کلید موفقیت در پروژه‌های ردهبندی است.
- مصورسازی نتایج و مقایسه مدل‌ها باعث درک بهتر نقاط قوت و ضعف آن‌ها می‌شود.
- استفاده از بسته‌های تخصصی مثل scikit-learn و imbalanced-learn روند یادگیری را تسریع می‌کند.
چگونه به دوره دسترسی پیدا کنیم
برای دانلود رایگان دوره، کافیست پس از ثبت‌نام در ، فایل‌های دوره را از بخش Resources دریافت کنید یا از لینک‌های اشتراک‌گذاری شده در تالار گفتگو استفاده نمایید. در نظر داشته باشید که نسخه 2024-11 شامل به‌روزرسانی‌های جدید و مثال‌های کاربردی بیشتر است.
با دنبال کردن گام‌های زیر به دوره دسترسی یابید:
- ورود به حساب کاربری یا ایجاد اکانت جدید
- جستجو برای «Python Data Science: Classification Modeling 2024-11»
- ثبت‌نام رایگان و دانلود ویدئوها و فایل‌های ضمیمه
هم‌اکنون شروع کنید و مهارت‌های خود در حوزه مدلسازی ردهبندی را به سطح حرفه‌ای ارتقاء دهید!