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!

              نظرات

              هنوز نظری ثبت نشده است.

              وارد شوید تا نظر ثبت کنید.