– علم داده: یادگیری ماشین نظارت‎شده در پایتون

معرفی دوره

دوره «علم داده: یادگیری ماشین نظارت‌شده در پایتون» ارائه‌شده در با هدف تربیت متخصصانی طراحی شده که می‌خواهند مفاهیم پایه و پیشرفته یادگیری ماشین را با زبان محبوب پایتون فرا بگیرند. این دوره از مقدمات شروع کرده و به مرور با مثال‌های واقعی داده‌های خام را به مدل‌های دقیق پیش‌بینی تبدیل می‌کند. در پایان، علاقه‌مندان قادر خواهند بود پروژه‌های واقعی حوزه‌های مختلف مثل مالی، سلامت و بازاریابی را پیاده‌سازی کنند.

تدریس این دوره توسط مدرسانی با تجربه در صنعت داده و دانشگاه‌های معتبر انجام شده و منابع آموزشی شامل ویدئوهای کوتاه، تمرین‌های کد‌محور و آزمون‌های میان‌بخش است.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مفاهیم پایه‌ای علم داده و جایگاه یادگیری ماشین در آن.
• نصب و پیکربندی ابزارهای ضروری نظیر Jupyter Notebook و کتابخانه‌های NumPy، Pandas، scikit-learn.
• پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی، مقیاس‌بندی، و تبدیل ویژگی‌ها.
• الگوریتم‌های نظارت‌شده دسته‌بندی (Classification) از قبیل درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان (SVM).
• الگوریتم‌های نظارت‌شده رگرسیون (Regression) شامل رگرسیون خطی، رگرسیون چندجمله‌ای، جنگل تصادفی (Random Forest).
• روش‌های ارزیابی مدل: ماتریس درهم‌ریختگی، امتیاز F1، منحنی ROC و AUC.
• بهینه‌سازی ابرپارامترها با استفاده از جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search).
• به‌کارگیری یادگیری ماشین در پروژه‌های عملی و بهبود دقت با تکنیک‌هایی مانند الگوریتم‌های ترکیبی (Ensemble) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction).

  مزایای شرکت در دوره

  • پوشش کامل مباحث از سطح مقدماتی تا پیشرفته با تمرکز بر کاربردهای واقعی.
  • تمرین‌های متنوع و پروژه‌های عملی برای تثبیت یادگیری.
  • دسترس‌پذیری مادام‌العمر و به‌روزرسانی‌های رایگان مطالب.
  • دسترسی به انجمن پرسش و پاسخ و ارتباط مستقیم با مدرس برای حل مشکل.
  • گواهی پایان دوره از معتبر در بازار کار بین‌المللی.

    پیش‌نیازها

    • آشنایی پایه‌ با برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، حلقه‌ها و توابع).
    • مفاهیم ابتدایی ریاضیات شامل جبر خطی و آمار توصیفی.
    • کامپیوتر یا لپ‌تاپی با سیستم‌عامل ویندوز، مک یا لینوکس و حداقل 8 گیگابایت رم.

      در صورتی که دانش مقدماتی پایتون را ندارید، پیش از شروع دوره توصیه می‌شود در یک دوره کوتاه‌مدت مقدماتی پایتون ثبت‌نام کنید.

      بخش‌های دوره

      • بخش 1: مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری ماشین
        • تعریف و کاربردهای علم داده
        • تفاوت یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
        • بخش 2: آماده‌سازی محیط توسعه
          • نصب پایتون و مدیریت بسته‌ها
          • آشنایی با Jupyter Notebook
          • بخش 3: پیش‌پردازش و کاوش داده‌ها
            • خواندن و ذخیره‌سازی داده‌ها با Pandas
            • مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
            • بخش 4: الگوریتم‌های دسته‌بندی
              • رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
              • درخت تصمیم (Decision Tree)
              • ماشین بردار پشتیبان (SVM)
              • بخش 5: الگوریتم‌های رگرسیون
                • رگرسیون خطی ساده و چندجمله‌ای
                • جنگل تصادفی (Random Forest)
                • بخش 6: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل
                  • ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای F1، دقت و بازیابی
                  • جستجوی شبکه‌ای و تصادفی برای تنظیم ابرپارامترها
                  • بخش 7: پروژه نهایی و توسعه مهارت
                    • تحلیل یک مسئله واقعی از ابتدا تا انتها
                    • بهبود دقت با سوپرایزینگ و الگوریتم‌های ترکیبی

                      مثال‌های عملی

                      در طول دوره چندین مثال عملی بررسی می‌شود:

                      • پیش‌بینی قیمت خانه روی داده‌های مسکن:
                        • استفاده از رگرسیون خطی برای تخمین قیمت
                        • مقایسه عملکرد جنگل تصادفی و رگرسیون چندجمله‌ای
                        • تشخیص اسپم در ایمیل‌ها:
                          • پردازش متن با تکنیک‌های بردار کلمه (Bag of Words)
                          • کاربرد الگوریتم رگرسیون لجستیک و SVM
                          • طبقه‌بندی بیماری‌ها براساس داده‌های پزشکی:
                            • پاک‌سازی داده‌های ناقص
                            • ارزیابی مدل با استفاده از منحنی ROC

                              در هر مثال، دانشجو گام‌به‌گام با کدنویسی و تحلیل نتایج آشنا می‌شود و می‌تواند کدها را شخصی‌سازی کند.

                              نتیجه‌گیری

                              دوره «علم داده: یادگیری ماشین نظارت‌شده در پایتون» یک مسیر جامع و کاربردی برای ورود به دنیای پرسود یادگیری ماشین است. با گذراندن این دوره، علاوه بر درک عمیق مفاهیم، توانایی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی برای داده‌های واقعی را خواهید داشت. اکنون بهترین زمان برای سرمایه‌گذاری روی مهارت‌های داده‌کاوی شماست تا در بازار کار بین‌المللی و پروژه‌های صنعتی بدرخشید.

                              نظرات

                              هنوز نظری ثبت نشده است.

                              وارد شوید تا نظر ثبت کنید.