دوره NumPy ،SciPy ،Matplotlib ،Pandas ،Ufunc: یادگیری ماشین

آنچه یاد خواهید گرفت: ایجاد آرایه‌ها ایندکس‌گذاری آرایه انواع داده توزیع داده‌ تصادفی توزیع دوجمله‌ای توزیع لجستیک محاسبات ساده ufunc گرد کردن اعداد اعشاری در ufunc بزرگ‌ترین مقسوم‌علیه مشترک در ufunc Series در Pandas DataFrame در Pandas تحلیل DataFrameها در Pandas داده‌ خلوت در SciPy نمودارها در SciPy داده‌ مکانی در SciPy تست های معناداری آماری در SciPy نمودارکشی با Matplotlib نشانگرها در Matplotlib برچسب‌ها و عنوان‌های نمودار در Matplotlib هیستوگرام‌ها در Matplotlib نمودارهای دایره‌ای در Matplotlib و موارد بیشتر پیش‌نیازهای دوره هیچ تجربه‌ی قبلی در برنامه‌نویسی لازم نیست. توضیحات دوره این دوره یک راهنمای کامل برای NumPy ،SciPy ،Pandas، Matplotlib ،Random ،Ufunc و یادگیری ماشین است و برای هر کسی طراحی شده که می‌خواهد با استفاده از Python اصول محکم در علم داده بسازد. چه مبتدی باشید و چه در مسیر تبدیل شدن به یک تحلیل‌گر داده یا مهندس یادگیری ماشین، این دوره به شما کمک می‌کند بفهمید این کتابخانه‌های ضروری چگونه در کاربردهای واقعی در کنار هم کار می‌کنند. ابتدا با NumPy شروع می‌کنید و روی آرایه‌ها، ایندکس‌گذاری، برش‌زدن، عملیات ریاضی، Random و توابع Ufunc تمرکز خواهید کرد. این مفاهیم اساسی، ستون فقرات محاسبات عددی در Python هستند و برای پردازش کارآمد داده و گردش‌کارهای یادگیری ماشین ضروری‌اند. در ادامه، Pandas را برای دستکاری و تحلیل داده‌ بررسی می‌کنید. یاد می‌گیرید چگونه با Series و DataFrameها کار کنید، داده‌ را پاک‌سازی و تبدیل کنید، مقادیر گمشده را مدیریت کنید و وظایف تحلیل داده را به‌صورت کارآمد انجام دهید. این مهارت‌ها برای آماده‌سازی داده پیش از به‌کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین بسیار مهم هستند. این دوره همچنین Matplotlib را برای مصورسازی داده و SciPy را برای محاسبات علمی و ریاضی پوشش می‌دهد. یاد می‌گیرید چگونه نمودارها و گراف‌های معنادار بسازید، تحلیل آماری انجام دهید و توابع علمی را به کار بگیرید که از تحلیل داده و توسعه‌ی یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کنند. در طول دوره، با تمرین مهارت‌های کلیدی زیر تجربه‌ی عملی به دست خواهید آورد: کار با آرایه‌های NumPy، توابع Random و عملیات Ufunc پاک‌سازی، تحلیل و تبدیل داده با استفاده از Pandas مصورسازی داده با Matplotlib برای دستیابی به بینش بهتر اعمال ابزارهای SciPy برای آمار و بهینه‌سازی درک این‌که این کتابخانه‌ها چگونه از گردش‌کارهای یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کنند. در پایان این دوره، خواهید فهمید چگونه NumPy ،SciPy، Pandas ،Matplotlib ،Random و Ufunc را با هم ترکیب کنید تا پایپ لاین های داده‌ی کارآمد بسازید و داده‌ را برای پروژه‌های یادگیری ماشین آماده کنید. همچنین می‌توانید مجموعه‌داده‌ را تحلیل کنید، الگوها را به تصویر بکشید و با اطمینان با قدرتمندترین کتابخانه‌های علم داده در Python کار کنید. همین حالا در این دوره شرکت کنید و سفر خود را به دنیای یادگیری ماشین با تسلط به NumPy ،SciPy ،Pandas، Matplotlib ،Random و Ufunc از طریق مثال‌های عملی و یادگیری پروژه‌محور آغاز کنید. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ هر کسی که می‌خواهد تجربه‌ی عملی با Numpy، Scipy ،Matplotlib ،Pandas ،Ufunc و Random داشته باشد. دانشجویان و متخصصانی که با تحلیل داده در Python کار می‌کنند. افرادی که می‌خواهند مهندس یادگیری ماشین یا تحلیل‌گر داده شوند. مبتدیانی که در حال یادگیری علم داده و یادگیری ماشین هستند.