دوره آموزش آسان پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین

آنچه یاد خواهید گرفت: علم داده چیست؟ چرا پایتون برای علم داده؟ راه‌اندازی محیط کار شما (Jupyter Notebook، Anaconda ،VSCode) بررسی در مجموعه‌داده‌ (Head ،Tail ،Describe، Info) مقدمه‌ای بر Matplotlib و Seaborn شخصی‌سازی نمودارها (برچسب‌ها، رنگ‌ها، تم‌ها) ساخت روایت‌های ویژوال با داده آمار توصیفی و توزیع داده‌ آمار توصیفی در برابر آمار استنباطی فاصله‌های اطمینان و P-Valueها کوئیزهای کوتاه و تمرین‌ها یادگیری ماشین چیست؟ رگرسیون خطی با Scikit-Learn رگرسیون لجستیک k-نزدیک‌ترین همسایه‌ها درخت‌های تصمیم گیری و جنگل تصادفی دقت مدل، ماتریس سردرگمی، منحنی‌های ROC وب‌اسکرپینگ با BeautifulSoup و Requests و موارد بیشتر.... پیش‌نیازهای دوره نیازی به تجربه‌ی برنامه‌نویسی نیست. توضیحات دوره قدرت علم داده و یادگیری ماشین با پایتون را آزاد کنید و داده‌ خود را به بینش‌های کاربردی تبدیل کنید. این دوره برای مبتدیان، علاقه‌مندان به علم داده و توسعه‌دهندگانی طراحی شده است که می‌خواهند در یکی از سریع‌ترین حوزه‌های در حال رشد فناوری، تجربه‌ای عملی و کاربردی به دست آورند. شما ابتدا اصول برنامه‌نویسی پایتون و کاربرد آن در علم داده را یاد خواهید گرفت. مفاهیم کلیدی مانند انواع داده، حلقه‌ها، توابع و کتابخانه‌ها معرفی می‌شوند تا اصول محکم برای مباحث پیشرفته‌تر در یادگیری ماشین داشته باشید. سپس به بررسی دستکاری داده و تحلیل آن با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند Pandas و NumPy خواهید پرداخت. یاد می‌گیرید چگونه داده‌ را به‌صورت مؤثر پاک‌سازی، سازمان‌دهی و بررسی کنید تا برای گردش های کار یادگیری ماشین و کاربردهای واقعی آماده شوند. در ادامه، دوره به مفاهیم یادگیری ماشین می‌پردازد؛ از جمله یادگیری نظارت‌شده و بدون‌نظارت، رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و ارزیابی مدل. شما درک خواهید کرد که چگونه مدل‌های پیش‌بینی‌گر بسازید و با استفاده از پایتون تصمیم‌های داده محور بگیرید. در طول این دوره، مهارت‌های عملی زیر را به دست خواهید آورد: کار با پایتون برای تحلیل و مصورسازی داده پاک‌سازی و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌ برای یادگیری ماشین ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین اعمال الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی مصورسازی بینش‌ها با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn تا پایان این دوره، می‌توانید با اطمینان از تکنیک‌های علم داده و یادگیری ماشین با پایتون برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده کنید. یاد می‌گیرید چگونه داده‌ خام را به بینش‌های معنادار تبدیل کنید، مدل‌های پیش‌بینی‌گر بسازید و یافته‌های خود را به‌طور مؤثر ارائه دهید. این دوره برای افراد زیر مناسب است؟ مبتدیانی که می‌خواهند وارد حوزه‌ی علم داده و یادگیری ماشین شوند. توسعه‌دهندگان و تحلیل‌گرانی که می‌خواهند مهارت‌های پایتون خود را تقویت کنند. دانشجویانی که برای نقش‌ها یا رقابت‌های علم داده آماده می‌شوند. هر کسی که به استفاده از پایتون برای تصمیم‌گیری داده محور علاقه‌مند است. همین حالا در این دوره شرکت کنید تا علم داده و یادگیری ماشین با پایتون را به‌طور کامل یاد بگیرید، با مثال‌های واقعی و تمرین‌های عملی که شما را برای یک مسیر شغلی در علم داده آماده می‌کنند. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ هر کسی که به استفاده از پایتون برای تصمیم‌گیری داده محور علاقه‌مند است. دانشجویانی که برای نقش‌ها یا رقابت‌های علم داده آماده می‌شوند. مبتدیانی که می‌خواهند وارد حوزه‌ی علم داده و یادگیری ماشین شوند. توسعه‌دهندگان و تحلیل‌گرانی که می‌خواهند مهارت‌های پایتون خود را تقویت کنند.