توضیحات

دوره Introduction to Machine Learning for Data Science

با رشد بی‌سابقه‌ی داده‌ها در دنیای دیجیتال امروز، توانایی استخراج معنا از آن‌ها به یکی از ارزشمندترین مهارت‌های قرن حاضر تبدیل شده است. دوره «Introduction to Machine Learning for Data Science» مقدمه‌ای جامع برای افرادی است که می‌خواهند وارد دنیای تحلیل داده و هوش مصنوعی شوند. این دوره به گونه‌ای طراحی شده که اصول یادگیری ماشینی را در بستری از کاربردهای علم داده ارائه دهد و زمینه را برای ورود حرفه‌ای به این حوزه فراهم کند.

آشنایی با نقش یادگیری ماشینی در علم داده

یادگیری ماشینی یکی از کلیدی‌ترین ابزارهای تحلیل داده است. در این بخش از دوره، با مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشینی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه این الگوریتم‌ها به دانشمندان داده کمک می‌کنند تا از میان انبوه داده‌ها، الگوها را کشف کرده و تصمیم‌های هوشمندانه بگیرند. هدف اصلی این بخش، ایجاد درک مفهومی دقیق از ارتباط میان یادگیری ماشینی و علم داده است.

معرفی الگوریتم‌های پایه و ساختار مدل‌ها

برای آغاز مسیر یادگیری ماشینی، ابتدا باید با رایج‌ترین مدل‌ها آشنا شوید. در این دوره، به سراغ الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون، درخت تصمیم، KNN و Naive Bayes می‌روید. هر مدل به‌صورت ساده اما دقیق معرفی می‌شود و کاربردهای آن در سناریوهای دنیای واقعی تحلیل می‌گردد. این بخش پایه‌گذار مهارت تحلیلی شما برای انتخاب مدل مناسب در پروژه‌های داده‌محور خواهد بود.

آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشینی

هیچ مدلی بدون داده‌ی درست نمی‌تواند خروجی مناسبی ارائه دهد. در این بخش، فرایندهای آماده‌سازی داده شامل پاک‌سازی، نرمال‌سازی، حذف مقادیر پرت و انتخاب ویژگی‌ها به شما آموزش داده می‌شود. تمرکز این بخش بر ساخت دیتاست‌هایی با کیفیت بالا برای آموزش دقیق‌تر مدل‌هاست و به شما یاد می‌دهد چگونه با داده‌ها مانند یک متخصص برخورد کنید.

ارزیابی مدل‌ها و تفسیر نتایج

در دنیای علم داده، ساخت مدل پایان کار نیست؛ بلکه ارزیابی آن‌ها از اهمیت بیشتری برخوردار است. در این دوره، نحوه بررسی عملکرد مدل با استفاده از معیارهایی مانند دقت، بازخوانی، F1 و ماتریس سردرگمی آموزش داده می‌شود. همچنین یاد می‌گیرید که چگونه نتایج مدل را تفسیر کرده و تصمیم بگیرید که آیا مدل فعلی بهینه است یا نیاز به اصلاح دارد.

کار با ابزارهای عملیاتی در علم داده

برای پیاده‌سازی مدل‌ها، استفاده از ابزارهای حرفه‌ای ضروری است. در این دوره با محیط‌هایی مانند Jupyter Notebook و کتابخانه‌هایی مثل Scikit-learn آشنا خواهید شد. شما پروژه‌هایی را انجام می‌دهید که در آن‌ها کدنویسی واقعی برای ساخت، آموزش، تست و ارزیابی مدل‌ها صورت می‌گیرد. این تجربه عملی به شما کمک می‌کند تا با چالش‌های واقعی مواجه شوید.

پروژه‌محور و کاربردی

هدف این دوره تنها ارائه اطلاعات نظری نیست. با تمرکز بر مثال‌های کاربردی و پروژه‌های کوچک، شما به‌صورت عملی با چگونگی حل مسائل علم داده آشنا می‌شوید. از پیش‌بینی فروش تا تحلیل رفتار مشتری، سناریوهایی طراحی شده‌اند که شما را برای ورود به دنیای واقعی آماده می‌کنند.

شروعی مناسب برای مسیر حرفه‌ای در یادگیری ماشین

دوره «Introduction to Machine Learning for Data Science» به عنوان یک نقطه شروع، دانش پایه‌ای شما را تثبیت می‌کند و شما را برای یادگیری عمیق‌تر آماده می‌سازد. پس از پایان این دوره، شما توانایی درک، تحلیل، طراحی و اجرای پروژه‌های ساده تا متوسط در حوزه یادگیری ماشینی را خواهید داشت و می‌توانید به‌عنوان یک فرد مبتدی با آمادگی بالا وارد مسیر علم داده شوید.

​