فهرست محتوای دوره
معرفی دوره
درباره دوره
علم داده مسیری برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات، الگوها و بینش‌هایی است که می‌توانند در حل مسائل واقعی و تصمیم‌گیری بهتر مورد استفاده قرار گیرند. دوره «علم داده» با هدف آموزش این مسیر از جمع‌آوری و آماده‌سازی داده تا تحلیل، مدل‌سازی و تفسیر نتایج طراحی شده است. در این دوره ابتدا با مفاهیم پایه علم داده و نحوه جمع‌آوری، پاک‌سازی و پردازش اطلاعات آشنا می‌شوید و سپس تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)، بصری‌سازی و تحلیل آماری را فرا می‌گیرید. در ادامه وارد مباحث یادگیری ماشین شده و الگوریتم‌های پرکاربرد یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت را به‌صورت عملی پیاده‌سازی می‌کنید. در طول دوره با ابزارها و کتابخانه‌هایی مانند Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn، Excel و Power BI کار خواهید کرد و در نهایت با اجرای یک پروژه واقعی، فرآیند کامل یک پروژه علم داده را تجربه می‌کنید.
چرا در این دوره شرکت کنیم؟
حجم زیادی از داده در کسب‌وکارها تولید می‌شود، اما وجود داده به‌تنهایی برای تصمیم‌گیری کافی نیست. ارزش واقعی زمانی ایجاد می‌شود که بتوان داده‌ها را به‌درستی پردازش و تحلیل کرد، روابط و الگوهای موجود در آن‌ها را شناخت و نتایج را به بینش‌های قابل‌استفاده تبدیل کرد. در این دوره تنها با ابزارهای تحلیل داده آشنا نمی‌شوید؛ بلکه یاد می‌گیرید چگونه یک مسئله را از دید داده بررسی کنید، داده مناسب را جمع‌آوری و آماده کنید، روش تحلیلی یا مدل مناسب را انتخاب کرده و نتایج به‌دست‌آمده را ارزیابی و تفسیر کنید. رویکرد عملی دوره کمک می‌کند مهارت‌های موردنیاز برای کار با داده‌های واقعی را به دست آورید و با کاربرد علم داده در حوزه‌هایی مانند فروش، بازاریابی، مالی، محصول، منابع انسانی، صنعت و فناوری آشنا شوید.
پیش‌نیازها
برای شرکت در این دوره نیازی به تجربه حرفه‌ای در علم داده یا یادگیری ماشین ندارید و مفاهیم اصلی به‌صورت مرحله‌به‌مرحله ارائه می‌شوند. آشنایی مقدماتی با مفاهیم ریاضی و آمار می‌تواند به درک بهتر برخی مباحث کمک کند. همچنین داشتن تجربه قبلی در Excel یا برنامه‌نویسی Python مفید است، اما برای شروع دوره الزامی نیست.
این دوره برای چه کسانی است؟
این دوره برای افرادی مناسب است که قصد دارند وارد حوزه Data Science، Data Analysis یا Machine Learning شوند و به دنبال یادگیری یک مسیر ساختاریافته از مبانی تا اجرای پروژه عملی هستند.
دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی، علوم کامپیوتر، مدیریت، اقتصاد و سایر رشته‌های مرتبط، کارشناسان تحلیل داده و هوش تجاری و افرادی که در فعالیت حرفه‌ای خود با داده‌ها سروکار دارند نیز می‌توانند از این دوره استفاده کنند.
همچنین مدیران، کارشناسان کسب‌وکار و افرادی که می‌خواهند توانایی تحلیل داده و استفاده از روش‌های داده‌محور برای حل مسائل واقعی را توسعه دهند، از مخاطبان این دوره هستند.
مسیر یادگیری
آنچه یاد می‌گیرید
در این دوره با چرخه کامل یک پروژه علم داده آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری، پاک‌سازی، پردازش و برای تحلیل آماده کنید.
با استفاده از Pandas و NumPy داده‌ها را پردازش می‌کنید و با Matplotlib و Seaborn تحلیل اکتشافی و بصری‌سازی داده انجام می‌دهید. همچنین مفاهیم آمار توصیفی و استنباطی، آزمون فرضیه، فاصله اطمینان و P-value را در مسائل داده‌محور به کار خواهید گرفت.
در بخش یادگیری ماشین، الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، Decision Tree، Random Forest، K-Means، Hierarchical Clustering و PCA را می‌آموزید و با استفاده از Scikit-learn آن‌ها را روی داده‌های واقعی پیاده‌سازی می‌کنید.
همچنین روش‌های ارزیابی مدل با معیارهایی مانند Accuracy، Precision، Recall، F1-Score و ROC-AUC، اعتبارسنجی متقاطع و تنظیم ابرپارامترها با Grid Search و Random Search را فرا می‌گیرید.
در پایان نیز یک پروژه عملی علم داده را از مرحله آماده‌سازی داده تا تحلیل، مدل‌سازی، ارزیابی و ارائه نتایج اجرا خواهید کرد.
پاسخ به پرسش‌های شما
سوالات متداول
آیا برای شرکت در دوره باید Python بلد باشم؟+
خیر. داشتن آشنایی قبلی با Python می‌تواند یادگیری را آسان‌تر کند، اما برای شروع دوره الزامی نیست و ابزارها و کتابخانه‌های موردنیاز در مسیر آموزش معرفی می‌شوند.
آیا برای شرکت در دوره باید ریاضی و آمار پیشرفته بلد باشم؟+
خیر. آشنایی مقدماتی با ریاضی و آمار کافی است. مفاهیم آماری موردنیاز برای تحلیل داده و یادگیری ماشین نیز در دوره بررسی می‌شوند.
در این دوره با چه ابزارهایی کار می‌کنیم؟+
ابزارهای اصلی دوره شامل Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn و Scikit-learn هستند. همچنین از Excel و Power BI برای برخی فعالیت‌های مرتبط با پردازش، تحلیل و ارائه داده‌ها استفاده می‌شود.
آیا یادگیری ماشین هم در این دوره آموزش داده می‌شود؟+
بله. مفاهیم یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت و الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، Decision Tree، Random Forest، K-Means و تکنیک‌هایی مانند PCA در دوره پوشش داده می‌شوند.
آیا دوره پروژه عملی دارد؟+
بله. در بخش پایانی دوره، یک پروژه علم داده با استفاده از داده‌های واقعی اجرا می‌شود تا شرکت‌کنندگان فرآیند تحلیل، مدل‌سازی، ارزیابی و ارائه نتایج را به‌صورت عملی تجربه کنند.
این دوره برای ورود به بازار کار علم داده مناسب است؟+
دوره مهارت‌های پایه و کاربردی موردنیاز برای فعالیت در حوزه علم داده را پوشش می‌دهد و می‌تواند نقطه شروع مناسبی برای ساخت مهارت و تجربه عملی باشد. برای ورود حرفه‌ای به بازار کار، ادامه تمرین، اجرای پروژه‌های بیشتر و ساخت پورتفولیو نیز اهمیت دارد.
تفاوت این دوره با دوره تحلیل داده چیست؟+
تحلیل داده معمولاً تمرکز بیشتری بر پاک‌سازی، بررسی، بصری‌سازی و استخراج بینش از داده‌های موجود دارد. در علم داده، علاوه بر این موارد، مباحث آماری و مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و حل مسائل پیچیده‌تر نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند.
همراه شما در مسیر یادگیری
با مدرس دوره آشنا شوید
