آموزش تحلیل داده در پایتون

علم داده (Data Science) از جمله حوزه های پرطرفدار و پرکاربرد در دنیای فناوری اطلاعات و برنامه نویسی است. یکی از زبان های برنامه نویسی پرکاربرد در این زمینه، پایتون (Python) است که به دلیل سادگی و قدرت بالای خود، محبوبیت زیادی بین دانشجویان و حرفه ای های این حوزه دارد. دوره آموزشی “علم داده با پایتون” (Data Science With Python) از محصولات وینتلکت (Wintellect) یکی از جامع ترین و کاربردی ترین دوره های موجود در این زمینه است. این دوره شامل مجموعه ای از ویدیوهای آموزشی است که به صورت گام به گام شما را با مبانی و مباحث پیشرفته علم داده با استفاده از پایتون آشنا می کند. در ادامه به ترتیب ویدیوهای آموزشی این دوره را معرفی می کنیم.

شروع به کار با علم داده با استفاده از پایتون (Getting Started with Data Science using Python)

این ویدیو به عنوان اولین بخش از دوره، به شما کمک می کند تا با مفاهیم پایه ای علم داده آشنا شوید. در این بخش با نصب و راه اندازی محیط های کاری مختلف مانند Jupyter Notebook و Anaconda شروع کرده و به صورت عملی به اجرای کدهای ساده پایتون پرداخته می شود. همچنین با ساختار داده ها و نحوه بارگذاری داده ها در پایتون آشنا خواهید شد.

آمار با پایتون، قسمت اول (Statistics with Python, Part 1)

در این بخش از دوره، مفاهیم اولیه آمار و احتمال که برای تحلیل داده ها ضروری هستند، آموزش داده می شود. شما با توزیع های آماری، مفاهیم پایه ای مانند میانگین، میانه، مد و واریانس آشنا خواهید شد. همچنین نحوه محاسبه این مقادیر در پایتون و تحلیل داده ها با استفاده از کتابخانه هایی مانند NumPy و SciPy را خواهید آموخت.

آمار با پایتون، قسمت دوم (Statistics with Python, Part 2)

این قسمت از دوره به مفاهیم پیشرفته تر آمار می پردازد. شما با تکنیک های مختلف تحلیل داده ها مانند تست های فرضیه، تحلیل واریانس (ANOVA) و آزمون های آماری مانند t-test و chi-square آشنا خواهید شد. همچنین نحوه پیاده سازی این آزمون ها در پایتون با استفاده از کتابخانه های قدرتمند مانند Pandas و Statsmodels را یاد خواهید گرفت.

آمار با پایتون، قسمت سوم (Statistics with Python, Part 3)

در این بخش به بررسی عمیق تر تکنیک های آماری و کاربردهای آن ها در تحلیل داده ها پرداخته می شود. شما با مفاهیم پیشرفته تری مانند رگرسیون خطی و لجستیک، تحلیل سری های زمانی و تکنیک های پیش بینی آشنا خواهید شد. همچنین نحوه استفاده از کتابخانه های پیشرفته پایتون برای اجرای این تحلیل ها به شما آموزش داده می شود.

کار با داده ها با استفاده از پانداس (Working with Data using Pandas)

پانداس (Pandas) یکی از مهم ترین و قدرتمندترین کتابخانه های پایتون برای کار با داده ها است. در این بخش، نحوه استفاده از پانداس برای بارگذاری، پاکسازی و تحلیل داده ها آموزش داده می شود. شما با عملیات مختلف بر روی داده ها مانند فیلتر کردن، گروه بندی، تجمیع و تجسم داده ها آشنا خواهید شد.

رگرسیون خطی در پایتون (Linear Regression in Python)

رگرسیون خطی یکی از مهم ترین مدل های پیش بینی در علم داده است. در این بخش، نحوه پیاده سازی مدل های رگرسیون خطی در پایتون با استفاده از کتابخانه هایی مانند Scikit-learn آموزش داده می شود. شما با مفاهیم پایه ای رگرسیون خطی، نحوه ارزیابی مدل و بهینه سازی آن آشنا خواهید شد.

طبقه بندی با ماشین های بردار پشتیبان (Classification with Support Vector Machines)

ماشین های بردار پشتیبان (SVM) یکی از قدرتمندترین الگوریتم های یادگیری ماشین برای طبقه بندی داده ها هستند. در این بخش، نحوه استفاده از SVM برای حل مسائل طبقه بندی در پایتون آموزش داده می شود. شما با مفاهیم پایه ای SVM، نحوه تنظیم پارامترها و ارزیابی مدل های SVM آشنا خواهید شد.

جمع بندی

دوره آموزشی “علم داده با پایتون” از وینتلکت یک منبع جامع و کاربردی برای علاقه مندان به یادگیری علم داده و برنامه نویسی با پایتون است. این دوره با ارائه مفاهیم پایه ای تا مباحث پیشرفته، شما را در مسیر یادگیری و تسلط بر علم داده با پایتون یاری می کند. با مطالعه و مشاهده دقیق ویدیوهای این دوره، می توانید مهارت های لازم برای تحلیل و پردازش داده ها را کسب کرده و به یک متخصص علم داده تبدیل شوید. فراگیری، مرجع کامل آموزش های برنامه نویسی و علم داده با پایتون، این دوره را به شما تقدیم می کند.