آموزش پایتون تحلیل داده – قسمت ۲

در این دوره آموزشی جامع و کاملاً رایگان، شما با مفاهیم پیشرفته علم داده با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون آشنا خواهید شد. این دوره که محصولی از شرکت لیندا است، به شما مهارت های لازم برای تحلیل داده، مدلسازی و پیش بینی را می آموزد. با تماشای ویدیوهای این دوره، می توانید به راحتی ابزارها و تکنیک های مورد نیاز در علم داده را یاد بگیرید و در پروژه های واقعی به کار ببرید. این دوره مناسب افرادی است که می خواهند دانش خود را در زمینه علم داده و یادگیری ماشین ارتقا دهند.

معرفی (Introduction)

در این بخش، شما با ساختار کلی دوره و هدف های آموزشی آن آشنا خواهید شد. مقدمه ای بر اهمیت علم داده و نقش پایتون در این زمینه ارائه می شود. این بخش شامل مرور کلی از موضوعات مورد بحث در طول دوره است و به شما کمک می کند تا بهتر بتوانید مسیر یادگیری خود را برنامه ریزی کنید.

معرفی علم داده (Introduction to Data Science)

در این ویدیو، مفهوم علم داده و اهمیت آن در دنیای امروز بررسی می شود. شما با نقش علم داده در تحلیل و تفسیر داده های پیچیده آشنا خواهید شد و می آموزید که چگونه با استفاده از ابزارها و تکنیک های مختلف می توان داده ها را تحلیل کرد و به نتایج مفیدی دست یافت.

معرفی یادگیری ماشین (Introduction to Machine Learning)

این بخش به معرفی یادگیری ماشین و کاربردهای آن در علم داده می پردازد. شما با مفاهیم پایه ای یادگیری ماشین، انواع الگوریتم ها و نحوه استفاده از آن ها در پروژه های داده کاوی آشنا خواهید شد. این ویدیو پایه های نظری مورد نیاز برای درک بهتر سایر مباحث دوره را فراهم می کند.

مدل های رگرسیون (Regression Models)

در این ویدیو، شما با مدل های رگرسیون و کاربردهای آن ها در تحلیل داده آشنا خواهید شد. مدل های رگرسیون به شما کمک می کنند تا روابط بین متغیرها را کشف کنید و پیش بینی های دقیقی انجام دهید. در این بخش، انواع مختلف مدل های رگرسیون و نحوه پیاده سازی آن ها با استفاده از پایتون آموزش داده می شود.

مدل های خوشه بندی (Clustering Models)

مدل های خوشه بندی برای گروه بندی داده ها به دسته های مشابه مورد استفاده قرار می گیرند. در این ویدیو، شما با تکنیک های مختلف خوشه بندی مانند k-means و هیرارکال آشنا خواهید شد و می آموزید که چگونه این تکنیک ها را در پایتون پیاده سازی کنید. این مدل ها به شما کمک می کنند تا الگوهای پنهان در داده ها را شناسایی کنید.

روش های کاهش بعد (Dimension Reduction Methods)

در این بخش، روش های کاهش بعد معرفی می شوند که به شما کمک می کنند تا داده های پیچیده را به صورت ساده تر و قابل فهم تر ارائه دهید. تکنیک هایی مانند PCA و LDA توضیح داده می شوند و نحوه استفاده از آن ها در پایتون به شما آموزش داده می شود. این روش ها به بهبود دقت مدل ها و کاهش زمان پردازش کمک می کنند.

سایر روش های محبوب یادگیری ماشین (Other Popular Machine Learning Methods)

این ویدیو به بررسی سایر روش های محبوب یادگیری ماشین مانند درخت های تصمیم گیری، شبکه های عصبی و ماشین های بردار پشتیبان می پردازد. شما با مزایا و معایب هر کدام از این روش ها آشنا خواهید شد و نحوه پیاده سازی آن ها را با استفاده از پایتون یاد خواهید گرفت.

نتیجه گیری (Conclusion)

در این بخش، مروری بر مطالب دوره و نتایج به دست آمده صورت می گیرد. شما با مروری بر مفاهیم و تکنیک های آموخته شده، می توانید به جمع بندی جامعی از دوره برسید و برای استفاده از این دانش در پروژه های واقعی آماده شوید.

جمع بندی

دوره آموزشی “Python for Data Science Essential Training Part 2” یک منبع کامل و جامع برای افرادی است که به دنبال افزایش مهارت های خود در زمینه علم داده و یادگیری ماشین هستند. این دوره با پوشش مفاهیم پایه و پیشرفته، به شما کمک می کند تا با ابزارها و تکنیک های مختلف تحلیل داده و مدل سازی آشنا شوید و بتوانید آن ها را در پروژه های واقعی به کار ببرید. تماشای ویدیوهای این دوره به شما این امکان را می دهد تا دانش خود را به روز نگه دارید و در دنیای پیچیده و پویای علم داده موفق شوید.