آموزش علم داده با پایتون (عمران) Python for Data Science

معرفی دوره آموزشی Python for Data Science (علم داده با پایتون)

علم داده در حوزه عمران به ‌طور چشمگیری توانسته است فرآیندهای مختلف این صنعت را تحول بخشد. پروژه‌های عمرانی، به ‌ویژه در مقیاس‌های بزرگ حجم عظیمی از داده‌ها را دارند. این داده‌ها اگر به ‌درستی مدیریت، پردازش و تحلیل نشوند، می‌توانند به ‌راحتی به عامل کندی و بی ‌دقتی در پروژه تبدیل شوند. به همین دلیل استفاده از علم داده در مهندسی عمران می‌تواند نقشی اساسی در بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و پیش‌بینی دقیق‌تر مشکلات در مراحل مختلف پروژه ایفا کند.

یکی از کاربردهای رایج علم داده در عمران، برای  مدیریت پروژه است. در این پروژه‌ها معمولاً داده‌هایی در مورد زمان‌بندی، هزینه‌ها و منابع در دسترس وجود دارد. با استفاده از ابزارهای پایتون، می‌توان این داده‌ها را به ‌طور دقیق‌تر تحلیل کرد و پیش‌بینی‌های بهتری در مورد تکمیل پروژه‌ها، هزینه‌ها و زمان مورد نیاز ارائه داد.

کاربردهای یادگیری علم داده با پایتون

1. مدیریت پروژه‌های عمرانی و پیش‌بینی هزینه‌ها و زمان‌بندی 
2. تحلیل ریسک، ایمنی و پیش‌بینی خرابی‌ها در پروژه‌ها و زیرساخت‌ها 
3. بهینه‌سازی مصرف انرژی، منابع و طراحی ساختمان‌های سبز و پایدار 
4. مدل‌سازی و شبیه‌سازی رفتار سازه‌ها و تحلیل اثرات محیطی 
5. تحلیل داده‌های سنسورهای ساختاری و پایش وضعیت سازه‌ها 
6. تحلیل داده‌های ترافیکی و حمل‌ و نقل در پروژه‌های زیرساختی 
7. مدیریت داده‌های مستندسازی پروژه‌ها (BIM) 
8. مدیریت و تحلیل داده‌های آزمایشگاهی مصالح، مواد ساختمانی و فرآیندهای تولید

سرفصل‌های دوره Python for Data Science

1. Introduction
2. Python review
3. Numpy
4. Pandas
5. Matplotlib
6. Seaborn data visualization
7. Data analysis and data visualization project

پیش‌ نیاز آموزش علم داده با پایتون

دوره آموزشی علم داده با پایتون نیاز به یادگیری مطالب گفته شده در دوره پایتون مقدماتی دارد.

گواهینامه دوره Python for Data Science (علم داده با پایتون)

پس از اتمام دوره، به شرکت‌ کنندگان مدرک لاتین از گروه آموزشی پارس پژوهان تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در دوره علم داده با پایتون (Python for Data Science) چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. درک فرآیندهای علم داده از جمله جمع‌ آوری، پردازش، تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها و کاربردهای آن در صنایع مختلف
2.  آشنایی با سینتکس پایتون، ساختار داده‌ها، توابع، کلاس‌ها و نحوه نوشتن کدهای بهینه برای علم داده
3. پردازش داده‌های عددی و ساختاریافته با NumPy  و Pandas، انجام عملیات‌های ریاضی و آماری و تجسم داده‌ها با Matplotlib  برای تحلیل و مصورسازی نتایج
4. مصورسازی داده‌های آماری با استفاده از نمودارهای پیچیده
5. پروژه عملی برای تحلیل و تجسم داده‌ها با استفاده از Pandas، Matplotlib  و Seaborn 

سوالات متداول

• چرا پایتون انتخاب خوبی برای علم داده در عمران است؟
  پایتون به دلیل وجود کتابخانه‌های قدرتمند برای تحلیل داده‌ها، سازگاری با ابزارهای مهندسی و سهولت یادگیری، انتخاب مناسبی برای پروژه‌های عمرانی است. انعطاف ‌پذیری و پشتیبانی از داده‌های مکانی نیز از مزایای آن است

• چه نوع داده‌هایی در پروژه‌های مهندسی عمران تحلیل می‌شوند؟
  داده‌های سنسوری، مکانی، مالی و تصویری که شامل اطلاعات لرزش، فشار، نقشه‌ها، هزینه‌ها و عکس‌های سازه‌ها می‌شوند، در پروژه‌های عمرانی تحلیل می‌شوند.
•  آیا از آموزه‌های این دوره می‌توانم در پروژه‌های واقعی استفاده کنم؟
  بله، در این دوره تمامی مهارت‌ها و دانش‌هایی که در پروژه‌های واقعی مورد استفاده قرار می‌گیرند، آموزش ‌داده‌ خواهد شد.