آموزش یادگیری ماشین با پایتون (Machine Learning) (صنایع)

معرفی دوره آموزشی یادگیری ماشین Python:

دوره آموزشی یادگیری ماشین با Python فرصتی منحصر به ‌فرد برای افرادی است که علاقه ورود به دنیای داده و تحلیل آن دارند. در این دوره، شما با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، از جمله الگوریتم‌های نظارتی و غیر نظارتی، پردازش داده‌ها و اعتبارسنجی مدل‌ها آشنا خواهید شد. پایتون به‌ عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه ‌نویسی در این حوزه، ابزارهای قدرتمندی مانند NumPy ،Pandas و Scikit-learn را در اختیار شما قرار می‌دهد.

یادگیری ماشین به‌ طور فزاینده‌ای در صنایع مختلف، از جمله بهداشت، مالی و فناوری اطلاعات، کاربرد دارد و توانایی تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها را به شما می‌دهد. با تسلط بر این مهارت‌ها، می‌توانید در پروژه‌های واقعی شرکت کنید و به‌ عنوان یک متخصص داده شناخته شوید. این دوره نه ‌تنها به شما دانش تئوری می‌دهد، بلکه با تمرین‌های عملی، شما را برای چالش‌های واقعی آماده می‌کند. به جمع متخصصان داده بپیوندید و آینده شغلی خود را متحول کنید!

سرفصل‌های دوره آموزش عملی یادگیری ماشین با پایتون: 

1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
2. مفاهیم آماری مربوط به داده‌ها
3. پیش ‌پردازش داده‌ها
4. رگرسیون
5. رگرسیون لجستیک
6. شبکه عصبی
7. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
8. درخت تصمیم
9. دسته ‌بندی بیز
10. دسته ‌بندی K نزدیک‌ترین همسایه
11. آشنایی با کتابخانه Numpy
12. آشنایی با کتابخانه Pandas
13. آشنایی با کتابخانه Matplotlib و تفسیر
14. گرافیکی داده‌ها
15. یادگیری نظارت ‌شده
16. یادگیری غیرنظارت ‌شده
17. کاهش ابعاد

پیش‌نیاز دوره یادگیری ماشین با Python:

برای فهم بهتر این دوره، *دوره آموزش پایتون پیشرفته به شما پیشنهاد می‌شود.

گواهینامه دوره پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین با زبان پایتون:

در پایان دوره به پذیرفته‌شدگان مدرک لاتین گروه آموزشی پارس پژوهان و فنی‌ حرفه‌ای تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. مبانی و فلسفه یادگیری ماشین را درک می‌کنید و می‌توانید فرآیندهای مختلف آن را توضیح دهید.
2. با مفاهیم آماری مربوط به داده‌ها آشنا می‌شوید و می‌توانید ویژگی‌های داده‌ها را تحلیل کرده و تفسیر کنید.
3. مهارت‌های مورد نیاز برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی، از جمله مدیریت مقادیر گمشده و نرمال‌سازی داده‌ها را یاد خواهید گرفت.
4. می‌توانید مدل‌های رگرسیونی ساده و چند متغیره را پیاده‌سازی کرده و نتایج آن‌ها را تحلیل کنید.
5. توانایی شناسایی و پیاده‌سازی این مدل برای حل مسائل دسته ‌بندی باینری را خواهید داشت.
6. با مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی آشنا می‌شوید و می‌توانید شبکه‌های عصبی ساده را طراحی و پیاده‌سازی کنید.
7. می‌آموزید چگونه از SVM برای مسائل دسته ‌بندی استفاده کنید و خاصیت‌های مختلف آن را مشخص کنید.
8. قابلیت ایجاد و تفسیر درخت‌های تصمیم برای انجام دسته‌ بندی و رگرسیون را خواهید داشت.
9. می‌توانید این روش را برای مسائل دسته ‌بندی پیاده‌سازی و نتایج آن را تحلیل کنید.
10. با این الگوریتم آشنا می‌شوید و می‌توانید آن را برای مسائل دسته ‌بندی و پیش‌بینی استفاده کنید.
11. توانایی انجام محاسبات عددی و کار با آرایه‌ها از طریق Numpy را خواهید داشت.
12. می‌توانید داده‌ها را مدیریت و تجزیه ‌و تحلیل کنید و با ساختارهای داده‌ای مختلف در Pandas کار کنید.
13. مهارت ترسیم و تجسم داده‌ها را یاد می‌گیرید و می‌توانید داده‌ها را به شکل‌های گرافیکی مختلف نمایش دهید.
14. قابلیت ارائه‌ی بصری داده‌ها و نتایج مدل‌های یادگیری ماشین را خواهید داشت.
15. توانایی تعیین و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری نظارت ‌شده برای حل مسائل رگرسیون و دسته‌بندی را خواهید داشت.
16. می‌توانید با الگوریتم‌های یادگیری غیر نظارتی مانند خوشه‌بندی آشنا شوید و آن‌ها را پیاده‌سازی کنید.
17. می‌آموزید چگونه از تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند PCA استفاده کنید تا داده‌های پیچیده را ساده‌تر کنید و مدارک جدیدی برای تحلیل فراهم آورید.

سؤالات متداول:

این دوره برای چه افرادی مناسب است؟

دوره برای افرادی که به یادگیری ماشین و تحلیل داده علاقه‌ دارند، از مبتدیان تا افرادی که در این زمینه دانش مقدماتی دارند، مناسب است.

آیا تمرینات عملی در دوره وجود دارد؟

بله دوره شامل تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های کسب ‌شده را در عمل به کار ببندید.

آیا می‌توانم پروژه‌های خودم را پس از دوره انجام دهم؟

بله با مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید، می‌توانید به‌ طور مستقل روی پروژه‌های یادگیری ماشین کار کنید.