آموزش علم داده با پایتون (Data Science by Python)

معرفی دوره آموزش علم داده با پایتون (Data Science by Python)

در مباحث علم داده با پایتون به یادگیری استفاده از پایتون در تحلیل و مصورسازی داده‌ها، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرداخته می‌شود. دوره آموزشی علم داده با پایتون به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، مهارت‌های لازم برای تحلیل و پردازش داده‌ها را کسب نمایند. مباحثی نظیر یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های بزرگ و مصورسازی داده‌ها در این دوره پوشش داده می‌شود که به دانشجویان کمک می‌کند تا توانایی‌های خود را در زمینه علم داده تقویت کنند و به چالش‌های واقعی صنعت پاسخ دهند.

این دوره به ‌خوبی با نیازهای روز بازار کار هم راستا است و به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا در حوزه‌های مختلفی مانند اینترنت اشیاء، سیستم‌های هوشمند و تحلیل داده‌های صنعتی فعالیت کنند. با توجه به رشد روز افزون نیاز به علم داده در صنایع مختلف، این دوره می‌تواند به عنوان یک مزیت برای مهندسان برق نیز محسوب گردد. همچنین علاقه‌مندان با شرکت در دوره آموزش پایتون پیشرفته و دوره آموزش متلب می‌توانند به راحتی در پروژه‌های مرتبط با مهندسی برق و برنامه نویسی مشارکت نمایند.

چرا دوره آموزش علم داده با پایتون پارس پژوهان؟

گروه آموزشی پارس پژوهان با ارائه‌ محتوای آموزشی به ‌روز و اساتید با تجربه، محیطی حرفه‌ای و تخصصی برای یادگیری ایجاد کرده است. دوره‌های این مجموعه به ‌صورت پروژه محور طراحی گشته‌اند تا مهارت‌های عملی و کاربردی شرکت‌کنندگان به ‌طور موثری تقویت شود. همچنین با ارائه پشتیبانی و راهنمایی مستمر از سوی اساتید در طول دوره، اطمینان خواهد شد که تمامی شرکت‌کنندگان به بهترین نحو ممکن آموزش ببینند و از آن بهره ببرند.

سرفصل‌های دوره آموزش علم داده با پایتون (Data Science by Python)

1. Environment set-up and installation
2. Jupyter Notebooks
3. Optional virtual environment
4. Python crash course
5. Numpy (arrays, indexing, operations)
6. Pandas (series, dataframes, missing data, groupby, merging joining & concatenating, operations, data input & output)
7. Data Visualization (Matplotlib)
8. Matplotlib exercises
9. Seaborn (distribution plots, categorical plots, matrix plots, regression plots, grids, style & color)
10. Pandas built-in data visualization
11. Plotly & Cufflinks
12. Geographical plotting (choropleth maps)
13. projects (calls, finance)
14. Introduction to Machine Learning (regression, bias variance trade-off, logistic regression theory, KNN, Decision tree & random forest, SVM, K-means algorithm, PCA, recommender system, NLP)
15. Big data overview(spark, AWS account set-up, EC2 instance set-up, PySpark set-up, lambda expression, RDD transformations & actions, Neural network theory)
16. Deep Learning overview(TensorFlow basics installations & basics, MNIST with multi-layer perceptron, contriblearn)
17. TensorFlow project

پیش نیاز دوره آموزش علم داده با پایتون (Data Science by Python)

پیش نیاز این دوره مباحث مقدماتی پایتون خواهد بود. علاقه‌مندان می‌توانند دوره آموزش پایتون مقدماتی را از وبسایت مجموعه پارس پژوهان تهیه نمایند.

گواهینامه دوره آموزش علم داده با پایتون (Python)

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

بعد از شرکت در دوره آموزش علم داده با پایتون چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟ 

1. توانایی راه ‌اندازی محیط و نصب نرم‌ افزارها
2. آشنایی در کار با Jupyter Notebooks
3. ایجاد محیط مجازی
4. کار با Numpy (آرایه‌ها، ایندکس گذاری)
5. آشنایی با مبانی زبان پایتون
6. یادگیری مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
7. مروری بر داده‌های کلان 
8. یادگیری استفاده از Seaborn (نمودارهای توزیع، نمودارهای دسته‌ای، نمودارهای ماتریسی، نمودارهای رگرسیون، شبکه‌ها، سبک و رنگ)
9. فراگیری مصورسازی داده‌های داخلی Pandas
10. آشنایی با یادگیری ماشین 
11. مروری بر یادگیری عمیق (مبانی TensorFlow، نصب و مبانی، MNIST با پرسپترون چندلایه، contriblearn)

سوالات متداول

• چه ویرایشگری در این دوره مورد استفاده قرار می‌گیرد؟
  ژوپیتر.

• آیا پس از دوره، توانایی کار بر روی پروژه‌های واقعی را خواهم داشت؟
  بله پس از گذراندن این دوره، شما توانایی تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی پروژه‌های عملی در زمینه‌های مختلف را خواهید داشت.

• آیا اساتید دوره تجربه کار در این زمینه دارند؟
  بله، تمام اساتیدی که در پارس پژوهان تدریس می‌کنند تجربه فعالیت در زمینه تدریس خود دارند.

ویدیو معرفی دوره(لینک آپارات):