Udemy – Data Analytics, Data Science, ML, DL & NLP – All in 1 Course 2026-7

در تاریخ: 1405/04/24 3:26:25

توضیحات

دوره Data Analytics, Data Science, & Machine Learning – All in 1. این دوره آموزشی جامع شما را از سطح مقدماتی تا پیشرفته در مسیر متخصص داده‌ها قرار می‌دهد. این برنامه یکپارچه، مهارت‌های ضروری و ابزارهای کاربردی در سه حوزه کلیدی تحلیل داده‌ها، علم داده‌ها و یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد. با ساختاری گام به گام و تجمعی طراحی شده است تا دانش نظری را به توانایی عملی و در نهایت به آمادگی برای موقعیت‌های شغلی تبدیل کند. در عصری که انقلاب هوش مصنوعی و ابزارهایی مانند ChatGPT، Stable Diffusion و دستیارهای هوش مصنوعی برای کدنویسی و تحلیل، بازار کار را متحول کرده‌اند، این دوره بر ایجاد راه‌حل‌های واقعی و ملموس برای مسائل دنیای واقعی تمرکز دارد. هدف اصلی، ارائه دانشی عمیق و کاربردی با تأکید بر عمل، تفکر انتقادی و خلق پروژه‌های عملی است تا شرکت‌کنندگان، صرف نظر از سطح تجربه قبلی، بتوانند در فضای پویای حوزه داده‌ها به موفقیت دست یابند و خود را برای تقاضاهای بازار کار امروز آماده کنند.

آنچه فرا خواهید گرفت

مبانی علم داده‌ها و Python:
یادگیری نحوه تفکر مانند یک دانشمند داده، نه صرفاً کدنویسی.
اصول Python: متغیرها، حلقه‌ها، شرطی‌ها، توابع، ساختارهای داده.
تمیز کردن داده‌ها (Data Cleaning)، دستکاری داده‌ها (Manipulation) و EDA (Exploratory Data Analysis) با Pandas و NumPy.
استفاده از ChatGPT برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی‌های پیشرفته ML.
تسلط بر Excel، SQL، Python و Power BI:
Excel: دستکاری داده‌ها، انجام محاسبات و ایجاد ویژوالیزیشن‌ها.
SQL: جستجو و دستکاری پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Relational Databases).
Python: تحلیل و ویژوالیزیشن داده‌ها، خودکارسازی گردش کار و ایجاد داشبوردهای پیشرفته.
Power BI: اتصال به منابع داده‌های متعدد، تمیز کردن و تبدیل داده‌ها، و طراحی داشبوردهای تعاملی.
تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA):
درک شکل، توزیع‌ها و ماهیت داده‌های خام.
ویژوالیزیشن روابط با استفاده از Matplotlib و Seaborn.
توسعه بینش قوی داده‌ای و مهارت‌های فرضیه‌سازی.
احتمال، آمار و ریاضیات برای علم داده‌ها:
توزیع‌های احتمال (Probability Distributions) و آمار توصیفی (Descriptive Statistics).
آمار استنباطی (Inferential Statistics): فواصل اطمینان، آزمون فرضیه (Hypothesis Testing).
جبر خطی (Linear Algebra) و حساب دیفرانسیل و انتگرال (Calculus) مورد نیاز برای ML.
یادگیری ماشین (ML) و مهندسی ویژگی (Feature Engineering):
گردش کار کامل ML: پیش‌پردازش، آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش.
الگوریتم‌ها: Logistic Regression، Decision Trees، Random Forests و Ensemble Methods.
ارزیابی مدل: Accuracy، Precision، Recall، F1-score، ROC-AUC.
مهندسی ویژگی: Encoding متغیرهای دسته‌بندی، Scaling/Normalizing و ساخت Pipelines.
تنظیم فراپارامتر (Hyperparameter Tuning).
یادگیری عمیق (Deep Learning) و هوش مصنوعی مولد (Generative AI):
شبکه‌های عصبی (Neural Networks) با TensorFlow: توابع فعال‌سازی، Backpropagation، Optimizerها.
Prompt Engineering و استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای تولید متن، تصویر، کد و ویدئو.
کاربردهای واقعی AI: Chatbotها، مترجم‌ها، دستیارهای صوتی و خلاصه‌سازهای ویدئویی.
پروژه‌ها و تمرین عملی:
بیش از ۳۰ تکلیف، ۱۲۰ تمرین کدنویسی و ۱۰ آزمون.
پروژه‌های Capstone: تحلیل داده‌های بانکی، تحلیل داده‌های ورزشی، تشخیص تقلب و استقرار ML.
۷ پروژه کامل هوش مصنوعی مولد: شامل ساخت Image Captioning AI، Chatbot با LLaMA2/Gemma و AI Data Analyst.

این دوره مناسب افرادیست که

همه افراد!
افرادی که به دنبال کسب مهارت‌های فنی و حرفه‌ای برای نقش‌های تحلیلگر داده و دانشمند داده هستند.
کسانی که می‌خواهند در Excel، SQL، Python، Power BI، TensorFlow و ابزارهای مرتبط دیگر متخصص شوند.
علاقه‌مندان به تقویت توانایی‌های تحلیلی و تفکر انتقادی.
افرادی که می‌خواهند یک پورتفولیوی قوی از پروژه‌های دنیای واقعی برای ارائه در مصاحبه‌ها یا فرصت‌های فریلنسینگ بسازند.
کسانی که قصد دارند برای نقش‌های سطح ابتدایی تا متوسط در علم داده‌ها، مهندسی ML یا تحلیلگری واجد شرایط شوند.