Udemy – Data Preprocessing for Machine Learning and Data Analysis 2025-3

در تاریخ: 1404/05/14 8:44:46

توضیحات

دوره Data Preprocessing for Machine Learning and Data Analysis. این آموزش یک راهنمای جامع برای آماده‌سازی داده‌ها است که تکنیک‌های کلیدی و کاربردهای عملی را روی انواع داده‌ها پوشش می‌دهد. این دوره شامل ۲۹ فایل قابل دانلود، متشکل از یک خلاصه PDF ۹۱ صفحه‌ای و ۲۸ فایل کد پایتون مرتبط است. با رویکرد کلاسیک “سبک کلاس درس”، ابتدا مبانی تئوری هر موضوع، از جمله دلایل استفاده، کاربردها و مزایای تکنیک‌ها، به دقت توضیح داده می‌شود. سپس، با تمرکز بر کدنویسی، مثال‌های خط به خط پایتون ارائه می‌شود که قابل تنظیم برای پروژه‌های مختلف هستند. پیش‌پردازش داده، مرحله‌ای حیاتی در هوش مصنوعی است که بر عملکرد مدل تأثیر مستقیم دارد و این دوره تکنیک‌های ضروری مانند مدیریت مقادیر گمشده، مقیاس‌بندی، رمزگذاری داده‌های دسته‌ای، مهندسی ویژگی‌ها و کاهش ابعاد (PCA) را پوشش می‌دهد. همچنین، روش‌های بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی و نمودارهای پراکندگی وزن‌دار برای کاربردهای هوش مصنوعی فضایی آموزش داده می‌شود. علاوه بر داده‌های ساختاریافته، این دوره شامل داده‌های تصویری و جغرافیایی است تا درک جامعی از پروژه‌های واقعی ارائه دهد. در پایان دوره، یادگیرندگان قادر خواهند بود خطوط لوله خودکار پیش‌پردازش داده بسازند و مجموعه‌داده‌ها را برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آماده کنند. این دوره برای مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی و محققان طراحی شده و آن‌ها را با مهارت‌های عملی و بهترین روش‌ها برای بهبود کیفیت داده‌ها و عملکرد مدل تجهیز می‌کند.

آنچه فرا خواهید گرفت

درک اهمیت داده‌های با کیفیت بالا در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
به‌کارگیری تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها برای مدیریت داده‌های گمشده و بی‌کیفیت.
انجام انتخاب، مقیاس‌بندی و تبدیل ویژگی‌ها برای عملکرد بهتر مدل.
کار موثر با ویژگی‌های دسته‌ای، عددی، متنی و تصویری.
شناسایی همبستگی‌ها و استفاده از تکنیک‌های بصری‌سازی برای کسب بینش.
پیاده‌سازی تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد.
تقسیم صحیح مجموعه‌داده‌ها برای آموزش، تست و اعتبارسنجی متقابل.
ساخت خطوط لوله خودکار آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از ترنسفورماتورهای سفارشی.
بصری‌سازی داده‌ها با استفاده از نمودارهای پراکندگی وزن‌دار و فایل‌های shapefile.
درک و پردازش مجموعه‌داده‌های تصویری و جغرافیایی برای کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
کسب تجربه با مجموعه‌داده‌های سنتی ساختاریافته، مجموعه‌داده‌های تصویری و مجموعه‌داده‌های جغرافیایی، که دیدگاه گسترده‌تری در مورد داده‌های مورد استفاده در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فراهم می‌کند.
تقویت رزومه با مهارت‌های پرتقاضای علم داده، از جمله تحلیل آماری، Python با NumPy، pandas، Matplotlib و تحلیل آماری پیشرفته.
یادگیری و به‌کارگیری تکنیک‌های مفید آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از Scikit-learn، pandas، NumPy و Matplotlib.

این دوره مناسب افرادیست که

توسعه‌دهندگان مشتاق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که می‌خواهند بر آماده‌سازی داده‌ها مسلط شوند.
دانشمندان و تحلیلگران داده که به دنبال بهبود دقت و کارایی مدل هستند.
مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که با مجموعه‌داده‌های واقعی، از جمله داده‌های جغرافیایی و تصویری کار می‌کنند.
دانشجویان و محققان علاقه‌مند به یادگیری تکنیک‌های پیشرفته آماده‌سازی داده‌ها.

مشخصات دوره Data Preprocessing for Machine Learning and Data Analysis

ناشر: Udemy
مدرس: Muhtar Qong
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 8 ساعت و 19 دقیقه
تعداد دروس: 28

سرفصل های دوره

پیشنیازهای دوره Data Preprocessing for Machine Learning and Data Analysis

There are no special requirements for this course. If you have beginner to intermediate-level Python experience, that is enough to follow along and understand the concepts. This course follows a classic classroom-style approach, where we first cover the theoretical foundations before moving on to hands-on coding sessions. This structured format makes the course easy to understand for learners at all levels.