Udemy – Introduction to Data Science and Machine Learning 2025-4

در تاریخ: 1404/07/30 10:04:27

توضیحات

دوره Introduction to Data Science and Machine Learning. این دوره آموزشی یک مقدمه جامع و متعادل از تقاطع علم داده و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد که تئوری، روش‌های محاسباتی و کاربردهای عملی را پوشش می‌دهد. این دوره برای افراد مبتدی طراحی شده تا پایه‌ای قوی در مفاهیم، آمار و ریاضیات اساسی ایجاد کند و هیچ تجربه قبلی نیاز ندارد. سرفصل‌های اصلی شامل مبانی علم داده، تصویرسازی داده و داستان‌سرایی، روش‌های رگرسیون خطی و غیرخطی، و بررسی تکنیک‌های طبقه‌بندی مانند درختان تصمیم، جنگل‌های تصادفی و شبکه‌های عصبی می‌شود. همچنین یادگیری بدون نظارت و کشف الگوهای پنهان با روش‌هایی مانند خوشه‌بندی طیفی آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های محبوب آن، برای حل مسائل دنیای واقعی در حوزه‌هایی مانند مهندسی و کسب‌وکار توانمند می‌شوند. آنچه فرا خواهید گرفت شامل به کارگیری تکنیک‌های مدل‌سازی کمی و تحلیل داده برای حل مسائل عملی، انتقال مؤثر یافته‌ها از طریق تصویرسازی داده، تسلط بر تکنیک‌های تحلیل آماری، استفاده از اصول علم داده برای چالش‌های مهندسی، به‌کارگیری ابزارهای محاسباتی برای تحلیل داده‌های بزرگ، درک عمیق الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین، پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها برای ساخت سیستم‌های هوشمند، درک اصول ریاضی و آماری پایه، و ایجاد تصویرسازی‌های مؤثر داده است. بررسی الگوریتم‌های کلیدی مانند رگرسیون، شبکه‌های عصبی و روش‌های خوشه‌بندی نیز از بخش‌های اساسی این دوره است.

آنچه فرا خواهید گرفت

درک مفاهیم بنیادی ریاضیات، آمار و اصول علم داده که زیربنای یادگیری ماشین مدرن هستند.
ایجاد تصویرسازی‌های جذاب از داده‌ها (Data Visualizations) و استفاده از قصه‌گویی (Storytelling) برای انتقال مؤثر بینش‌ها.
بررسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: یادگیری الگوریتم‌های کلیدی شامل رگرسیون (Regression)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و روش‌های بدون نظارت (Unsupervised Methods) مانند خوشه‌بندی (Clustering).
به‌کارگیری ابزارهای برنامه‌نویسی برای رسیدگی به مسائل دنیای واقعی با استفاده از پایتون (Python) و کتابخانه‌های محبوب آن.
استفاده از تکنیک‌های مبتنی بر داده برای مقابله با چالش‌های دنیای واقعی در زمینه‌هایی مانند مهندسی، تجارت و روزنامه‌نگاری.

این دوره مناسب افرادیست که

دانشجویان کارشناسی و کارشناسی ارشد در مهندسی، علوم کامپیوتر یا رشته‌های مرتبط که به دنبال درک روش‌های مبتنی بر داده هستند.
مبتدیان در برنامه‌نویسی یا علم داده که به تجزیه و تحلیل داده‌ها علاقه دارند – هیچ تخصص قبلی مورد نیاز نیست.
دانشمندان داده و مهندسان ML مشتاق که به دنبال پایه‌ای محکم در مفاهیم کلیدی هستند.
متخصصان در مهندسی و علوم کاربردی که می‌خواهند علم داده را در مسائل دنیای واقعی به کار ببرند.

مشخصات دوره

ناشر: Udemy
مدرس: RAHUL RAI
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 7 ساعت و 55 دقیقه
تعداد دروس: 67

سرفصل های دوره

پیشنیازهای دوره Introduction to Data Science and Machine Learning

Having a solid understanding of basic algebra and logical reasoning is essential for recognizing data patterns and algorithms.
Interest in Data and Problem Solving: A curious mindset and a willingness to explore how data can address real-world challenges.