Udemy – Logistic Regression in Python 2026-3

در تاریخ: 1405/08/15 12:48:43

توضیحات

دوره Logistic Regression in Python. این دوره آموزشی یک برنامه جامع و کاربردی برای یادگیری الگوریتم‌های مدل‌سازی Classification در برنامه‌نویسی Python است که به فراگیران روش حل مسائل واقعی کسب‌وکار با استفاده از Logistic Regression، Linear Discriminant Analysis و KNN را آموزش می‌دهد. این دوره آموزشی برای افرادی طراحی شده است که قصد دارند فرایند کامل ساخت مدل‌های Classification در الگوریتم‌های Machine Learning را آموخته و آن را بر روی مسائل واقعی کسب‌وکار پیاده‌سازی کنند. مباحث دوره از پایه‌ای‌ترین مفاهیم آمار و تحلیل داده‌ها آغاز می‌شود؛ جایی که نحوه کار با انواع داده‌ها، شاخص‌های مرکزی مانند Mean، Median و Mode و شاخص‌های پراکندگی مانند Range و Standard Deviation بررسی می‌گردد. سپس شرکت‌کنندگان با محیط Python و Jupyter آشنا شده و نحوه استفاده از کتابخانه‌های مهمی همچون Numpy، Pandas و Seaborn را فرا می‌گیرند. مدرسان این دوره، با تکیه بر تجربه کار در شرکت‌های مشاوره‌ای مدیریت و Analytics، مفاهیم پیش‌پردازش داده‌ها مانند Data Exploration، تحلیل‌های Uni-variate و Bi-variate، رفع Outlierها و پاک‌سازی Missing Values را به طور کامل پوشش می‌دهند. در بخش‌های تخصصی دوره، سه تکنیک اصلی و کاربردی شامل Logistic Regression، Linear Discriminant Analysis و K-Nearest Neighbors به صورت تئوری و عملی آموزش داده می‌شوند. فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه عملکرد مدل‌های ساخته شده را با ابزار Confusion Matrix سنجیده و نتایج خروجی را تحلیل نمایند تا تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری در محیط‌های تجاری اتخاذ کنند. علاوه بر ویدیوها و فایل‌های تمرینی، پروژه عملی کاملی در نظر گرفته شده است تا فراگیران یادگیری خود را تثبیت کرده و مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار Data Science و Machine Learning را کسب کنند.

آنچه فرا خواهید گرفت

درک نحوه تفسیر نتایج مدل Logistic Regression در Python و تبدیل آن‌ها به راهکارهای کاربردی کسب‌وکار
یادگیری تکنیک‌های Linear Discriminant Analysis و K-Nearest Neighbors در Python
انجام تحلیل اولیه داده‌ها با استفاده از Univariate Analysis پیش از اجرا و پیاده‌سازی مدل Classification
پیش‌بینی پیامدها و نتایج آینده بر اساس داده‌های گذشته با پیاده‌سازی الگوریتم‌های Machine Learning
کسب دانش عمیق در زمینه جمع‌آوری داده‌ها و Data Preprocessing برای مسائل Logistic Regression
یادگیری نحوه حل مسائل واقعی دنیای تجاری با استفاده از تکنیک‌های مختلف Classification
اجرای پروژه عملی جامع جهت پیاده‌سازی و تثبیت تمام آموخته‌های دوره
یادگیری آمار پایه و مقدماتی با استفاده از کتابخانه Numpy در Python
نمایش و تجسم‌سازی داده‌ها Data Representation با استفاده از کتابخانه Seaborn در Python
پیاده‌سازی تکنیک‌های Classification در Machine Learning با استفاده از کتابخانه‌های Scikit-Learn و Statsmodels

این دوره مناسب افرادیست که

افرادی که به دنبال فعالیت حرفه‌ای و توسعه مسیر شغلی در حوزه Data Science هستند
متخصصان و شاغلانی که قصد دارند مسیر یادگیری داده Data Journey خود را آغاز کنند
متخصصان آمار که نیازمند کسب تجربه عملی و کاربردی بیشتر هستند
تمامی علاقه‌مندانی که می‌خواهند تکنیک‌های Classification در Machine Learning را در زمانی کوتاه از سطح مبتدی تا پیشرفته فرا بگیرند