آموزش نوآوری های علم داده: روش های پیشرفته، آزمایشگاه های تعاملی

سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر علم داده های پیشرفته Introduction to Advanced Data Science

• مقدمه Introduction

• تکامل علم داده: پرده برداری از سفر تاریخی و معاصر The Evolution of Data Science: Unveiling the Historical Journey and Contemporary

• تسلط بر علم داده های پیشرفته: مهارت ها و تکنیک های ضروری Mastering Advanced Data Science: Essential Skills and Techniques

• علم داده های دنیای واقعی: مطالعات موردی و بینش های تحول آفرین Real-World Data Science: Case Studies and Transformative Insights

• کاوش در دنیای داده محور: چالش ها، فرصت ها و رشد آینده در Exploring the Data-Driven World: Challenges, Opportunities, and Future Growth in

• مبانی علم داده: مفاهیم و تکنیک های ضروری برای مبتدیان Foundations of Data Science: Essential Concepts and Techniques for Beginners

• Jupyter-notebook را در لینوکس از Basics نصب کنید Install the Jupyter-notebook in the linux from Basics

• با استفاده از دستور pip، jupyter را با پایتون در لینوکس نصب کنید install jupyter with python in linux with the help of pip command

• معرفی Jupyter-notebook___ نحوه استفاده از آن، نحوه اجرای آن از اصول اولیه Jupyter-notebook introduction___ how to use it, how to run it from basics

• Variable در پایتون از Basics چیست What is Variable in the python from Basics

• بازتاب ادیسه علم داده: نقاط عطف و تغییرات پارادایم Reflecting the Data Science Odyssey: Milestones and Paradigm Shifts

• ادیسه داده ها: رونمایی از مهارت در مهارت ها و تکنیک های ضروری Data Odyssey: Unveiling Proficiency in Essential Skills & Techniques

• اطلاعات بینش پرده برداری شد: کشف چالش های دنیای واقعی Data Insights Unveiled: Unraveling Real-World Challenges

• متغیر و انواع داده: عملیات پایه با اعداد صحیح، شناورها و رشته ها Variable & Data Types: Basic Operations with Integers, Floats, and Strings

• عملیات حسابی در پایتون Arithmetic Operations in Python

• ساختارهای داده پایتون و نحو Python Data Structures and Syntax

• عملیات مشروط با عبارات If Conditional Operations with If Statements

• با استفاده از حلقه‌های for و while به هنر تکرار روی فهرست‌ها، تاپل‌ها و لغت‌نامه‌ها تسلط پیدا کنید. Master the art of iterating over lists, tuples, and dictionaries using both for and while loops.

• تسلط بر عبارات شرطی: عملگر سه تایی Mastering Conditional Expressions: Ternary Operator

• تسلط بر عملکرد و دستکاری فایل: عملیات پارامتری، مقادیر بازگشتی و ورودی/خروجی فایل Function Mastery & File Manipulation: Parameterized Operations, Return Values, and File I/O

تسلط بر تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها Mastering Data Analysis Techniques

• تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته برای علم داده: قدرت Insigh داده را آزاد کنید Advanced Statistical Analysis for Data Science: Unleash the Power of Data Insigh

• ملزومات علم داده: آمار توصیفی کارشناسی ارشد برای تجزیه و تحلیل داده های قدرتمند Data Science Essentials: Master Descriptive Statistics for Powerful Data Analysi

• آمار استنباطی پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری Advanced Inferential Statistics for Data Analysis and Decision Making

• تسلط بر تکنیک های پیشرفته EDA برای بینش داده های عمیق تر Mastering Advanced EDA Techniques for Deeper Data Insights

• تشخیص الگوی پیشرفته: تکنیک هایی برای تجزیه و تحلیل داده ها و تشخیص ناهنجاری Advanced Pattern Recognition: Techniques for Data Analysis and Anomaly Detection

• خواندن و بارگذاری اطلاعات فایل CSV در پایتون CSV File Data Reading & Loading in Python

تجسم داده های پیشرفته Advanced Data Visualization

• تسلط بر تجسم داده ها: باز کردن بینش ها از طریق ارتباط تصویری موثر Mastering Data Visualization: Unlocking Insights through Effective Visual Commun

• تسلط بر تجسم داده ها: انتخاب نمودار مناسب برای ارتباطات موثر Mastering Data Visualization: Choosing the Right Chart for Effective Communicati

• تجسم داده های تعاملی با پایتون: ایجاد تجسم های جذاب Usi Interactive Data Visualization with Python: Creating Engaging Visualizations Usi

• تسلط بر تجسم داده های جغرافیایی: قدرت بینش های فضایی را آزاد کنید Mastering Geographic Data Visualization: Unleash the Power of Spatial Insights

• تجسم داده ها و داستان سرایی: ایجاد روایت های قانع کننده برای بینش Data Visualization and Storytelling: Crafting Compelling Narratives for Insights

الگوریتم های یادگیری ماشین ضروری Essential Machine Learning Algorithms

• تسلط بر الگوریتم های یادگیری ماشین: راهنمای جامع برای علم داده Pr Mastering Machine Learning Algorithms: A Comprehensive Guide for Data Science Pr

• یادگیری تحت نظارت: ساخت مدل های پیش بینی برای تجزیه و تحلیل داده ها Supervised Learning: Building Predictive Models for Data Analysis

• یادگیری بدون نظارت: کاوش الگوها در داده های بدون برچسب Unsupervised Learning: Exploring Patterns in Unlabeled Data

• یادگیری گروهی: تقویت و جمع‌آوری برای پیش‌بینی‌های بهبودیافته Ensemble Learning: Boosting and Bagging for Improved Predictions

• تسلط بر طبقه بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین: تکنیک های پیشرفته Mastering Classification and Regression in Machine Learning: Advanced Techniques

ارزیابی و بهینه سازی مدل Model Evaluation and Optimization

• ارزیابی عملکرد مدل: معیارها و استراتژی‌ها برای یادگیری ماشین Evaluating Model Performance: Metrics and Strategies for Machine Learning

• تنظیم فراپارامتر پیشرفته برای عملکرد مدل پیشرفته در علم داده Advanced Hyperparameter Tuning for Enhanced Model Performance in Data Science

• ارزیابی مدل قوی با تکنیک های اعتبارسنجی متقابل در علم داده Robust Model Evaluation with Cross-Validation Techniques in Data Science

• درک مبادله بایاس-واریانس در علم داده: دستیابی به حالت بهینه Understanding the Bias-Variance Tradeoff in Data Science: Achieving Optimal Mode

• بهینه‌سازی مدل پیشرفته: مدل‌های یادگیری ماشینی تنظیم دقیق برای Per Optimal Advanced Model Optimization: Fine-tuning Machine Learning Models for Optimal Per

مهندسی ویژگی های پیشرفته Advanced Feature Engineering

• تسلط بر مهندسی ویژگی: باز کردن قدرت بینش داده ها Mastering Feature Engineering: Unlocking the Power of Data Insights

• استراتژی های مهندسی ویژگی های پیشرفته: باز کردن قفل الگوهای پیچیده در داده ها Advanced Feature Engineering Strategies: Unlocking Complex Patterns in Data

• بهینه سازی عملکرد مدل: نقش مهندسی ویژگی برای علم داده P Optimizing Model Performance: The Role of Feature Engineering for Data Science P

• تسلط بر مهندسی ویژگی های سری زمانی برای تجزیه و تحلیل دقیق پیش بینی Mastering Time Series Feature Engineering for Accurate Predictive Analytics

• ملاحظات اخلاقی در مهندسی ویژگی: تعصب، انصاف و شفافیت Ethical Considerations in Feature Engineering: Bias, Fairness, and Transparency

کاوش در یادگیری عمیق Exploring Deep Learning

• اصول یادگیری عمیق: کاوش در مفاهیم و معماری Deep Learning Fundamentals: Exploring Concepts and Architectures

• فرو رفتن عمیق در شبکه های عصبی: بلوک های ساختمان مدل های یادگیری عمیق Deep Dive into Neural Networks: Building Blocks of Deep Learning Models

• پردازش و تشخیص تصویر پیشرفته با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشن (C Advanced Image Processing and Recognition Using Convolutional Neural Networks (C

• شبکه‌های عصبی بازگشتی پیشرفته (RNN) برای مدل‌سازی داده‌های متوالی Advanced Recurrent Neural Networks (RNNs) for Sequential Data Modeling

• یادگیری عمیق کارآمد با آموزش انتقالی: باز کردن قدرت پیش از آموزش Efficient Deep Learning with Transfer Learning: Unlocking the Power of Pre-Train

پردازش زبان طبیعی (NLP) Natural Language Processing (NLP)

• پردازش زبان طبیعی پیشرفته: مبانی و مفاهیم برای علم داده Advanced Natural Language Processing: Foundations and Concepts for Data Science

• پیش پردازش متن در NLP: داده های متن را به طور موثر پاک و تغییر دهید Text Preprocessing in NLP: Clean and Transform Text Data Effectively

• شناسایی پیشرفته نام نهاد (NER) برای تجزیه و تحلیل متن Advanced Named Entity Recognition (NER) for Text Analysis

• تجزیه و تحلیل احساسات: استخراج احساسات از داده های متنی Sentiment Analysis: Extracting Emotions from Textual Data

• شناسایی پیشرفته نام نهاد (NER) برای تجزیه و تحلیل متن Advanced Named Entity Recognition (NER) for Text Analysis

سیستم های توصیه Recommendation Systems

• تسلط بر سیستم های توصیه: تحویل محتوای شخصی شده Mastering Recommendation Systems: Personalized Content Delivery

• تکنیک های پیشرفته فیلتر مشارکتی برای سیستم های توصیه Advanced Collaborative Filtering Techniques for Recommendation Systems

• فیلترینگ مبتنی بر محتوا پیشرفته برای توصیه های شخصی در Data Scienc Advanced Content-Based Filtering for Personalized Recommendations in Data Scienc

• مدل های فاکتورسازی ماتریس پیشرفته برای سیستم های توصیه Advanced Matrix Factorization Models for Recommendation Systems

• ارزیابی سیستم های توصیه: معیارهایی برای ارزیابی عملکرد Evaluating Recommendation Systems: Metrics for Performance Assessment

ملاحظات اخلاقی در علم داده Ethical Considerations in Data Science

• تکنیک های پیشرفته برای استقرار مدل های یادگیری ماشین در تولید Advanced Techniques for Deploying Machine Learning Models in Production

• مقیاس پذیری و بهینه سازی عملکرد برای مدل های یادگیری ماشین Scalability and Performance Optimization for Machine Learning Models

• تکنیک‌های پیشرفته برای نظارت و نگهداری از حالت یادگیری ماشین مستقر Advanced Techniques for Monitoring and Maintaining Deployed Machine Learning Mod

• ملاحظات اخلاقی در استقرار مدل: تضمین انصاف، شفافیت و Ethical Considerations in Model Deployment: Ensuring Fairness, Transparency, and

• مطالعات موردی استقرار مدل در دنیای واقعی: چالش ها، راه حل ها و درس ها Real-World Model Deployment Case Studies: Challenges, Solutions, and Lessons

استقرار مدل های یادگیری ماشینی Deploying Machine Learning Models

• تشخیص کلاهبرداری پیشرفته: تکنیک های یادگیری ماشینی برای شناسایی تقلب Advanced Fraud Detection: Machine Learning Techniques for Fraud Identification"

• تجزیه و تحلیل پیشرفته مراقبت های بهداشتی: مدل سازی و بهینه سازی پیش بینی برای Data-Dri Advanced Healthcare Analytics: Predictive Modeling and Optimization for Data-Dri

• پیش بینی مالی با علم داده: تجزیه و تحلیل سری زمانی، ارزیابی ریسک، Financial Forecasting with Data Science: Time Series Analysis, Risk Assessment,

• تکنیک های پیشرفته در تجزیه و تحلیل تصویر و ویدئو با یادگیری ماشینی Advanced Techniques in Image and Video Analysis with Machine Learning

• تجزیه و تحلیل داده های ژنومی: آزادسازی قدرت علم داده در ژنومیکس Genomic Data Analysis: Unleashing the Power of Data Science in Genomics

راهنمایی شغلی و کاریابی Career Guidance and Job Placement

• شروع پروژه Capstone Science Data: شروع و دامنه هدایت شده Data Science Capstone Project Kickoff: Guided Initiation and Scope

• اجرای پروژه Capstone علوم داده پیشرفته Advanced Data Science Capstone Project Implementation

• تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها: راهنمای جامع برای علم داده های مشتاق Data Analysis and Visualization: A Comprehensive Guide for Aspiring Data Science

• مستندات جامع پروژه Capstone: روش‌شناسی، یافته‌ها و Insig Comprehensive Capstone Project Documentation: Methodologies, Findings, and Insig

• تسلط بر مهارت های ارائه برای ارتباطات موثر علم داده Mastering Presentation Skills for Effective Data Science Communication

• پروژه Capstone Science Data: بررسی و بازخورد همتایان Data Science Capstone Project: Peer Review and Feedback

فرصت های یادگیری مستمر Continuous Learning Opportunities

• بررسی روندهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: پرده برداری از آینده علم داده Exploring AI and Machine Learning Trends: Unveiling the Future of Data Science

• تجزیه و تحلیل پیشرفته داده های بزرگ: تسلط بر ابزارها و فن آوری ها برای علم داده Advanced Big Data Analytics: Mastering Tools and Technologies for Data Science

• کاوش هوش مصنوعی قابل توضیح: افزایش تفسیرپذیری و شفافیت مدل Exploring Explainable AI: Enhancing Model Interpretability and Transparency

• محاسبات لبه در علم داده: افزایش پردازش و تحلیل داده های بلادرنگ Edge Computing in Data Science: Enhancing Real-Time Data Processing and Analytic

• کاوش در هم افزایی محاسبات کوانتومی و علم داده: الگوریتم‌ها، اپلیکیشن Exploring the Synergy of Quantum Computing and Data Science: Algorithms, Applica

ساخت نمونه کار پروژه داده Building a Data Project Portfolio

• ایجاد نمونه کارها در علم داده: نمایش مهارت ها و دستاوردهای شما Building a Data Science Portfolio: Showcasing Your Skills and Achievements

• تسلط بر استراتژی های جستجوی شغل علم داده: شبکه، رزومه و مصاحبه Mastering Data Science Job Search Strategies: Networking, Resumes, and Interview

• تغییر مسیرهای شغلی در علم داده: تخصص، ارتقاء مهارت، و I Navigating Career Transitions in Data Science: Specialization, Upskilling, and I

• گواهینامه های صنعت: شغل علم داده خود را با اعتبار تقویت کنید Industry Certifications: Boost Your Data Science Career with Credibility

• پذیرش یادگیری مستمر در علم داده: جلوتر از منحنی باشید Embracing Continuous Learning in Data Science: Stay Ahead of the Curve

یادگیری مادام العمر و ذهنیت رشد Lifelong Learning and Growth Mindset

• فناوری های نوظهور در علم داده: کاوش در آینده هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی Emerging Technologies in Data Science: Exploring the Future of AI, Machine Learn

• علم داده در سال 2030: کاوش در آینده بینش های مبتنی بر داده Data Science in 2030: Exploring the Future of Data-driven Insights

• علم داده اثبات آینده: مرور ملاحظات اخلاقی در عصر دا Future-proofing Data Science: Navigating Ethical Considerations in the Age of Da

• علم داده برای پایداری: استفاده از رویکردهای مبتنی بر داده برای محیط زیست Data Science for Sustainability: Leveraging Data-driven Approaches for Environme

بخش 15: نتیجه گیری دوره و گواهینامه Section 15: Course Conclusion and Certification

• چالش های کدنویسی پایتون: مهارت های علم داده خود را با چالش برانگیز Exer افزایش دهید Python Coding Challenges: Enhance Your Data Science Skills with Challenging Exer

• تمرین‌های دستکاری داده‌های پایتون: تمیز کردن، تبدیل، و An Python Data Manipulation Exercises: Master Data Cleaning, Transformation, and An

• تمرین الگوریتم یادگیری ماشین: کدنویسی عملی برای علم داده Machine Learning Algorithm Practice: Hands-on Coding for Data Science

• کدگذاری تجسم پیشرفته: تجسم داده های تعاملی با Matplotlib a Advanced Visualization Coding: Interactive Data Visualizations with Matplotlib a

تحلیل و پیش بینی سری های زمانی Time Series Analysis and Forecasting

• تسلط بر تجزیه و تحلیل سری های زمانی: مبانی، مبانی، و مدل های پیش بینی Mastering Time Series Analysis: Foundations, Fundamentals, and Predictive Modeli

• تسلط بر تکنیک های پیش بینی پیشرفته برای بینش داده های پیشرفته Mastering Advanced Forecasting Techniques for Enhanced Data Insights

• تقویت پیش‌بینی سری‌های زمانی: استراتژی‌های بهینه‌سازی پیشرفته Enhancing Time Series Forecasting: Advanced Optimization Strategies

• تشخیص ناهنجاری زمانی: شناسایی نقاط پرت در داده‌های سری زمانی Temporal Anomaly Detection: Identifying Outliers in Time Series Data

• کاربردهای دنیای واقعی پیش‌بینی سری‌های زمانی: مطالعات موردی و بینش Real-World Applications of Time Series Forecasting: Case Studies and Insights

تشخیص ناهنجاری Anomaly Detection

• آشکارسازی ناهنجاری ها: اصول و تکنیک ها Unmasking Anomaly Detection: Principles and Techniques

• تشخیص کلاهبرداری پیشرفته با تکنیک های تشخیص ناهنجاری: استراتژی ها و بهترین ها Advanced Fraud Detection with Anomaly Detection Techniques: Strategies and Best

• بهینه سازی مدل های تشخیص ناهنجاری: تنظیم دقیق برای دقت Optimizing Anomaly Detection Models: Fine-Tuning for Precision

• تشخیص ناهنجاری زمانی: نظارت بر الگوهای غیرمعمول در طول زمان Temporal Anomaly Detection: Monitoring Unusual Patterns Over Time

• فراتر از امنیت: تشخیص ناهنجاری در دامنه های مختلف داده Beyond Security: Anomaly Detection in Diverse Data Domains

روش های بیزی در علم داده Bayesian Methods in Data Science

• بررسی آمار بیزی: راهنمای عملی برای دانشمندان داده Exploring Bayesian Statistics: A Practical Guide for Data Scientists

• استنتاج بیزی: اتخاذ تصمیمات آگاهانه با عدم قطعیت داده ها Bayesian Inference: Making Informed Decisions with Data Uncertainty

• بهینه سازی عدم قطعیت مدل: رویکردهای بیزی برای پیش بینی های پیشرفته Optimizing Model Uncertainty: Bayesian Approaches for Enhanced Predictions

• یادگیری ماشین بیزی: ادغام مدل های احتمالی Bayesian Machine Learning: Integrating Probabilistic Models

• ملاحظات اخلاقی در تجزیه و تحلیل داده های بیزی: شفافیت و انصاف Ethical Considerations in Bayesian Data Analysis: Transparency and Fairness

یادگیری تقویتی Reinforcement Learning

• ملزومات یادگیری تقویتی: مقدمه ای برای مبتدیان Essentials of Reinforcement Learning: An Introduction for Beginners

• یادگیری تقویتی: فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف برای تصمیم گیری متوالی Reinforcement Learning: Markov Decision Processes for Sequential Decision-Making

• یادگیری تقویتی عمیق: پیمایش در تصمیم گیری متوالی Deep Reinforcement Learning: Navigating Sequential Decision-Making

• روش های گرادیان خط مشی: آموزش عوامل برای استراتژی های تصمیم گیری بهینه Policy Gradient Methods: Training Agents for Optimal Decision Strategies

• باز کردن موفقیت: کاربردهای واقعی یادگیری تقویتی Unlocking Success: Real-World Applications of Reinforcement Learning

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با Spark Big Data Analytics with Spark

• مثال کد برای یک تمرین علم داده، همراه با ویژگی های پیشرفته، پاک کردن ex code example for a data science exercise, along with enhanced features, clear ex

• پردازش کارآمد داده با Spark: بهینه سازی تجزیه و تحلیل در مقیاس بزرگ Efficient Data Processing with Spark: Optimizing Large-Scale Analytics

• ساده کردن پرس و جو و تحلیل داده های بزرگ با Spark SQL و DataFrames Simplifying Big Data Querying and Analysis with Spark SQL and DataFrames

• یادگیری ماشینی با Spark: استفاده از داده های بزرگ برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده Machine Learning with Spark: Harnessing Big Data for Predictive Analytics

• تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در زمان واقعی: آزادسازی بینش با جریان اسپارک Real-Time Big Data Analytics: Unleashing Insights with Spark Streaming

هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) Explainable AI (XAI)

• ابهام زدایی از هوش مصنوعی قابل توضیح: اصول و اهمیت Demystifying Explainable AI: Principles and Importance

• مدل های قابل تفسیر در یادگیری ماشینی: مروری جامع Interpretable Models in Machine Learning: A Comprehensive Overview

• ابهام زدایی از مدل های جعبه سیاه: تکنیک هایی برای توضیح پذیری Demystifying Black Box Models: Techniques for Explainability

• کاربردهای هوش مصنوعی قابل توضیح: تأثیر دنیای واقعی و داستان های موفقیت Applications of Explainable AI: Real-World Impact and Success Stories

• ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی قابل توضیح: ایجاد تعادل بین شفافیت و پیچیدگی Ethical Considerations in Explainable AI: Balancing Transparency and Complexity

فرا یادگیری و AutoML Meta-Learning and AutoML

• مبانی فرا یادگیری: ساخت مدل های تطبیقی ​​برای یادگیری کارآمد Meta-Learning Fundamentals: Building Adaptive Models for Efficient Learning

• رمزگشایی AutoML: ساده سازی ساخت مدل با یادگیری ماشین خودکار Demystifying AutoML: Streamlining Model Building with Automated Machine Learning

• بهینه سازی مدل ها در میان وظایف: تنظیم فراپارامتر در فرا یادگیری Optimizing Models Across Tasks: Hyperparameter Tuning in Meta-Learning

• تسریع عملکرد مدل با آموزش انتقال در AutoML Accelerating Model Performance with Transfer Learning in AutoML

• کاوش فرا یادگیری و اتوML: چالش‌ها، فرصت‌ها و مفاهیم آینده Exploring Meta-Learning and AutoML: Challenges, Opportunities, and Future Implic

چالش های کدگذاری علم داده: تسلط بر مفاهیم از طریق تمرینات عملی Data Science Coding Challenges: Mastering Concepts through Hands-On Exercises

• تسلط اکسل: کشف بینش داده ها Excel Mastery: Unraveling Data Insights

• تجزیه و تحلیل داده های اکسل پیشرفته: تکنیک های تسلط برای بینش عمیق و بیشتر Advanced Excel Data Analysis: Mastering Techniques for In-Depth Insights & more+

• درک نکات ضروری علم داده (در سطح پیشرفته عملی) Understanding Data Science Essentials (On practical Advanced level's)

دسترسی به داده های چند زبانه: پل زدن پایتون، R و SQL (فقط برای علم داده) Multi-Language Data Access: Bridging Python, R, and SQL (Only for Data Science)

• ملزومات علم داده: تسلط بر متغیرها و انواع داده ها Data Science Essentials: Mastering Variables and Data Types

• تسلط بر علم داده: اپراتور پیشرفته و تکنیک های بیان Mastering Data Science: Advanced Operator and Expression Techniques