یادگیری ماشین برای مبتدیان: ساخت و آموزش مدل یادگیری ماشین - آخرین آپدیت

راهنمای گام به گام درک، ساخت و ارزیابی اولین مدل یادگیری ماشین

در دنیای امروز که داده‌ها حرف اول را می‌زنند، توانایی تحلیل، تفسیر و استفاده از داده‌ها یک مهارت حیاتی در صنایع مختلف است. این دوره به دقت طراحی شده است تا به مبتدیان یک معرفی جامع از مفاهیم اساسی، ابزارها و تکنیک‌های علم داده ارائه دهد. این دوره به عنوان دروازه‌ای به دنیای هیجان‌انگیز و به سرعت در حال رشد علم داده عمل می‌کند و شما را با دانش و مهارت‌های عملی مورد نیاز برای شروع سفرتان در این حوزه مجهز می‌کند.

چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟

• مبتدیان بدون تجربه قبلی: افرادی که در علم داده و برنامه‌نویسی تازه‌کار هستند و می‌خواهند اصول اولیه را درک کنند و یک پایه محکم بسازند.
• تغییر دهندگان مسیر شغلی: متخصصان از زمینه‌های غیرفنی که به دنبال انتقال به نقش‌های علم داده یا تحلیل هستند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان جدید: دانشجویان و فارغ‌التحصیلان از هر رشته‌ای که به دنبال کسب مهارت‌های ارزشمند علم داده هستند.
• متخصصان کسب و کار: تحلیلگران، مدیران و تصمیم‌گیرندگانی که هدفشان استفاده از داده‌ها برای برنامه‌ریزی استراتژیک و کارایی عملیاتی است.
• آموزش دهندگان و محققان: دانشگاهیان و محققانی که نیاز به تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها برای مطالعات و آموزش خود دارند.
• علاقه‌مندان به فناوری: علاقه‌مندانی که مشتاق یادگیری درباره علم داده و کاربردهای آن هستند.

در این دوره چه چیزی یاد خواهید گرفت

در طول این دوره، شما:

1. بارگیری و پاکسازی داده‌ها: داده‌ها را بارگیری کرده و پاکسازی داده‌ها را برای اطمینان از کیفیت و سازگاری داده‌ها انجام دهید.
2. کاوش و تجسم داده‌ها: تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) را انجام دهید و با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn، تجسم ایجاد کنید.
3. مدیریت داده‌های از دست رفته: استراتژی‌هایی را برای شناسایی، مدیریت و جایگزینی داده‌های از دست رفته پیاده‌سازی کنید.
4. درک انواع مختلف داده: انواع مختلف داده‌ها، از جمله عددی، دسته‌بندی
5. درک اصول یادگیری ماشین: اصول یادگیری ماشین را بیاموزید و بین یادگیری نظارت شده و بدون نظارت تمایز قائل شوید.
6. آموزش و ارزیابی مدل‌ها: با استفاده از Scikit-Learn، مدل‌های یادگیری ماشین را توسعه، آموزش و ارزیابی کنید.
7. انجام مهندسی ویژگی: مهندسی ویژگی را برای افزایش عملکرد مدل با ایجاد، تبدیل و انتخاب ویژگی‌ها انجام دهید.
8. تفسیر خروجی‌های مدل: معیارهایی مانند دقت، صحت، فراخوانی و امتیاز F1 را درک کنید.
9. درک پیش پردازش داده‌ها: مراحل پیش پردازش داده‌ها، از جمله نرمال سازی، استاندارد سازی و رمزگذاری متغیرهای دسته‌بندی را اجرا کنید.

چرا این دوره برای شما ارزشمند است

• معرفی جامع: این دوره یک معرفی کامل از علم داده ارائه می‌دهد و مفاهیم، ابزارها و تکنیک‌های اساسی را بدون فرض هیچ دانش قبلی پوشش می‌دهد.
• مهارت‌های عملی: تاکید بر یادگیری عملی با مجموعه‌های داده واقعی برای ایجاد مهارت‌های عملی که بلافاصله قابل استفاده هستند.
• یادگیری انعطاف پذیر: طراحی شده برای انطباق با سرعت‌ها و سبک‌های مختلف یادگیری، به شما این امکان را می‌دهد که با سرعت خود پیشرفت کنید.
• پیشرفت شغلی: خود را به مهارت‌های علم داده مورد تقاضا مجهز کنید که در صنایع مختلف بسیار ارزشمند هستند و چشم اندازهای شغلی شما را بهبود می‌بخشند.
• محیط پشتیبانی: دسترسی به جامعه‌ای از یادگیرندگان و متخصصان که در طول سفر یادگیری شما پشتیبانی می‌کنند، به سوالات پاسخ می‌دهند و بینش‌ها را به اشتراک می‌گذارند.

چه به دنبال شروع یک شغل جدید باشید، چه در نقش فعلی خود پیشرفت کنید یا به سادگی درک عمیق‌تری از علم داده به دست آورید، دوره "مبانی علم داده" متناسب با نیازهای شما طراحی شده است و به شما کمک می‌کند تا به اهداف خود برسید. به ما بپیوندید و اولین قدم را در جهت تسلط بر علم داده و باز کردن پتانسیل تصمیم گیری مبتنی بر داده بردارید.

پیش نیازها

• مهارت‌های کامپیوتر پایه
• یک لپ تاپ یا کامپیوتر رومیزی با یک سیستم عامل مدرن (ویندوز، macOS یا لینوکس).
• یک اتصال اینترنتی مطمئن

کلیدواژه‌ها

یادگیری ماشین، علم داده، آموزش یادگیری ماشین، داده کاوی، تحلیل داده، پایتون، Scikit-Learn، Matplotlib، Seaborn، دوره علم داده، مهندسی ویژگی، پردازش داده، داده های گمشده