آموزش دیپلم حرفه ای در علم داده

سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر علم داده Introduction to Data Science

• مروری بر علم داده: چیست و چرا مهم است؟ Overview of Data Science: What is it and why is it important?

• حوزه های کلیدی علم داده: تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین، تجسم داده ها Key Areas of Data Science: Data analysis, machine learning, data visualization

• نقش یک دانشمند داده در صنایع مختلف The Role of a Data Scientist in Various Industries

• ابزارها و فناوری های کلیدی مورد استفاده در علم داده Key Tools and Technologies Used in Data Science

برنامه نویسی پایتون برای علم داده Python Programming for Data Science

• مبانی پایتون: متغیرها، انواع داده ها، حلقه ها، توابع و شرایط Python Basics: Variables, Data Types, Loops, Functions, and Conditionals

• ساختارهای داده در پایتون: لیست ها، دیکشنری ها، تاپل ها و مجموعه ها Data Structures in Python: Lists, Dictionaries, Tuples, and Sets

• نوشتن و اجرای اسکریپت های پایتون برای دستکاری داده ها Writing and Running Python Scripts for Data Manipulation

آمار و احتمال برای علم داده Statistics and Probability for Data Science

• مفاهیم کلیدی: میانگین، میانه، حالت، واریانس و انحراف معیار Key Concepts: Mean, Median, Mode, Variance, and Standard Deviation

• مبانی و نظریه های احتمال: احتمال شرطی، قضیه بیز Probability Basics and Theories: Conditional Probability, Bayes’ Theorem

• توزیع های آماری: نرمال، دو جمله ای، پواسون Statistical Distributions: Normal, Binomial, Poisson

• آزمون فرضیه ها و فواصل اطمینان Hypothesis Testing and Confidence Intervals

پیش پردازش و تمیز کردن داده ها Data Preprocessing and Cleaning

• اهمیت پیش پردازش داده ها در علم داده Importance of Data Preprocessing in Data Science

• مدیریت داده های گمشده: انتساب در مقابل حذف Handling Missing Data: Imputation vs. Removal

• تبدیل داده ها: عادی سازی، استانداردسازی Data Transformation: Normalization, Standardization

تکنیک های تجسم داده ها Data Visualization Techniques

• مقدمه ای بر تجسم داده ها و اهمیت آن Introduction to Data Visualization and Its Importance

• استفاده از Matplotlib و Seaborn برای تجسم اولیه Using Matplotlib and Seaborn for Basic Visualization

• ایجاد و سفارشی کردن نمودارها: نوار، خط، هیستوگرام، نمودار پراکندگی Creating and Customizing Graphs: Bar, Line, Histogram, Scatter Plot

مبانی یادگیری ماشین Machine Learning Fundamentals

• مقدمه ای بر یادگیری ماشینی: یادگیری تحت نظارت در مقابل یادگیری بدون نظارت Introduction to Machine Learning: Supervised vs. Unsupervised Learning

• مفاهیم کلیدی: داده های آموزشی، ویژگی ها، متغیر هدف و الگوریتم ها Key Concepts: Training Data, Features, Target Variable, and Algorithms

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ Big Data Analytics

• کلان داده چیست؟ ویژگی ها و چالش ها What is Big Data? Characteristics and Challenges

نتیجه گیری و پایان دوره Conclusions and End of the Course

• نتیجه گیری Conclusion