×
ribbon

آموزش داده کاوی به صورت عملی با پایتون

مدرس:

محمد نظری

امروزه داده ها یکی از ارزشمندترین دارایی های هر کسب وکار محسوب می شوند و نقش مهمی در... بیشتر
گواهی‌نامه
3.9 (11)
2 دیدگاه
1,542دانشجو
5ساعت
سرفصل‌ها
مقدماتی سطح دوره

اشتراک مکتب‌پلاس

خرید اشتراک

با خرید اشتراک مکتب‌پلاس، علاوه بر این دوره، به بیش از ۴،۰۰۰ دوره دیگر دسترسی خواهید داشت.

دسترسی به تمام دوره‌هابیش از ۴،۰۰۰ دوره
محتوای دوره
سرفصل‌ها
پیش‌نیاز‌ها
توضیحات دوره
دیدگاه کاربران
درباره مدرس

آنچه در این دوره می‌آموزید

یادگیری فرآیند داده‌کاوی به صورت عملی

آشنایی با معروف‌ترین ابزارهای داده‌کاوی

آموزش تحلیل انواع مختلف داده

آموزش ساخت مدل‌های مختلف هوش مصنوعی

این دوره شامل:

5 ساعت ویدئو

گواهینامه مکتب‌خونه

دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره

سرفصل‌های دوره

9 فصل30 جلسه5 ساعت ویدیو
مقدمه
  مقدمه‌ای بر دوره و فرایند داده‌کاوی در صنعت
14:20
  معرفی زبان‌برنامه نویسی و محیط‌های مناسب برای داده‌کاوی
13:13
کتابخانه‌ی NumPy
  تعریف ماتریس و عملیات‌های پایه‌ای
15:00
  توابع تصادفی (Random Generator)
14:28
کتابخانه‌ی Pandas
  تعریف و ساخت DataFrame
12:46
  آشنایی با توابع DataFrame
14:52
کتابخانه‌ی PySpark
  Spark چیست و چگونه کار می‌کند
13:38
  تعریف و ساخت RDD
14:45
  آشنایی با توابع مهم RDD
11:55
کتابخانه‌ی Matplotlib
  معرفی Matplotlib و ساخت نمودار خطی
11:08
  Markers
06:28
  Labels
11:12
  Grid & Subplot
06:51
  نمودار پراکندگی (Scatter)
07:29
  نمودارهای ستونی (Histograms)، میله‌ای (Bars) و دایره‌ای (Pie)
10:32
کتابخانه‌ی Scikit-Learn
  معرفی و مقدمات استفاده از Scikit-learn
10:41
  یادگیری با نظارت (Supervised learning): طبقه‌بندی (Classification)
13:38
  یادگیری با نظارت (Supervised learning): مدل خطی (Linear model)
08:35
  ارزیابی مدل‌ها
14:48
  یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning): خوشه بندی (Clustering)
04:36
کتابخانه‌ی PyTorch
  Tensor
14:23
  Datasets و DataLoader
10:37
  ساخت Model شبکه عصبی
14:00
  معرفی TensorFlow
04:16
کتابخانه‌ی NetworkX
  گره (Node) و یال (Edge)
17:25
  توابع کاربردی
06:41
  الگوریتم‌های گرافی
06:57
  رسم گراف
05:50
ابزارهای تحلیل گرافی
  Cytoscape
07:03
  Gephi
04:09

پیش‌نیاز‌ها

آشنایی حداقلی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیش نیاز این دوره است.

 

توضیحات دوره

امروزه داده‌ها یکی از ارزشمندترین دارایی‌های هر کسب‌وکار محسوب می‌شوند و نقش مهمی در شکل‌گیری تصمیم‌های دقیق و هوشمند دارند. داده کاوی به شما این امکان را می‌دهد که از دل حجم بالای اطلاعات، الگوهای پنهان و کاربردی استخراج کنید و دید بهتری نسبت به مسائل واقعی به‌دست آورید.

در این دوره یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از پایتون و ابزارهای استاندارد صنعت داده کاوی، داده‌ها را تحلیل و پردازش کنید و از آن‌ها برای حل مسائل واقعی استفاده کنید. اگر هنوز با پایتون آشنایی ندارید، می‌توانید مسیر یادگیری را از دوره آموزش پایتون شروع کنید و وارد دنیای تحلیل داده شوید.

معرفی دوره داده کاوی با پایتون

این دوره یک کارگاه عملی از داده کاوی است که به شما کمک می‌کند فرآیند واقعی تحلیل داده را از ابتدا تا رسیدن به نتیجه نهایی یاد بگیرید. تمرکز اصلی دوره روی کار با داده‌های واقعی و استفاده از ابزارهایی است که در پروژه‌های صنعتی استفاده می‌شوند و فراتر از آموزش تئوری است.

در طول دوره با آموزش دیتا ماینینگ با پایتون آشنا می‌شوید؛ از آماده‌سازی داده‌ها و تحلیل اولیه گرفته تا مدل‌سازی و استخراج الگوهای کاربردی را آموزش می‌بینید. در این دوره تمام آموزش‌ها به‌صورت پروژه‌محور طراحی‌شده تا بتوانید مهارت‌ها را مستقیما در مسائل واقعی به‌کار بگیرید.

در این مسیر با مهم‌ترین کتابخانه‌های پایتون در حوزه داده کاوی مثل NumPy، Pandas، PySpark، Matplotlib، Scikit-learn، PyTorch و NetworkX کار خواهید کرد. هدف دوره داده کاوی با پایتون، این است که در پایان بتوانید داده‌های واقعی را تحلیل کنید و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری و حل مسئله استفاده کنید.

مسیر عملی داده کاوی در این دوره

در این دوره، شما فقط با مفاهیم تئوری روبه‌رو نمی‌شوید؛ بلکه قدم به قدم مسیر واقعی یک پروژه داده کاوی را تجربه می‌کنید. از لحظه‌ای که مسئله تعریف می‌شود تا زمانی که یک مدل تحلیلی قابل استفاده ساخته می‌شود، همه مراحل را به‌صورت عملی انجام می‌دهید. در واقع تمرکز اصلی دوره روی انجام پروژه داده کاوی با پایتون است؛ مراحل اصلی این مسیر را در ادامه مشاهده می‌کنید:

  • تعریف مسئله داده و هدف تحلیل
  • جمع‌آوری داده از منابع مختلف
  • پاکسازی، آماده‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • تحلیل اولیه و مدل‌سازی با الگوریتم‌های مناسب
  • ارزیابی عملکرد مدل و بهبود آن
  • استخراج بینش‌های کاربردی برای تصمیم‌گیری

مهم‌ترین مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید

در این دوره، مهارت‌هایی را یاد می‌گیرید که مستقیما در پروژه‌های واقعی داده کاوی و تحلیل داده استفاده می‌شوند. هدف این است که بتوانید از داده خام، به تحلیل قابل استفاده و مدل‌های کاربردی برسید. مهم‌ترین مهارت‌هایی که در این مسیر به‌دست می‌آورید:

  • تحلیل داده با کتابخانه Pandas
  • مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
  • استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای مدل‌سازی
  • کار با داده‌های بزرگ و ساختارهای پیچیده
  • پیاده‌سازی و اجرای یک پروژه واقعی داده کاوی از صفر تا خروجی نهایی

برای درک بهتر بخش مدل‌سازی و الگوریتم‌ها، می‌توانید مسیر مکمل آموزش یادگیری ماشین را دنبال کنید.

کاربردهای واقعی داده کاوی در صنعت

داده کاوی یک ابزار کاملا کاربردی است که در قلب بسیاری از تصمیم‌های مهم کسب‌وکارها و سازمان‌ها قرار دارد. در این دوره یاد می‌گیرید چطور این مهارت را در مسائل واقعی صنعت به‌کار بگیرید و از داده‌ها ارزش عملی استخراج کنید. مهم‌ترین کاربردهای داده کاوی در صنعت:

  • تحلیل رفتار مشتری و بهبود تجربه کاربری
  • کشف تقلب‌های مالی و تراکنش‌های مشکوک
  • تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی و رفتار کاربران
  • پیش‌بینی فروش و روند بازار
  • تحلیل داده‌های علمی و پژوهشی در حوزه‌های مختلف

درک این کاربردها به شما کمک می‌کند ببینید داده کاوی دقیقا چه نقشی در دنیای واقعی دارد و چرا یادگیری آن اهمیت زیادی پیدا کرده است. اگر می‌خواهید دید گسترده‌تری از این حوزه داشته باشید، دوره آموزش علم داده به شما پیشنهاد می‌شود. 

چرا پایتون بهترین ابزار برای داده کاوی است؟

پایتون به‌دلیل سادگی، قدرت بالا و اکوسیستم گسترده‌ای که در حوزه داده دارد، به انتخاب اول متخصصان داده کاوی و هوش مصنوعی تبدیل شده است. در این دوره نیز تمام تحلیل‌ها و پروژه‌ها بر پایه همین زبان انجام می‌شود تا شما با استانداردهای واقعی صنعت کار کنید. مهم‌ترین مزایای پایتون در داده کاوی:

  • وجود کتابخانه‌های تخصصی و قدرتمند برای تحلیل داده و مدل‌سازی
  • جامعه بزرگ و فعال برنامه‌نویسان برای یادگیری و رفع مشکلات
  • کاربرد گسترده در صنعت داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • یادگیری سریع و مناسب برای ورود به دنیای تحلیل داده

به همین دلیل پایتون نه‌تنها یک ابزار آموزشی است، بلکه یک مهارت کلیدی برای ورود به بازار کار محسوب می‌شود. حالا اگر می‌خواهید مسیر خود را در سطوح پیشرفته‌تر حوزه AI ادامه دهید، می‌توانید از دوره آموزش هوش مصنوعی شروع کنید و وارد سطح بالاتری از تحلیل و مدل‌سازی شوید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای افرادی طراحی‌شده که می‌خواهند از سطح یادگیری تئوری فراتر بروند و وارد دنیای واقعی تحلیل داده و پروژه‌های عملی شوند. این دوره به‌ویژه برای افراد زیر مفید است:

  • دانشجویان علوم کامپیوتر و رشته‌های مرتبط
  • علاقه‌مندان حوزه علم داده و تحلیل داده
  • برنامه‌نویسان پایتون
  • تحلیلگران داده و فعالان حوزه کسب‌وکار
  • علاقه‎‌مندان به یادگیری ماشین و مدل‌سازی

سوالات متداول

آیا برای یادگیری داده کاوی در پایتون باید برنامه‌نویسی بلد باشم؟

آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی پایتون کافیست و در طول دوره با ابزارهای مورد نیاز کار خواهید کرد.

آیا در این دوره پروژه داده کاوی با پایتون انجام می‌شود؟

بله، ساختار دوره به‌صورت کارگاهی طراحی‌شده و شرکت‌کنندگان با داده‌های واقعی کار می‌کنند.

تفاوت داده کاوی با یادگیری ماشین چیست؟

داده کاوی بیشتر بر کشف الگو در داده‌ها تمرکز دارد، در حالی که یادگیری ماشین روی ساخت مدل‌های پیش‌بینی تمرکز می‌کند.

بعد از این دوره چه مهارتی خواهم داشت؟

می‌توانید داده‌ها را تحلیل کنید، الگوها را استخراج کنید و پروژه‌های اولیه داده کاوی را با پایتون انجام دهید.

آیا این دوره برای ورود به حوزه علم داده مناسب است؟

بله، داده کاوی یکی از مهارت‌های پایه در مسیر یادگیری علم داده و تحلیل داده محسوب می‌شود.

نکات نهایی آموزش داده کاوی با پایتون

اگر به‌دنبال یک مهارت کاربردی و مسیر حرفه‌ای در دنیای تحلیل داده هستید، دوره آموزش داده کاوی با پایتون می‌تواند نقطه شروع جدی شما باشد. داده کاوی یکی از مهارت‌های کلیدی در تصمیم‌سازی‌های کسب‌وکار است و یادگیری آن با پایتون شما را به سطحی می‌رساند که بتوانید از داده‌های خام، خروجی‌های ارزشمند و قابل استفاده تولید کنید. اکنون بهترین زمان برای شروع است؛ با ورود به این دوره، مسیر یادگیری خود را سرعت بدهید و اولین پروژه واقعی داده کاوی پایتون خود را اجرا کنید.

دیدگاه کاربران

3.9

بر اساس امتیاز 11 دانشجو

1
2
3
4
5

امید عبادی

2 سال پیش

5

با تشکر از استاد گرامی- دوره کاربردی و مفید بود.

سجاد رزاقی

2 سال پیش

2

دوره اصلا کاربردی نیست. هر کدام از کتابخانهچند ساعت زمان نیاز دارد تامعرفی شود ، زمان تمرین و نمونه پروژه به کنار. در این دوره هر کتابخانه به نیم ساعت نمیرسد ، تمرین هم ندارد ، آموزش دهنده نیاز دارد تا در زمینه آموزش تجربه کسب کند چون هیچ مسیر مشخصی برای آموزش ندارد

گواهینامه اختصاصی دو زبانه

پس از گذراندن دوره به صورت آنلاین در سایت مکتب‌خونه، گواهی‌نامه رسمی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی، توسط مکتب‌خونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار می‌گیرد.

امکان اشتراک گذاری در لینکدین
دو زبانه
1دوره
1,542دانشجو
11نظر و امتیاز

مهندس محمد نظری، دانشجوی دکترای مهندسی نرم‌افزار دانشگاه صنعتی شریف و برنامه‌نویس مرکز راهکارهای اطلاعاتی هوشمند شریف هستند. ایشان و همکاران‌شان در این مرکز بر روی پروژه‌های مهندسی نرم‌افزار و برنامه‌نویسی مقیاس بزرگ در زمینه توسعه تکنولوژی‌های ارزش‌آفرین در صنایع مختلف فعالیت دارند. مهندس محمد نظری مدرک کارشناسی ارشد خود را از دانشگاه علم و صنعت اخذ کرده و در کنکور دکتری مهندسی نرم افزار سال ۱۴۰۱ موفق به کسب رتبه یک شده است.

مهارت‌هایی که می‌آموزید

دوره‌های مشابه

سوالات پرتکرار

آیا بعد از پایان مدت دوره همچنان به محتوای آن دسترسی دارم؟

بله. پس از پایان مدت دوره نیز به ویدئوها، تمرین‌ها، پروژه‌ها و سایر محتوای آموزشی دوره دسترسی خواهید داشت؛ اما امکان تصحیح تمرین‌ها توسط پشتیبان دوره و دریافت گواهی‌نامه برای شما وجود نخواهد داشت.