مزایای کلیدی این دوره:

• دسترسی آسان: محتوای دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود، که امکان دسترسی آفلاین و بدون نیاز به اینترنت را فراهم می‌کند.
• یادگیری گام به گام: دوره با ارائه مفاهیم پایه‌ای شروع می‌شود و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر می‌پردازد.
• پروژه‌های عملی: شما در طول دوره، پروژه‌های عملی متعددی را انجام خواهید داد که به شما در تثبیت آموخته‌هایتان کمک می‌کند.
• پشتیبانی: این دوره شامل پشتیبانی و راهنمایی برای رفع اشکالات و پاسخ به سوالات شماست.
• مدرسان متخصص: توسط مدرسان با تجربه و متخصص در حوزه علم داده و یادگیری ماشین تدریس می‌شود.

سرفصل‌های کلیدی:

• مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیم پایه، کاربردها و اهمیت این حوزه‌ها.
• پایتون برای علم داده: آموزش زبان برنامه‌نویسی پایتون، ابزارهای ضروری (مانند Jupyter Notebook) و کتابخانه‌های پرکاربرد (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn).
• آمار و احتمال: مفاهیم اساسی آمار توصیفی و استنباطی، توزیع‌های آماری، آزمون‌های فرضیه و ...
• پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های گم‌شده، مقیاس‌بندی داده‌ها و ...
• یادگیری ماشین نظارت‌شده: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ارزیابی مدل‌ها (دقت، حساسیت، بازیابی و ...)
• یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: خوشه‌بندی (K-Means, Hierarchical Clustering)، کاهش ابعاد (PCA)، آنالیز سبد خرید
• یادگیری عمیق (Deep Learning): مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی، کتابخانه TensorFlow و Keras، ساخت و آموزش مدل‌های عمیق.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): مقدمه‌ای بر NLP، پیش‌پردازش متن، مدل‌های زبانی، تحلیل احساسات.
• پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های متنوع در زمینه‌های مختلف (پیش‌بینی قیمت سهام، تشخیص ایمیل‌های اسپم، تشخیص بیماری، آنالیز مشتریان و ...)

پیش‌نیازها به طور خلاصه:

• آشنایی با مفاهیم اولیه کامپیوتر.
• داشتن یک کامپیوتر شخصی (ویندوز، macOS یا لینوکس).
• انگیزه و تمایل به یادگیری.

ساختار کلی دوره:

• بخش 1: مقدمه و معرفی دوره، نصب و راه‌اندازی محیط توسعه.
• بخش 2: مبانی پایتون و کتابخانه‌های ضروری علم داده (NumPy, Pandas, Matplotlib).
• بخش 3: آمار و احتمال: مبانی، توزیع‌ها، آزمون‌های فرضیه.
• بخش 4: پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن، تبدیل، و مقیاس‌بندی داده‌ها.
• بخش 5: یادگیری ماشین نظارت‌شده: مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی، ارزیابی مدل‌ها.
• بخش 6: یادگیری ماشین غیرنظارت‌شده: خوشه‌بندی، کاهش ابعاد.
• بخش 7: یادگیری عمیق: معرفی، شبکه‌های عصبی، TensorFlow, Keras.
• بخش 8: پردازش زبان طبیعی: مبانی، NLP، مدل‌های زبانی، تحلیل احساسات.
• بخش 9: پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی در زمینه‌های مختلف.
• بخش 10: جمع‌بندی و راهنمایی برای ادامه مسیر.