ورکشاپ علوم داده

ورکشاپ علوم داده

ورکشاپ علوم داده (Data Science Workshop) یک دوره جامع و عملی است که با هدف آماده‌سازی شرکت‌کنندگان برای ورود به بازار کار داخل و خارج از کشور طراحی شده است. این دوره به مدت ۶۰ ساعت برگزار می‌شود و تمامی مفاهیم و مهارت‌های ضروری برای تبدیل شدن به یک متخصص علوم داده را پوشش می‌دهد. برای اطلاع از تخفیف‌های ویژه، می‌توانید به پیج اینستاگرام به آدرس www.instagram.com/cryptalintutorials مراجعه کنید.

هدف دوره:

هدف این دوره، آموزش جامع و کاربردی علوم داده است تا شرکت‌کنندگان بتوانند:

محل تبلیغات شما415x120 px

محل تبلیغات شما415x120 px

محل تبلیغات شما415x120 px

محل تبلیغات شما415x120 px

1. زبان برنامه‌نویسی پایتون را به‌صورت حرفه‌ای برای تحلیل داده‌ها استفاده کنند.
2. مفاهیم آمار و احتمال را در پروژه‌های واقعی به کار بگیرند.
3. الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنند.
4. پروژه‌های عملی انجام دهند و نمونه‌کارهای حرفه‌ای برای رزومه خود ایجاد کنند.
5. برای موقعیت‌های شغلی در حوزه داده‌کاوی، تحلیل داده و هوش مصنوعی در داخل و خارج از کشور آماده شوند.

سرفصل‌های دوره:

۱. زبان برنامه‌نویسی پایتون در علم داده

• مفاهیم مقدماتی برنامه‌نویسی پایتون:
  • آشنایی با syntax پایه، ساختارهای داده و توابع.
• کتابخانه‌های تحلیل داده در پایتون:
  • NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn.
• کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون:
  • Scikit-learn, XGBoost, LightGBM.
• کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتون:
  • TensorFlow, Keras, PyTorch.

۲. آمار و احتمال کاربردی

• مدل‌سازی احتمالاتی:
  • توزیع‌های احتمال، احتمال شرطی و قضیه بیز.
• مفاهیم مربوط به آمار استنباطی:
  • برآورد پارامترها، فاصله اطمینان و آزمون فرض.
• مدل‌های خطی:
  • رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک.
• روش‌های آزمون فرض:
  • آزمون t، آزمون کای‌دو، ANOVA.

۳. یادگیری ماشین

• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین:
  • مفاهیم پایه و انواع یادگیری (نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی).
• یادگیری تحت نظارت و روش‌های رده‌بندی:
  • درخت تصمیم، SVM، KNN.
• یادگیری بدون نظارت و روش‌های خوشه‌بندی:
  • K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering.
• شبکه‌های عصبی و الگوریتم ژنتیک:
  • مفاهیم پایه و کاربردها.

۴. یادگیری تقویت‌شده

• مفاهیم پایه و تفاوت با روش‌های کلاسیک:
  • محیط‌های Reinforcement Learning.
• روش یادگیری مونت کارلو:
  • پیاده‌سازی و کاربردها.
• روش یادگیری تفاوت زمانی:
  • الگوریتم‌های TD و Q-Learning.

۵. یادگیری عمیق

• مفاهیم پایه یادگیری عمیق:
  • شبکه‌های عصبی، توابع فعال‌ساز، backpropagation.
• کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلف:
  • پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین.
• مفاهیم شبکه عصبی چند لایه:
  • طراحی و آموزش شبکه‌های MLP.
• شبکه‌های کانولوشنی و پیاده‌سازی آن‌ها:
  • CNN، لایه‌های کانولوشن، Pooling و Fully Connected.

مخاطبان دوره:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر، آمار، ریاضی و مهندسی.
• علاقه‌مندان به حوزه داده‌کاوی، تحلیل داده و هوش مصنوعی.
• افرادی که قصد ورود به بازار کار علوم داده در داخل یا خارج از کشور را دارند.
• متخصصانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در حوزه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ارتقا دهند.

مزایای شرکت در دوره:

1. آموزش جامع و پروژه‌محور: یادگیری از پایه تا پیشرفته با تمرکز بر کاربردهای عملی.
2. استفاده از ابزارهای روز دنیا: کار با کتابخانه‌های معتبر پایتون و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق.
3. مدرسین مجرب: آموزش توسط متخصصان فعال در صنعت علوم داده.
4. پشتیبانی پس از دوره: دسترسی به منابع آموزشی و مشاوره تخصصی.
5. نمونه‌کارهای حرفه‌ای: انجام پروژه‌های واقعی و افزودن آن‌ها به رزومه.

نتیجه‌گیری:

این ورکشاپ به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص علوم داده تبدیل شوید و با تسلط بر مفاهیم برنامه‌نویسی پایتون، آمار، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، برای موقعیت‌های شغلی در بازار کار داخل و خارج از کشور آماده شوید. این دوره نه تنها دانش تخصصی (Technical Knowledge) شما را افزایش می‌دهد، بلکه با ارائه‌ی پروژه‌های عملی و نمونه‌کارهای حرفه‌ای، تجربه‌ی یادگیری مؤثری را فراهم می‌کند.