علم داده (Data Science) شامل مجموعهای از اصول، تعریف مسئله، الگوریتمها و فرآیندها است که هدف آن استخراج الگوهای غیرواضح و مفید از مجموعه دادهها است. امروز علم داده در حال تحول حوزههای علمی و کاربردی مختلف از پزشکی، روان شناسی، علوم اجتماعی، کسبوکار و مدیریت، علوم پایه، فنی و مهندسی و … است.
این دوره در ۳۱ جلسه برگزار میشود که هر جلسه ۳ ساعت و نیم است. جمعاً در این دوره بیش از صد ساعت محتوای آموزشی با تکیه بر حل مسئله از دنیای واقعی در حوزههای مختلف علم داده ارائه میگردد. برنامه هر جلسه به شرح زیر است:
جلسه اول: مقدمهای بر علم داده، نصب آناکوندا، کار اولیه با پایتون (اعداد، حروف، عملگرها)
جلسه دوم: ساختارهای داده، عبارات شرطی و حلقهها در پایتون
جلسه سوم: ماژولها و کتابخانه، توابع و کلاس در پایتون، مثال الگوریتم نیوتن-رافسون
جلسه چهارم: آشنایی با کتابخانه Numpy در پایتون، مروری بر مفاهیم جبرخطی و ماتریسها
جلسه پنجم: آشنایی با کتابخانه Pandas در پایتون
جلسه ششم: آشنایی با کتابخانه Matplotlib در پایتون
جلسه هفتم: روشهای آمار توصیفی و استنباطی برای شناخت داده- موردکاوی اول
جلسه هشتم: نحوه مواجهه با دادههای گمشده و دادههای پرت- موردکاوی دوم
جلسه نهم: مقدمهای بر یادگیری ماشین، آشنایی با الگوریتم kNN
جلسه دهم: پیادهسازی الگوریتم kNN در پایتون و آشنایی با مراحل مدلسازی در یادگیری ماشین – موردکاوی سوم
جلسه یازدهم: الگوریتم رگرسیون خطی
جلسه دوازدهم: پیادهسازی الگوریتم رگرسیون خطی در پایتون – موردکاوی چهارم
جلسه سیزدهم: رگرسیون گام به گام و رویکردهای قاعدهسازی در رگرسیون خطی- موردکاوی پنجم
جلسه چهاردهم: آشنایی با الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی در یادگیری ماشین- موردکاوی ششم
جلسه پانزدهم: آشنایی با رگرسیون لجستیک
جلسه شانزدهم: آشنایی با الگوریتمهای kNN، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان برای حل مسائل دستهبندی
جلسه هفدهم: پیادهسازی الگوریتمهای دستهبندی در پایتون – موردکاوی هفتم
جلسه هجدهم: آشنایی با الگوریتمهای نظارتنشده؛ خوشهبندی و کاهش بعد
جلسه نوزدهم: پیادهسازی الگوریتمهای نظارتنشده در پایتون- موردکاوی هشتم
جلسه بیستم: مقدمهای بر یادگیری عمیق- موردکاوی نهم
جلسه بیستویکم: تحلیل سریهای زمانی
جلسه بیستودوم: پیادهسازی تحلیل سریهای زمانی در پایتون- موردکاوی دهم
جلسه بیستوسوم: مقدمهای بر زبان برنامهنویسی R: ساختارهای داده، عبارات شرطی، حلقهها، توابع و کتابخانه
جلسه بیستوچهارم: تحلیلهای آماری در R- موردکاوی یازدهم
جلسه بیستوپنجم: پیادهسازی یادگیری ماشین در R بخش اول – موردکاوی پنجم در R
جلسه بیستوششم: پیادهسازی یادگیری ماشین در R بخش دوم – موردکاوی هفتم در R
جلسه بیستوهفتم: آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و انبار داده
جلسه بیستوهشتم: راهاندازی پایگاه داده MySQL- موردکاوی دوازدهم، بخش اول
جلسه بیستونهم: تمیزکردن و پردازش دادهها در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش دوم
جلسه سیام: کوئرینویسی پیشرفته در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش سوم
جلسه سیویکم: مقدمهای بر پیادهسازی محصولات دادهمحور- موردکاوی سیزدهم