متخصص علم داده شو

با تولید حجم بالای داده‌ها، فعالیت در حوزه‌ی علم داده به یکی از جذاب‌ترین و و پردرآمدترین مشاغل قرن بیست‌ویکم، تبدیل شده است و نیاز به دانشمندان علم داده در شرکت‌های زیادی احساس می‌شود؛ افرادی که بتوانند با داده ها کار کنند، الگوهای پنهان در آنها را کشف و در بهبود فرآیندهای شرکت و سازمان‌ها از آن ها استفاده کنند.

بنابراین دانشمندان داده (Data Scientists)  نه تنها داده‌ها را تحلیل می‌کنند بلکه با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین، مسئول پیش‌بینی رویدادها، بهینه‌سازی تصمیم‌ها، برنامه‌ریزی و اجرای استراتژی‌های جامع بر اساس داده‌ها نیز می‌باشند. 

🚀 مسیر یادگیری علم داده سکان آکادمی، یک راهنمای جامع و گام‌به‌گام است که از صفر تا صد مهارت‌های لازم برای تبدیل‌شدن به یک متخصص علم داده را پوشش داده است:

در این مسیر، ۲۰ دوره آموزشی عملی وجود دارد که هر کدام به یک مهارت خاص اختصاص داشته و مفاهیم پایه و کاربردی را شامل می‌شود. تمرکز ویژه بر پروژه‌های عملی، از مزایای این دوره‌های آموزشی است. در واقع در هر دوره، تمرین‌ها و پروژه‌های واقعی تعریف شده تا بتوانید مهارت‌هایتان را در یک محیط شبیه‌سازی‌شده محک بزنید.

بنابراین اگر شما هم می‌خواهید به عنوان یک دانشمند داده وارد بازار کار شوید، می‌توانید تمامی مهارت‌های لازم را به صورت عملی در مسیر یادگیری علم داده با پایتون بیاموزید و در نهایت با دریافت مدرک معتبر این دوره، به عنوان یک دانشمند داده حرفه‌ای وارد بازار کار شوید. برخی از امکانات و ویژگی‌های این مسیر عبارتند از:

     ✔ دوره‌های آموزشی مهارت‌محور،

     ✔ تمرین‌های کاربردی،

     ✔ پیاده‌سازی پروژه عملی با راهنما،

    ✔ آزمون‌های منظم،

     ✔ مشاوره و پشتیبانی،

1. آموزش‌ها را از ابتدا و به ترتیب دنبال کنید. در این مسیر یادگیری، هر آموزش پیش نیاز آموزش بعدی می‌باشد.

2. حتما هر روز آموزش ببینید. آموزش مستمر تاثیر ویژه‌ای در فرایند یادگیری دارد.

3. آزمون‌های هر دوره‌ی آموزشی را حتما انجام دهید تا از یادگیری صحیح خود مطمئن شوید.

4. قبل از رفتن به جلسه‌ی مصاحبه، بخش سوالات مصاحبه‌ی شغلی هر دوره را مرور و پاسخ خود را با پاسخ مدرس مقایسه کنید.

5. در طی آموزش، هر پروژه یا تمرین را همراه با مدرس پیاده سازی کنید.

    👈پیشنهاد: ویدیوی آموزشی را مکث دهید، پروژه یا تمرین را انجام و سپس کدهای خود را با کدهای مدرس مقایسه کنید.

6. آزمون‌های پایان هر ایستگاه را حتما انجام دهید و از تثبیت آموخته‌های‌تان مطمئن شوید.

7. شما علاوه بر مهارت کدنویسی به مهارت های نرم نیز احتیاج دارید پس در پایان، حتما دوره‌ی "رزومه نویسی، کاریابی و استخدام" را با دقت فراوان دنبال کنید.

آموزش برنامه نویسی با پایتون

در این دوره، مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی با پایتون را گام‌به‌گام یاد می‌گیرید و با انجام تمرین‌ها و پروژه‌های کاربردی متنوع، آموخته‌های خود را به طور مؤثر و عمیق تقویت می‌کنید. یادگیری اصولی برنامه نویسی با پایتون به شما کمک می‌کند در ادامه‌ی مسیر یادگیری علم داده، با کتابخانه‌های مرتبط با حوزه‌ی داده در پایتون راحت‌تر کار می‌کنید.

آموزش محاسبات عددی با NumPy

بعد از آشنایی با پایتون برای کار با داده‌ها و انجام برخی عملیات‌های مقدماتی روی داده‌ها آماده می‌شوید. NumPy (نامپای) یک کتابخانه قدرتمند برای محاسبات عددی در پایتون است که به طور گسترده در زمینه‌های علم داده و مهندسی داده استفاده می‌شود و دیگر کتابخانه‌ها و فریمورک‌های پایتونی از نامپای قدرت گرفته‌اند. در این دوره با اصول NumPy، از جمله نحوه ایجاد آرایه، انجام عملیات ریاضی روی آرایه‌ها و دستکاری آرایه‌ها کاملا آشنا و مسلط می‌شوید و سپس برخی از ویژگی‌های پیشرفته‌ی NumPy مانند broadcasting و vectorizing را یاد خواهید گرفت؛ با نحوه کار با آرایه‌ها، ماتریس‌ها، انواع داده‌ها، ساخت داده‌ها و توزیع داده‌های تصادفی و بسیاری از مفاهیم دیگر نامپای آشنا شده و به صورت مقدماتی می‌آموزید چگونه داده‌ها را با کتابخانه‌های مناسب، بصری سازی کنید. همچنین می‌آموزید چگونه با آرایه‌های تصویری و رنگی (تصاویر دیجیتال) به عنوان یک آرایه عددی کار کنید.

آموزش ساماندهی داده‌ها با Pandas

یک کتابخانه‌ی معروف و بسیار پرکاربرد دیگر در زبان پایتون، Pandas است. در این آموزش، بر مفاهیم پایه‌ی کتابخانه‌ی Pandas با کمک تمرین و تحلیل بر روی دیتاست‌های بزرگ مسلط می‌شوید و می‌توانید با جداول و سری‌ها به خوبی کار کنید. از بصری‌سازی داده‌ها تا خلاصه‌سازی و آمار داده‌های بزرگ، همه در این دوره آموزش داده می‌شود. Pandas قابلیت خواندن و نوشتن داده‌ها از و به فرمت‌های مختلف را دارد. می‌توان گفت این دوره یکی از دوره‌های مهم این مسیر است، زیرا مفاهیمی که در آن یاد می‌گیرید تا انتهای مسیر، کاربردی و مورد نیاز است.

آموزش ترکیب داده ها در پایتون

یک قسمت مهم دیگر از پانداس، استفاده از آن برای ترکیب یا همان Join زدن بین دو جدول یا مجموعه داده است. در این دوره تفاوت‌های انواع مختلف ترکیب داده‌ها را یاد می‌گیرید و با استفاده از فیلترها هنگام Join زدن بین داده‌های دو جدول ارتباط ایجاد می‌کنید تا بینش‌های جدیدی کشف کنید.

آموزش خواندن و وارد کردن داده‌ها در پایتون   

برای تحلیل و تفسیر داده‌ها یا بصری‌سازی آنها، ابتدا باید داده‌ها را از فایل‌های مختلف دریافت کرد. از طرفی، در دنیای داده‌ها، فایل‌ها و قالب‌های متعدد و متفاوتی برای ذخیره سازی و انتقال داده‌ها وجود دارد؛ از انواع فایل‌های متنی گرفته تا فرمت‌های مخصوص نرم‌افزارهای آماری و پایگاه داده‌های رابطه‌ای. در این دوره‌ی آموزشی، مهارت کار با این فایل‌ها و خواندن آنها را در سه مرحله به خوبی می‌آموزید: ۱. آشنایی با flat file ها ۲. ایمپورت داده‌ها از فرمت‌های دیگر ۳. کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای.

🏁1️⃣ اتمام ایستگاه اول: تا این مرحله از مسیر، می‌آموزید چگونه داده‌ها را با استفاده از زبان پایتون از منابع مختلف دریافت کنید، پردازش‌های موردنیاز را روی آن‌ها انجام دهید، بر اساس نیاز خود ساماندهی‌شان کنید و در صورت لزوم با ترکیب آن‌ها، به داده‌های جدید دست یابید.

 آموزش تصویر سازی داده ها با Matplotlib و Seaborn

نمایش داده‌ها به‌صورت گرافیکی، ابزاری قدرتمند برای انتقال دیدگاه‌های پیچیده به شکلی ساده و قابل فهم است. در این دو دوره با استفاده از کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn می‌توانید رسم انواع نمودارها‌ را برای داده‌های واقعی یاد بگیرید و به صورت عملی استفاده کنید. این تصاویر کمک می‌کنند تا الگوها و روابطی را در داده‌ها شناسایی کنید که از دیدن مستقیم داده‌های خام به‌دست نمی‌آید. همچنین، این تصاویر به شما کمک می‌کنند تا دیدگاه‌های داده‌ها را به دیگران به‌راحتی منتقل کرده و خطاها یا داده‌های نادرست را شناسایی کنید که همه‌ی این موارد در دوره‌ی Matplotlib و دوره‌ی پیشرفته‌ی تصویر سازی Seaborn آموزش داده می‌شود.

🏁2️⃣ اتمام ایستگاه دوم: در پایان مرحله دوم از مسیر دانشمند داده شدن، یاد می‌گیرید چگونه با رسم نمودارهای مناسب، درک و بینش عمیق‌تری نسبت به داده‌ها به دست آورید.

آموزش مقدماتی آمار در پایتون

پس از آنکه با ابزارهای کارکردن با داده و رسم نمودارهای مناسب داده‌ها به صورت کامل آشنا شدید نیاز هست که وارد به فضای آمار و تحلیل‌های آماری شوید. بنابراین در اولین دوره از این مرحله با مقدمات آمار که به طور گسترده در حوزه‌ی تحلیل داده و علم داده استفاده شده است، آشنا می‌شوید. این یادگیری نیز مانند دوره‌های قبلی تحت امکانات و قابلیت های خوب پایتون اتفاق می‌افتد. در این دوره ابتدا با شاخص‌های آماری مانند میانگین، میانه، واریانس و دیگر مفاهیم کلیدی به‌خوبی مسلط می‌شوید. سپس درباره‌ی اعداد تصادفی و احتمال که زیر بنای آمار هست آشنا می‌شوید. در ادامه توزیع‌های آماری را یاد می‌گیرید و در انتها آشنایی اولیه با مفهوم آزمون فرض پیدا خواهید کرد. دقت داشته باشید که مفهوم اصلی یادگیری ماشین و علم داده کاملاً بر اساس آمار است. از این رو، یادگیری اصول آمار به طور کامل برای حل مسائل دنیای واقعی مهم است و در دوره های بعدی راهگشای شما خواهد بود.

ازاین‌رو، در نخستین دوره این مرحله با مبانی آمار که به‌طور گسترده در تحلیل و علم داده به‌کار می‌رود، آشنا می‌شوید.

آموزش تجزیه و تحلیل اکتشافی داده ها در پایتون

در این آموزش شما فرصتی ویژه برای بهبود مهارت‌های تحلیل و کشف داده‌ها دارید. در ابتدا با اعتبارسنجی داده‌ها آشنا می‌شوید و می‌آموزید چگونه انواع داده‌ها و محدوده‌ی آنها را ارزیابی کنید. سپس به تکنیک‌های خلاصه‌سازی داده‌ها و بعد از آن به مصورسازی داده‌ها می‌پردازید تا تجزیه و تحلیل‌های خود را به نمودارها و تصاویری واضح و قابل فهم تبدیل کنید. از آنجایی که برخورد با داده‌های ناقص و نقاط پرت از جمله مهارت‌های اساسی در تحلیل داده‌ها است، در ادامه به روش‌ها و تکنیک‌هایی که برای کشف و مدیریت داده‌های گم شده و نقاط پرت استفاده می‌شوند، مسلط می‌شوید.

در این دوره شما با بررسی روابط بین داده‌های عددی، گروهی و تاریخی آشنا می‌شوید و از مفاهیم همبستگی برای تعیین ارتباط‌های موثر میان داده‌ها بهره می‌برید تا بتوانید تحلیل‌های دقیق‌تر و موثرتری انجام دهید.

آموزش رگرسیون در پایتون با statsmodels

رگرسیون یک روش آماری است که برای مدل‌سازی و تحلیل روابط بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود. هدف اصلی رگرسیون، پیش‌بینی مقادیر متغیر وابسته بر اساس مقادیر متغیرهای مستقل است. به عنوان مثال، اگر بخواهیم قیمت یک خانه را بر اساس ویژگی‌هایی مانند مساحت، تعداد اتاق‌ها و موقعیت جغرافیایی پیش‌بینی کنیم، از رگرسیون استفاده می‌کنیم.

کتابخانه statsmodels در پایتون، ابزاری قدرتمند برای انجام تحلیل‌های آماری و رگرسیونی است. این کتابخانه امکان پیاده‌سازی مدل‌های مختلف رگرسیونی و تحلیل جامع نتایج آن‌ها را فراهم می‌کند. با استفاده از statsmodels، شما می‌توانید به سادگی به تخمین پارامترها، آزمون فرضیات و تجزیه و تحلیل نتایج بپردازید.

شما در این آموزش با مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته رگرسیون به عنوان یکی از روش‌های اصلی آماری برای مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها به خوبی آشنا شده و می‌توانید به کمک کتابخانه statsmodels بینش‌های خوبی از تغییرات داده‌های خود به دست آورید.

آموزش نمونه برداری در پایتون

نمونه‌برداری یکی از مفاهیم مهم در آمار استنتاجی و آزمون فرض است و نقشی اساسی در استخراج بینش‌های معنادار از مجموعه داده‌های بزرگ و تصمیم‌گیری های مبتنی بر داده ایفا می‌کند. در طول این آموزش، اصول اولیه نمونه‌برداری را بررسی و به درک عمیقی از زمان و چرایی استفاده از نمونه‌برداری دست می‌یابید. همچنین بر طیف گسترده‌ای از روش‌های نمونه‌برداری، از نمونه‌برداری تصادفی ساده تا روش‌های‌های پیچیده‌تر مانند نمونه‌برداری طبقه‌ای و خوشه‌ای تسلط پیدا می‌کنید. مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید به شما این امکان را می‌دهد که نمونه‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت را از مجموعه‌های بزرگ استخراج کنید و از طریق انواع تکنیک‌های نمونه‌برداری؛ تجزیه و تحلیل دقیق و آزمون فرض را به آسانی انجام دهید.

آموزش تسلط بر آزمون فرض

آزمون فرض یک جزء اساسی از تجزیه و تحلیل آماری است و یک چارچوب سیستماتیک برای نتیجه گیری از داده ها فراهم می‌کند. در این دوره، انواع مختلف آزمون‌های فرض و کاربرد آنها را یاد می‌گیرید:

با آزمون‌های نسبت و مبانی آزمون فرض شروع می‌کنید، به آزمون‌های نسبت دو نمونه‌ای پرداخته و دانش خود را به آزمون‌های استقلال مربع کای‌ (chi-square tests of independence) گسترش می‌دهید. این دوره شما را در پیچیدگی‌های تست‌های برازش نیکویی مربع کای‌ (chi-square goodness-of-fit tests) راهنمایی می‌کند و تفاوت‌های ظریف مربوط به آزمایش ارتباط بین متغیرهای طبقه‌بندی را روشن می‌کند. در ادامه درک عمیقی از مفروضات زیربنایی آزمون‌های فرض پارامتریک به دست خواهید آورد و یاد خواهید گرفت که تصادفی بودن، استقلال و کفایت اندازه نمونه را ارزیابی کنید (فاکتورهایی که برای دستیابی به نتایج دقیق ضروری هستند).

🏁3️⃣ اتمام ایستگاه سوم: تا اینجای این مسیر با تسلط بر ابزارهای مناسب و مدرن کار با داده‌ها و پس از آن آشنایی با مفاهیم آمار و احتمالات، می‌توانید از داده‌ها به بهترین شکل استفاده کنید، قدرت داده‌ها را کشف کنید و در مرحله بعد، از آن در تصمیم گیری‌های آتی خود استفاده کنید.

آموزش یادگیری ماشین نظارت شده با scikit-learn

یادگیری نظارت شده نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن مدل بر روی داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود و هدف آن، پیش‌بینی نتایج آینده بر اساس الگوهای یاد گرفته شده است؛ از تشخیص بیماری‌ها در حوزه پزشکی گرفته تا پیش‌بینی روند بازارهای مالی.

در این دوره، با استفاده از یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین، یعنی Scikit-Learn، با یادگیری نظارت شده آشنا شده و یاد می‌گیرید که دو نوع اصلی برای یادگیری نظارت شده وجود دارد: دسته بندی و رگرسیون.سپس برای کار با هر دوی آنها به خوبی در این آموزش، آماده می‌شوید.

آموزش یادگیری ماشین نظارت نشده با پایتون

یادگیری نظارت نشده یکی از زیر‌شاخه‌های یادگیری ماشین است که بر یافتن الگوها در داده‌های بدون برچسب متمرکز است. در این دوره، تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت مانند خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و فاکتورسازی ماتریس را با کاربردهایی در زمینه‌های مختلف مانند بازاریابی، زیست‌شناسی و سیستم‌های توصیه‌گر می‌آموزید و تجربه عملی در پیاده‌سازی این تکنیک‌ها با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn و SciPy را به دست می‌آورید.

بنابراین در پایان این آموزش، می‌توانید از مجموعه داده‌های بدون برچسب، بینش‌های معنادار بدست آورید و آن‌ها را تصویرسازی کنید. این دوره با ایجاد یک سیستم توصیه‌کننده برای توصیه‌ی هنرمندان محبوب موسیقی به پایان می‌رسد تا تأثیر عملی یادگیری بدون نظارت در علم داده را نشان دهد.

یادگیری ماشین مبتنی بر درخت با پایتون

دنیای یادگیری ماشین پر از الگوریتم‌های قدرتمند است، اما تعداد کمی از آن‌ها به اندازه درخت‌های تصمیم (Decision Trees) همه‌کاره و پرکاربرد هستند؛ از تشخیص ایمیل‌های اسپم گرفته تا پیش‌بینی میزان مصرف سوخت، درخت‌های تصمیم روشی شهودی و درعین‌حال مؤثر برای تصمیم‌گیری بر اساس داده ارائه می‌دهند. بنابراین در این دوره ابتدا با مفاهیم پایه درخت‌های تصمیم به خوبی آشنا می‌شوید. سپس در می‌یابید که با وجود قدرت بالای الگوریتم‌های درخت تصمیم، این مدل‌ها ممکن است به راحتی بیش‌برازش (Overfitting) کنند و به جای الگوهای معنادار، نویز را یاد بگیرند. اینجاست که کم کم با تکنیک‌های یادگیری جمعی (Ensemble Learning) آشنا می‌شوید و می‌آموزید که چگونه با ترکیب چندین درخت تصمیم، روش‌هایی مانند بگینگ (Bagging)، جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و بوستینگ (Boosting)، مدل‌هایی دقیق‌تر، مقاوم‌تر و با تعمیم بهتر ایجاد کنید.

🏁4️⃣ اتمام ایستگاه چهارم: با اتمام ایستگاه پایانی مسیر علم داده، می‌توانید الگوهای پنهان داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی از نتایج آینده داشته باشید. همچنین با مفاهیم درخت‌های تصمیم و تکنیک‌های یادگیری جمعی به خوبی آشنا شده و در نهایت می‌توانید مدل‌هایی دقیق‌تر، پایدارتر و با قابلیت تعمیم بهتر ایجاد کنید؛ به این ترتیب می‌توانید رویدادها را با دقت بیشتری پیش‌بینی کرده و تصمیم‌های مؤثرتری بگیرید.

👈 همه‌ دوره‌های این مسیر یادگیری، پر از مثال‌های واقعی با دیتاست‌های بزرگ است و تجربه‌های حاصل از این مسیر، شما را برای ورود به موقعیت‌های شغلی تخصصی در حوزه علم داده آماده می‌کند.