هداوب
دوره یادگیری ماشین با پایتون
از پایه تا سطح حرفه‌ای + همراه با تمرین، پروژه و مدرک معتبر
دنیای امروز به سرعت در حال حرکت به سوی هوشمندسازی و بهره‌گیری از داده‌هاست. یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی‌ست که متخصصان آینده باید آن را به خوبی بشناسند و به کار بگیرند. اگر می‌خواهی با پایتون وارد دنیای یادگیری ماشین شوی، این دوره برای تو طراحی شده است.
✅ این دوره مناسب کیست؟
- دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی، علوم داده، کامپیوتر، ریاضی و آمار
- برنامه‌نویسانی که می‌خواهند وارد حوزه Data Science شوند
- علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، تحلیل داده و اتوماسیون سیستم‌ها
- کسانی که می‌خواهند وارد بازار کار داخلی یا بین‌المللی در حوزه ML/Data شوند
📘 منابع و محتوای علمی دوره
جزوه و ساختار اصلی این دوره، بر پایه محتوای دوره ماشین لرنینگ مهندس سعید آقابزرگی در IBM تدوین شده است؛ با بومی‌سازی کامل برای فارسی‌زبانان و همراه با مثال‌های قابل اجرا در محیط‌های رایج مانند Google Colab.
در کنار آموزش مباحث نظری، تأکید این دوره بر پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌ها و درک شهودی از نحوه کار آن‌هاست.
🧠 سرفصل‌های دوره:
- فصل اول – مقدمه و ابزارها: آشنایی با مفاهیم پایه‌ای، ابزارهای مورد نیاز (Google Colab, Numpy, Pandas, Matplotlib) و دسته‌بندی یادگیری ماشین به دو نوع Supervised و Unsupervised.
- فصل دوم – آموزش رگرسیون: از مباحث نظری رگرسیون خطی ساده و چندگانه، تا پیاده‌سازی عملی و ارزیابی مدل‌ها. همچنین آموزش رگرسیون غیرخطی و چندجمله‌ای با تمرین‌های واقعی.
- فصل سوم – آموزش دسته‌بندی (Classification): آموزش الگوریتم‌هایی مانند KNN، درخت تصمیم (Decision Tree)، رگرسیون لجستیک، و SVM همراه با مثال‌های پیاده‌سازی در پروژه‌های واقعی.
- فصل چهارم – آموزش خوشه‌بندی (Clustering): آشنایی با الگوریتم‌های بدون نظارت مانند K-Means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و DBSCAN، همراه با تحلیل نتایج و مصورسازی داده‌ها.
- فصل پنجم – سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems): این فصل به صورت مکمل ارائه می‌شود و در حال حاضر در مرحله بررسی برای آموزش و تولید محتوای تکمیلی قرار دارد.
🎓 مدرک معتبر پس از پایان دوره
این دوره با حمایت شرکت های معتبر در حال ضبط و تدوین است. همچنین در حال مذاکره با مراجع آموزشی هستیم تا بتوانیم در پایان دوره، برای شرکت‌کنندگانی که تمام جلسات را به پایان می‌رسانند، مدرک رسمی و قابل استعلام صادر کنیم.
💡 چرا این دوره با دوره‌های مشابه متفاوت است؟
- آموزش کاملاً پروژه‌محور و عملی
- استفاده از محیط Google Colab برای ساده‌ترین تجربه کدنویسی
- آموزش‌های گام‌به‌گام و قابل فهم برای همه سطوح
- پشتیبانی علمی و پاسخ به سوالات در طول دوره
- بدون نیاز به پیش‌زمینه در یادگیری ماشین
دانلود فایل جزوه دانلود فایل سرفصل های دوره
کانال تلگرام دوره
-
1. معرفی دوره، منابع و آشنایی با مبحث یادگیری Supervised & Unsupervised
-
2.
آشنایی با ابزار کدنویسی، گوگل کولب(Google colab)
-
3.
آشنایی با کتابخانه نامپای(numpy)
-
4.
آشنایی با کتابخانه پانداس(pandas)
-
5.
آشنایی با کتابخانه matplotlib
-
6.
مقدمه رگرسیون - Regression
-
7.
ارزیابی مدل - Model Evaluation
-
8.
مباحث نظری رگرسیون خطی ساده - Simple Linear Regression
-
9.
آزمایشگاه رگرسیون ساده - Simple Linear Regression Lab
-
10.
مباحث نظری رگرسیون خطی چندگانه - Multiple Linear Regression
-
11.
آزمایشگاه رگرسیون خطی چندگانه - Multiple Linear Regression
