Introduction to Data Science and Machine Learning 2025-4...

Introduction to Data Science and Machine Learning 2025-4 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of data. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with data and introduction, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره Introduction to Data Science and Machine Learning. این دوره آموزشی یک مقدمه جامع و متعادل از تقاطع علم داده و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد که تئوری، روش‌های محاسباتی و کاربردهای عملی را پوشش می‌دهد. این دوره برای افراد مبتدی طراحی شده تا پایه‌ای قوی در مفاهیم، آمار و ریاضیات اساسی ایجاد کند و هیچ تجربه قبلی نیاز ندارد. سرفصل‌های اصلی شامل مبانی علم داده، تصویرسازی داده و داستان‌سرایی، روش‌های رگرسیون خطی و غیرخطی، و بررسی تکنیک‌های طبقه‌بندی مانند درختان تصمیم، جنگل‌های تصادفی و شبکه‌های عصبی می‌شود. همچنین یادگیری بدون نظارت و کشف الگوهای پنهان با روش‌هایی مانند خوشه‌بندی طیفی آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های محبوب آن، برای حل مسائل دنیای واقعی در حوزه‌هایی مانند مهندسی و کسب‌وکار توانمند می‌شوند. آنچه فرا خواهید گرفت شامل به کارگیری تکنیک‌های مدل‌سازی کمی و تحلیل داده برای حل مسائل عملی، انتقال مؤثر یافته‌ها از طریق تصویرسازی داده، تسلط بر تکنیک‌های تحلیل آماری، استفاده از اصول علم داده برای چالش‌های مهندسی، به‌کارگیری ابزارهای محاسباتی برای تحلیل داده‌های بزرگ، درک عمیق الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین، پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها برای ساخت سیستم‌های هوشمند، درک اصول ریاضی و آماری پایه، و ایجاد تصویرسازی‌های مؤثر داده است. بررسی الگوریتم‌های کلیدی مانند رگرسیون، شبکه‌های عصبی و روش‌های خوشه‌بندی نیز از بخش‌های اساسی این دوره است.

What You Will Learn

درک مفاهیم بنیادی ریاضیات، آمار و اصول علم داده که زیربنای یادگیری ماشین مدرن هستند.
ایجاد تصویرسازی‌های جذاب از داده‌ها (Data Visualizations) و استفاده از قصه‌گویی (Storytelling) برای انتقال مؤثر بینش‌ها.
بررسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: یادگیری الگوریتم‌های کلیدی شامل رگرسیون (Regression)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و روش‌های بدون نظارت (Unsupervised Methods) مانند خوشه‌بندی (Clustering).
به‌کارگیری ابزارهای برنامه‌نویسی برای رسیدگی به مسائل دنیای واقعی با استفاده از پایتون (Python) و کتابخانه‌های محبوب آن.
استفاده از تکنیک‌های مبتنی بر داده برای مقابله با چالش‌های دنیای واقعی در زمینه‌هایی مانند مهندسی، تجارت و روزنامه‌نگاری.

Who This Course Is For

دانشجویان کارشناسی و کارشناسی ارشد در مهندسی، علوم کامپیوتر یا رشته‌های مرتبط که به دنبال درک روش‌های مبتنی بر داده هستند.
مبتدیان در برنامه‌نویسی یا علم داده که به تجزیه و تحلیل داده‌ها علاقه دارند – هیچ تخصص قبلی مورد نیاز نیست.
دانشمندان داده و مهندسان ML مشتاق که به دنبال پایه‌ای محکم در مفاهیم کلیدی هستند.
متخصصان در مهندسی و علوم کاربردی که می‌خواهند علم داده را در مسائل دنیای واقعی به کار ببرند.

Course Features & Specifications

ناشر: Udemy
مدرس: RAHUL RAI
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 7 ساعت و 55 دقیقه
تعداد دروس: 67

Prerequisites

Having a solid understanding of basic algebra and logical reasoning is essential for recognizing data patterns and algorithms.
Interest in Data and Problem Solving: A curious mindset and a willingness to explore how data can address real-world challenges.