شاه کلید پایتون برای یادگیری ماشین

این دوره به‌طور کامل به آموزش کتابخانه NumPy، pandas, Scipy, Matplotlib یکی از اساسی‌ترین ابزارهای پایتون برای محاسبات عددی و علمی، می‌پردازد. با یادگیری این کتابخانه، پایه‌های لازم برای ورود به مباحث پیشرفته‌ای مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) را به‌دست خواهید آورد.

کتابخانه NumPy (Numerical Python) یکی از اساسی‌ترین و قدرتمندترین ابزارهای پایتون برای انجام محاسبات عددی و علمی است. اگر پایتون را یک ابزار همه‌کاره در برنامه‌نویسی بدانیم، NumPy قلب تپنده آن در زمینه محاسبات پیشرفته است.

• آرایه‌ها و ماتریس‌های چندبعدی را به‌سادگی مدیریت کنید. برخلاف لیست‌های معمولی در پایتون، آرایه‌های NumPy نه‌تنها سریع‌تر هستند، بلکه امکانات بسیار بیشتری برای پردازش داده‌های عددی ارائه می‌دهند.
• محاسبات پیچیده و پیشرفته مانند جبر خطی، انتگرال‌گیری، تولید اعداد تصادفی و تحلیل‌های آماری را با کارایی بالا انجام دهید.
• مدیریت حجم زیادی از داده‌ها را با کمترین استفاده از حافظه و بیشترین سرعت ممکن تجربه کنید.

1. سرعت بالا: عملیات روی آرایه‌ها به‌طور قابل‌توجهی سریع‌تر از استفاده از لیست‌های استاندارد پایتون است.
2. کارایی حافظه: داده‌ها در آرایه‌های NumPy به‌صورت بهینه ذخیره و مدیریت می‌شوند.
3. مقیاس‌پذیری: ابزارهای NumPy می‌توانند به‌راحتی داده‌های بزرگ را مدیریت کرده و عملکرد مناسبی در پروژه‌های علمی و صنعتی ارائه دهند.
4. یکپارچگی با ابزارهای دیگر: NumPy به‌عنوان زیرساختی برای بسیاری از کتابخانه‌های مشهور دیگر مانند Pandas، Matplotlib و SciPy عمل می‌کند.

کاربردهای NumPy:

• تحلیل داده‌ها: تبدیل داده‌های خام به اطلاعات قابل استفاده.
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: ایجاد و مدیریت داده‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق.
• محاسبات علمی: حل معادلات ریاضی پیچیده و شبیه‌سازی‌های علمی.
• مدل‌سازی داده‌ها: انجام عملیات روی داده‌های بزرگ در حوزه‌هایی مانند علوم زیستی، مالی و فیزیک.

با یادگیری NumPy، نه‌تنها قدمی اساسی در مسیر یادگیری پایتون برداشته‌اید، بلکه پایه‌های لازم برای پیشرفت در دنیای یادگیری ماشین و داده‌کاوی را نیز ایجاد خواهید کرد. در این آموزش، تمامی جزئیات این کتابخانه کاربردی به‌صورت گام‌به‌گام و پروژه‌محور به شما آموزش داده می‌شود.

ویژگی‌های محصول شامل موارد زیر است:

• 240 دقیقه آموزش گام‌به‌گام و پروژه‌محور
• ارائه مثال‌های کاربردی و تمرین‌های متنوع
• دسترسی به منابع و کدهای آموزشی

ویدئوی معرفی را از زبان مدرس ببینید:

معرفی مدرس

• دکتر زهرا طباطبایی
• حوزه تخصصی: پردازش تصویر و شبکه ­های عصبی/ یادگیری عمیق
• موقعیت شغلی فعلی: پسداک دانشگاه کپنهاگن، دانمارک
• دارنده مدرک کارشناسی؛ برق الکترونیک
• دارنده مدرک کارشناسی ارشد؛ برق الکترونیک
• دارنده مدرک دکتری؛ دانشگاه پلی تکنیک والنسیا(UPV)- دانشگاه استاوانگر,نروژ (UIS)؛ مهندسی پزشکی، هوش مصنوعی

عناوین آموزشی

سرفصل‌های این آموزش به شرح زیر است:

1. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون:
   • آشنایی با کتابخانه‌های NumPy، Pandas، Matplotlib و SciPy
   • نقش و اهمیت هر یک در تحلیل داده‌ها و محاسبات علمی
2. مقدمه‌ای بر NumPy:
   • آشنایی با مفاهیم اولیه و تاریخچه NumPy
   • نصب و راه‌اندازی در محیط‌های مختلف
3. کار با آرایه‌ها:
   • تعریف و ایجاد آرایه‌های یک‌بعدی و چندبعدی
   • ایندکس‌دهی و برش آرایه‌ها
   • تغییر شکل (Reshape) و تغییر اندازه آرایه‌ها
4. عملیات ریاضی و جبر خطی:
   • انجام عملیات جمع، تفریق، ضرب و تقسیم
   • محاسبات ماتریسی و تعیین دترمینان
   • حل معادلات خطی
5. تولید اعداد تصادفی:
   • تولید اعداد تصادفی با توزیع‌های مختلف
   • شبیه‌سازی داده‌های تصادفی برای تحلیل
6. Broadcasting:
   • مفهوم Broadcasting و کاربردهای آن در عملیات آرایه‌ای
7. کاربردهای پیشرفته:
   • استفاده از NumPy در پروژه‌های یادگیری ماشین
   • ادغام NumPy با کتابخانه‌های دیگر مانند Pandas و Matplotlib
8. تحلیل داده‌ها با Pandas:
   • ایجاد و مدیریت DataFrameها
   • پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
   • انجام عملیات گروه‌بندی و تجمیع
9. ترسیم داده‌ها با Matplotlib:
   • ایجاد نمودارهای خطی، میله‌ای
   • سفارشی‌سازی نمودارها (عناوین، برچسب‌ها، رنگ‌ها)
   • ذخیره و نمایش نمودارها
10. محاسبات علمی با SciPy:
11. پروژه‌های عملی:
    • تحلیل مجموعه داده‌های واقعی با استفاده از Pandas
    • ترسیم نمودارهای پیشرفته با Matplotlib
    • حل مسائل علمی با استفاده از SciPy

این دوره با پوشش جامع کتابخانه‌های NumPy، Pandas، Matplotlib و SciPy، شما را برای ورود به دنیای تحلیل داده‌ها و یادگیری عمیق آماده می‌کند. با تهیه این آموزش، مهارت‌های لازم برای انجام پروژه‌های علمی و داده محور را کسب کرده و گامی مؤثر در مسیر پیشرفت حرفه‌ای خود برمی‌دارید.

معرفی نرم افزار

در این آموزش، از زبان برنامه‌نویسی پایتون استفاده می‌شود و تمامی آموزش‌ها در محیط Google Colab ارائه می‌گردد. Google Colab یک محیط برنامه‌نویسی آنلاین است که بدون نیاز به نصب نرم‌افزارهای اضافی، امکان اجرای کدهای پایتون را فراهم می‌کند.

همچنین کابردهای این آموزش شامل موارد زیر است:

• ایجاد پایه محکم برای ورود به حوزه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• توانایی انجام محاسبات عددی پیچیده با کارایی بالا
• آمادگی برای تحلیل داده‌ها و انجام پروژه‌های علمی
• افزایش مهارت‌های برنامه‌نویسی در پایتون

مخاطبان

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی و علوم پایه
• علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• برنامه‌نویسانی که قصد تقویت مهارت‌های خود در پایتون را دارند
• تحلیل‌گران داده و پژوهشگران حوزه علوم داده