دوره آموزش پایتون برای هوش مصنوعی و علوم داده

قیمت فعلی: ۶۵,۰۰۰ ۲۶,۰۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آشنایی با دوره آموزش پایتون برای هوش مصنوعی و علوم داده 🐍

اگه دنبال یه مسیر یادگیری حساب‌شده برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و علوم داده هستی، این دوره می‌تونه نقطه شروع خوبی باشه. اینجا قرار نیست فقط تئوری بشنوی؛ قراره از همون درس اول دست به کد بشی و با پایتون کار کنی.

📋 مشخصات کلی دوره

| و...

آشنایی با دوره آموزش پایتون برای هوش مصنوعی و علوم داده 🐍

اگه دنبال یه مسیر یادگیری حساب‌شده برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و علوم داده هستی، این دوره می‌تونه نقطه شروع خوبی باشه. اینجا قرار نیست فقط تئوری بشنوی؛ قراره از همون درس اول دست به کد بشی و با پایتون کار کنی.

📋 مشخصات کلی دوره

چرا این دوره رو انتخاب کنیم؟

خیلی از دانشجوها با یه سؤال رایج شروع می‌کنن: «از کجا پایتون رو یاد بگیرم که به کار هوش مصنوعی و دیتاساینس بیاد؟» این دوره دقیقاً برای همین طراحی شده. به جای پراکنده‌کاری، مسیر یادگیری از مفاهیم پایه‌ای مثل متغیر و انواع داده شروع می‌شه و کم‌کم می‌رسه به کتابخانه‌های کلیدی مثل pandas و numpy که ستون فقرات کار با داده هستن.

نکته جالبش اینه که هر مفهوم یه بخش کدنویسی عملی و یه تمرین جداگانه داره. یعنی یاد نمی‌گیری «چی هست»، بلکه یاد می‌گیری «چطور ازش استفاده کنم».

توی این دوره چی یاد می‌گیری؟ 🎯

• مبانی پایتون: انواع داده، متغیرها، عملیات ریاضی و توابع
• ساختارهای داده: کار با string، تاپل، لیست، دیکشنری و set
• منطق برنامه‌نویسی: شرط‌ها، branching، عملگرهای منطقی و حلقه‌ها
• برنامه‌نویسی شی‌گرا: مفهوم OOP، ساخت کلاس و اشیا
• کار با فایل: خواندن و نوشتن داده در فایل‌ها
• کتابخانه‌های علوم داده: pandas و numpy به‌صورت کاملاً عملی

چطور به کارت میاد؟

فرض کن یه پروژه دانشگاهی داری و باید یه دیتاست رو تحلیل کنی. بدون pandas، این کار می‌شه یه کابوس. ولی وقتی بلد باشی با DataFrame کار کنی، فیلتر بزنی و داده‌ها رو دسته‌بندی کنی، همون پروژه می‌شه یه کار لذت‌بخش. یا مثلاً توی یه پروژه یادگیری ماشین، numpy ابزار اصلی کار با آرایه‌هاست و بدون تسلط روش، ادامه دادن تقریباً غیرممکنه.

این دوره مناسب چه کسانی هست؟

• دانشجویان رشته‌های مهندسی که می‌خوان وارد حوزه داده بشن
• دانشجویان علوم پایه و علوم پزشکی با علاقه به تحلیل داده
• هر کسی که می‌خواد پایه محکمی برای یادگیری مباحث پیشرفته‌تر مثل Scipy و یادگیری ماشین بسازه

پیش‌نیازها

فقط یه آشنایی ساده با کار کردن با کامپیوتر کافیه. نیازی نیست از قبل برنامه‌نویسی بلد باشی؛ یه درک کلی از کاربردهای پایتون هم کمک‌کننده‌ست ولی اجباری نیست.

بعد از این دوره چی؟

بعد از تموم شدن این دوره، آماده‌ای که سراغ دوره کتابخانه‌های علوم داده یا همون Scipy بری. مسیرت اینطوری پیوسته ادامه پیدا می‌کنه و هر قدم روی قدم قبلی سوار می‌شه.

سرفصل‌های دوره به تفکیک

بخش اول: مبانی و شروع کار - معرفی دوره - انواع داده در پایتون - عملیات ریاضی - متغیرها - توابع در پایتون - نصب ابزارهای برنامه‌نویسی - کدنویسی عملیات ریاضی و متغیرها - کدنویسی توابع - تمرین ریاضیات و متغیرها

بخش دوم: ساختارهای داده - کار با stringها - کدنویسی stringها - تمرین stringها - آموزش تاپل‌ها و کدنویسی آن - آموزش لیست‌ها و کدنویسی آن - آموزش دیکشنری‌ها و کدنویسی آن - آموزش setها و کدنویسی آن

بخش سوم: منطق و کنترل جریان - آموزش شرط‌ها - آموزش branching - آموزش عملگرهای منطقی - کدنویسی بخش شروط - آموزش loopها - کدنویسی loopها - تمرین داده‌های سریالی و حلقه‌ها

بخش چهارم: شی‌گرایی و کار با فایل - آموزش مفهوم شی‌گرایی - ساخت کلاس و اشیا - کدنویسی شی‌گرایی - تمرین شی‌گرایی - خواندن فایل‌ها با پایتون - نوشتن در فایل‌ها - کدنویسی کار با فایل‌ها - تمرین کار با فایل

بخش پنجم: کتابخانه‌های علوم داده - معرفی کتابخانه‌ها در پایتون - آموزش کتابخانه pandas - کدنویسی با pandas - آموزش کتابخانه numpy - کدنویسی با numpy

یه نکته کاربردی 💡

وقتی داری pandas یاد می‌گیری، سعی کن همون لحظه روی یه فایل CSV واقعی تمرین کنی. مثلاً یه دیتاست از نمرات کلاس یا آمار فروش یه فروشگاه رو باز کن و باهاش کار کن. اینطوری مغزت مفهوم رو توی یه سناریوی واقعی قفل می‌کنه و خیلی دیرتر فراموش می‌کنی.

سوالات متداول

**آیا این دوره برای شروع کافیه؟