آموزش کاربردی علم داده و یادگیری ماشین: مدیریت داده‌های گمشده

قیمت فعلی: ۲۹۹,۰۰۰ ۱۴۹,۵۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

درباره دوره آموزش کاربردی علم داده و یادگیری ماشین: مدیریت داده‌های گمشده

فرض کن دیتاستی داری با هزاران رکورد، ولی وقتی df.isnull().sum() رو اجرا می‌کنی، می‌بینی یه ستون مهم مثلاً ۳۰٪ مقدار NaN داره. اینجاست که خیلی‌ها گیر می‌کنن. داده‌های گمشده یا همون missing values یکی از رایج‌ترین دردسرهای...

درباره دوره آموزش کاربردی علم داده و یادگیری ماشین: مدیریت داده‌های گمشده

فرض کن دیتاستی داری با هزاران رکورد، ولی وقتی df.isnull().sum() رو اجرا می‌کنی، می‌بینی یه ستون مهم مثلاً ۳۰٪ مقدار NaN داره. اینجاست که خیلی‌ها گیر می‌کنن. داده‌های گمشده یا همون missing values یکی از رایج‌ترین دردسرهای پروژه‌های واقعی یادگیری ماشین هستن — چه از جمع‌آوری ناقص اطلاعات بیاد، چه از خطای فنی، چه از ماهیت خود داده.

اگه این مقادیر درست مدیریت نشن، مدل دچار سوگیری می‌شه، دقت پیش‌بینی افت می‌کنه و کل پروژه زیر سوال می‌ره. این دوره هم دقیقاً برای همین موضوع طراحی شده: شناسایی، حذف و جایگزینی حرفه‌ای مقادیر Null و NaN با پایتون، تا داده‌ات رو برای مدل‌سازی آماده کنی.

این دوره به چه سوالاتی جواب می‌ده؟ 🤔

چرا مدیریت داده‌های گمشده مهمه؟

چون حتی بهترین الگوریتم‌ها هم روی داده‌ی ناقص، نتیجه‌ی قابل اعتماد نمی‌دن. یه مثال ساده: تصور کن می‌خوای قیمت خونه پیش‌بینی کنی ولی متراژ بعضی خونه‌ها ثبت نشده. اگه این NaNها رو نادیده بگیری، مدلت عملاً داره چیزهایی رو حدس می‌زنه که پایه‌ی درستی ندارن.

توی این دوره چی یاد می‌گیرم؟

• مقدمه‌ای بر مقادیر گمشده: چرا به وجود میان و چطور روی خروجی مدل اثر می‌ذارن
• شناسایی: کار با توابع پایتون مثل isnull() و sum() برای پیدا کردن سلول‌های خالی
• حذف مقادیر گمشده: حذف سطر یا ستون، همراه با بررسی مزایا و معایبش
• جایگزینی (Imputation): از روش‌های ساده مثل میانگین، میانه، مد و مقدار ثابت تا تکنیک‌های پیشرفته‌تر مثل KNN Imputer
• روش‌های ترکیبی: چطور چند استراتژی رو با هم به کار ببریم تا نتیجه بهتر بشه
• مستندسازی و تحلیل تأثیر: ارزیابی اینکه گمشدگی داده چقدر روی عملکرد مدل اثر گذاشته

چطور به کارم میاد؟

خیلی مستقیم. توی پروژه‌ی دانشگاهی، مسابقه‌ی Kaggle یا حتی کار واقعی روی داده‌های شرکتی، اولین قدم معمولاً پاک‌سازی داده‌ست. تسلط روی مدیریت missing values یعنی می‌تونی سریع‌تر به مرحله‌ی مدل‌سازی برسی و نتیجه‌ی قابل دفاع‌تری ارائه بدی.

مشخصات دوره 📌

سرفصل‌های دوره

• مقدمه‌ای بر اهمیت مدیریت مقادیر گمشده و تأثیر آن در پروژه‌های یادگیری ماشین — ۱ جلسه (۴ دقیقه)
• حذف مقادیر گمشده — ۱ جلسه (۷ دقیقه)
• جایگزینی (Imputation) با fillna — ۳ جلسه (۲۰ دقیقه)
• متدهای پیشرفته — ۱ جلسه (۳ دقیقه)
• جمع‌بندی — ۱ جلسه (۳ دقیقه)
• دسترسی به کدها در گیت‌هاب

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با مفاهیم یادگیری ماشین
• مهارت اولیه در پایتون و کتابخانه‌هایی مثل pandas و scikit-learn
• شناخت مفاهیم پایه‌ی پیش‌پردازش داده

این دوره برای کی مناسبه؟

• دانشجوها و علاقه‌مندان به علم داده و یادگیری ماشین
• متخصصان داده و تحلیل‌گرانی که با مقادیر گمشده سر و کله می‌زنن
• برنامه‌نویس‌ها و توسعه‌دهندگانی که روی پروژه‌های ML کار می‌کنن

چرا این دوره ارزش وقت گذاشتن داره؟

داده‌های ناقص می‌تونن بزرگ‌ترین مانع موفقیت یه مدل باشن. مدیریت درستشون نه‌تنها داده رو تمیز می‌کنه، بلکه دقت پیش‌بینی و پایداری مدل رو هم به‌طور محسوس بالا می‌بره. این دوره با رویکردی علمی و در عین حال عملی، بهت یاد می‌ده چطور داده‌ی ناقص رو به داده‌ی قابل استفاده تبدیل کنی.

نکته‌ی خوبش اینه که همه‌ی روش‌ها — از مقدماتی تا پیشرفته — توی یه بازه‌ی کوتاه پوشش داده شده. یعنی لازم نیست ساعت‌ها وقت بذاری تا از صفر برسی به KNN Imputer.

مزایای دوره

• پوشش کامل روش‌ها از مقدماتی تا پیشرفته در زمان کوتاه
• دسترسی به کدهای دوره
• دسترسی به جزوات آموزشی
• در حال حاضر با تخفیف ویژه ارائه می‌شه

جمع‌بندی

این دوره‌ی ۴۵ دقیقه‌ای، مهارت مدیریت داده‌های گمشده رو از ساده‌ترین روش‌ها (میانگین و مد) تا تکنیک‌های پیشرفته‌تر مثل KNN Imputer و Predictive Imputation بهت آموزش می‌ده. اگه دنبال این هستی که چالش پیش‌پردازش داده‌های ناقص رو به یه فرصت تبدیل کنی و مدل‌های دقیق‌تر و قابل اعتمادتری بسازی، این دوره با تخفیف فعلی‌اش گزینه‌ی منطقیه. 📜 گواهینامه پایان دوره هم دریافت می‌کنی.