آموزش جامع تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی برای AI حضوری 2025

آموزش جامع تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی برای AI دوره حضوری 2025

آموزش جامع تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی برای AI شما را با ابزارهای تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها آشنا می‌کند و به شما کمک می‌کند تا با استفاده از Python، داده‌های خود را تحلیل کنید و نتایج قابل استفاده‌ای از آن‌ها استخراج نمایید. از تکنیک‌های تمیز کردن داده‌ها تا تحلیل‌های پیشرفته آماری و بصری‌سازی، این دوره برای علاقه‌مندان به علم داده و هوش مصنوعی بسیار مناسب است.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه برنامه نویسی و گرافیک را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره آموزش جامع تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی برای AI:

• آموزش جامع تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی برای کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• مناسب برای تحلیلگران داده، دانشجویان علوم داده، برنامه‌ نویسان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی
• آموزش بر اساس استفاده از ابزارهای معروف Python برای تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها مانند pandas، numpy و matplotlib
• پروژه‌محور با تمرکز بر نحوه جمع‌آوری، تمیز کردن، تحلیل داده‌ها و استفاده از تکنیک‌های بصری‌سازی برای بهبود درک داده‌ها
• استفاده از تکنیک‌های آماری و ریاضیاتی برای تحلیل دقیق‌تر داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید جهت مدل‌سازی
• کار بر روی داده‌های واقعی برای پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین

پیش‌نیازها:

• آشنایی با Python و برنامه‌ نویسی پایه
• آشنایی ابتدایی با جبر خطی و آمار (درک مفاهیم ماتریس‌ها و احتمال ساده)
• آشنایی مقدماتی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۲ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۲۴ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۰۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۴,۸۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی برای AI :

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

اولین هفته: معرفی ابزارهای تحلیل داده و جمع‌آوری داده‌ها

• جلسه اول (2 ساعت):
  • معرفی علم داده (Data Science) و نقش تحلیل داده در هوش مصنوعی
  • آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های Python برای تحلیل داده‌ها: pandas، numpy، matplotlib
  • پروژه عملی: نصب و راه‌اندازی محیط‌های برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌ها
• جلسه دوم (2 ساعت):
  • نحوه جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • کار با فایل‌های CSV، Excel و دیتابیس‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها
  • پروژه عملی: جمع‌آوری و وارد کردن داده‌ها به Python برای تحلیل

دومین هفته: تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها

• جلسه سوم (2 ساعت):
  • اصول تمیز کردن داده‌ها: حذف داده‌های گم‌شده، تکراری و نویز
  • استفاده از pandas برای تمیز کردن داده‌ها و آماده‌سازی برای تحلیل
  • پروژه عملی: تمیز کردن و آماده‌سازی یک مجموعه داده واقعی برای تحلیل
• جلسه چهارم (2 ساعت):
  • استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • تکنیک‌های مدیریت داده‌های عددی و دسته‌ای
  • پروژه عملی: استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌های مالی برای تحلیل بهتر

سومین هفته: تحلیل داده‌ها با pandas و numpy

• جلسه پنجم (2 ساعت):
  • کار با numpy برای تحلیل داده‌های عددی
  • محاسبه میانگین، انحراف معیار و سایر شاخص‌های آماری
  • پروژه عملی: تحلیل یک مجموعه داده آماری با استفاده از numpy
• جلسه ششم (2 ساعت):
  • تحلیل داده‌های جدولی با pandas: DataFrameها و Series
  • پیاده‌سازی گروه‌بندی داده‌ها و فیلتر کردن بر اساس معیارهای مختلف
  • پروژه عملی: تحلیل داده‌های فروش با pandas برای استخراج اطلاعات تجاری مفید

چهارمین هفته:  بصری‌سازی داده‌ها با matplotlib و seaborn

• جلسه هفتم (2 ساعت):
  • معرفی اصول بصری‌سازی داده‌ها و اهمیت آن در تحلیل داده‌ها
  • کار با matplotlib برای رسم نمودارهای خطی، میله‌ای و پراکندگی
  • پروژه عملی: رسم نمودارهای مختلف برای نمایش داده‌های فروش و عملکرد مشتریان
• جلسه هشتم (2 ساعت):
  • معرفی کتابخانه seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
  • رسم نمودارهای چندبعدی و تحلیل همبستگی داده‌ها
  • پروژه عملی: بصری‌سازی رابطه بین چندین متغیر در یک مجموعه داده تجاری

پنجمین هفته آموزش جامع تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی برای AI : تحلیل پیشرفته داده‌ها و استفاده از تکنیک‌های آماری

• جلسه نهم (2 ساعت):
  • استفاده از توابع آماری پیشرفته برای تحلیل داده‌ها
  • تحلیل روندها و الگوها در داده‌ها با استفاده از رگرسیون خطی و چندگانه
  • پروژه عملی: تحلیل و پیش‌بینی روندهای فروش بر اساس داده‌های تاریخی
• جلسه دهم (2 ساعت):
  • تحلیل توزیع‌های داده و بررسی داده‌های پرت (Outliers)
  • شناسایی و حذف داده‌های پرت با استفاده از تکنیک‌های آماری
  • پروژه عملی: شناسایی داده‌های پرت در یک مجموعه داده مالی و اصلاح آن‌ها

ششمین هفته: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

• جلسه یازدهم (2 ساعت):
  • انتخاب پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی با استفاده از تکنیک‌های آموخته‌شده
  • راهنمایی در انتخاب و پیاده‌سازی پروژه با تمرکز بر تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها
  • پروژه عملی: انجام یک پروژه جامع تحلیل داده‌ها
• جلسه دوازدهم (2 ساعت):
  • ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
  • بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
  • مرور بهترین روش‌ها برای ادامه کار در زمینه تحلیل داده‌ها و AI

ویژگی‌های جدید 2025:

• استفاده از آخرین نسخه pandas و numpy برای تحلیل داده‌ها
• بصری‌سازی پیشرفته با seaborn و matplotlib برای تحلیل داده‌های پیچیده‌تر
• کار با داده‌های واقعی و پروژه‌های عملی برای تحلیل داده‌ها و استخراج نتایج قابل‌استفاده در دنیای واقعی