1. مبانی و پایهها
کارگاه پایتونپیش از هر چیز، پایههای برنامهنویسی و کار با ابزارها را محکم کنید.
- مبانی Python Syntax, Data Types, Control Structures
- مبانی برنامهنویسی Functions, OOP, Error Handling
- کنترل نسخه مبانی Git و GitHub
codingcogs / roadmaps
نقشهی راه علم داده
با زبان Python
مسیری گامبهگام از مبانی برنامهنویسی تا تحلیل داده، یادگیری ماشین و مدلسازی آماری. یادگیری مداوم، کلید موفقیت در حوزهی همیشهدرحالتحول علم داده است.
2. کار با دادهها
مهمترین مهارت یک Data Scientist، پاکسازی و دستکاری دادههاست.
- NumPy محاسبات عددی و عملیات روی آرایهها
- Pandas دستکاری و تحلیل دادهها
- Data Cleaning مدیریت مقادیر گمشده و تبدیل داده
3. بصریسازی داده
دادهها را به نمودارهای گویا تبدیل کنید تا قصهشان را بگویند.
- Matplotlib رسم نمودارهای پایه
- Seaborn بصریسازی آماری دادهها
- Plotly نمودارهای تعاملی و تحت وب
4. یادگیری ماشین
الگوریتمها را یاد بگیرید و مدلهای پیشبینی بسازید.
- Scikit-learn الگوریتمها و ابزارهای یادگیری ماشین
- Model Evaluation Metrics, Cross-validation, Tuning
- Supervised Learning Regression و Classification
5. مباحث پیشرفته
وارد دنیای یادگیری عمیق و کلانداده شوید.
- Deep Learning TensorFlow و PyTorch
- پردازش زبان طبیعی NLTK و spaCy
- Big Data PySpark و محاسبات توزیعشده
سفر دادهمحور خود را شروع کنید
با مبانی پایتون شروع کنید و قدمبهقدم تا مدلسازی پیشرفته پیش بروید. هر مهارت تازه، شما را به یک Data Scientist حرفهای نزدیکتر میکند.
شروع به یادگیری