Modeling in Data Science
روششناسی مدلسازی، انتخاب الگوریتم و ارزیابی مدلهای یادگیری.
این دوره پل ارتباطی بین تحلیل داده و یادگیری ماشین است. تمرکز بر روششناسی صحیح مدلسازی، انتخاب الگوریتم مناسب برای هر مسئله و ارزیابی دقیق نتایج است.
محتوا شامل چارچوب CRISP-DM، تقسیم داده (Train/Validation/Test)، Cross-Validation، متریکهای ارزیابی برای مسائل دستهبندی و رگرسیون، تنظیم ابرپارامتر با Grid Search و Bayesian Optimization، و مفاهیم Bias-Variance Tradeoff است.
خروجی دوره: توانایی طراحی یک پایپلاین مدلسازی صحیح و علمی، اجتناب از خطاهای رایج مانند Data Leakage و Overfitting، و گزارش نتایج بهشکلی قابل اعتماد.
کلاسهای زندهی تعاملی بههمراه ضبط جلسات.
ویدیوهای ضبطشده با پشتیبانی پیوستهی استاد.
دورهی فشردهی پروژهمحور برای ورود سریع به بازار کار.
تکنیکهای پیشرفتهی تحلیل داده، آمار و آمادهسازی برای مدلسازی.
اولین کسی باشید که سؤال میپرسد.
برای پرسیدن سؤال در این دوره، ابتدا وارد حساب کاربری شوید.
ورود / ثبتنام