مدلسازی در دیتا ساینس
Data Science Modeling
روش‌شناسی مدلسازی، انتخاب الگوریتم و ارزیابی مدل‌های یادگیری.
درباره‌ی این دوره
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.
سرفصل دوره
۷ فصل · ۴۰ سرفصل
مدلسازی یکی از مهم‌ترین مراحل در مسیر علم داده است؛ جایی که داده‌های خام به مدل‌های تحلیلی برای کشف روابط، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری تبدیل می‌شوند. این دوره برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند با تکنیک‌های پیشرفته مدلسازی آماری و تحلیل روابط بین متغیرها آشنا شوند و بتوانند مدل‌های قابل تفسیر و کاربردی در پروژه‌های واقعی ایجاد کنند. در این دوره مفاهیم پیشرفته آماری، رگرسیون، تحلیل مسیر، تحلیل عاملی و مدلسازی معادلات ساختاری (SEM) با استفاده از ابزارهایی مانند R و AMOS آموزش داده می‌شود.
۱مبانی مدلسازی در علم داده۵ سرفصل
- جایگاه مدلسازی در فرآیند Data Science
- آشنایی با انواع مدل‌های تحلیلی
- تفاوت بین همبستگی، پیش‌بینی و روابط علّی
- مفهوم علیّت و نقش آن در مدلسازی داده‌محور
- آشنایی با ساختار کلی مدل‌های آماری
۲مدلسازی روابط بین متغیرها۷ سرفصل
- مفهوم همبستگی و کاربرد آن در مدلسازی
- ضریب همبستگی و تفسیر روابط
- همبستگی به‌عنوان یک مدل تحلیلی
- رگرسیون خطی ساده
- رگرسیون چندگانه (Multiple Regression)
- رگرسیون چندمتغیره (Multivariate Regression)
- مدل‌های رگرسیونی و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی
۳تحلیل مسیر و مدل‌های ساختاری۵ سرفصل
- آشنایی با تحلیل مسیر (Path Analysis)
- طراحی مدل‌های روابط بین متغیرها
- بررسی اثرات مستقیم و غیرمستقیم
- ارتباط بین رگرسیون و مدل‌های ساختاری
- ساخت مدل‌های تحلیلی مبتنی بر داده‌های واقعی
۴مدلسازی معادلات ساختاری (SEM)۷ سرفصل
- مدلسازی معادلات ساختاری چیست؟
- کاربرد SEM در تحلیل داده و کشف روابط پیچیده
- انواع مدل‌های معادلات ساختاری
- مدل اندازه‌گیری و مدل ساختاری
- متغیرهای مشاهده‌شده (Observed Variables)
- متغیرهای پنهان (Latent Variables)
- مدلسازی سازه‌های پنهان
۵تحلیل عاملی و استخراج ساختار داده‌ها۵ سرفصل
- مبانی تحلیل عاملی
- تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)
- تحلیل عاملی تأییدی (CFA)
- شناسایی عوامل پنهان در داده‌ها
- ارزیابی اعتبار سازه‌ها و مدل‌های اندازه‌گیری
۶پیاده‌سازی مدل‌ها با R و AMOS۶ سرفصل
- آماده‌سازی و ورود داده‌ها به محیط تحلیل
- کار با داده‌ها در R
- معرفی محیط AMOS
- طراحی مدل‌های ساختاری
- اجرای تحلیل‌ها و بررسی خروجی‌ها
- تفسیر نتایج مدل‌ها
۷ارزیابی و بهبود مدل‌های تحلیلی۵ سرفصل
- مفهوم برازش مدل (Model Fit)
- شاخص‌های ارزیابی برازش مدل
- بررسی شاخص‌های برازش مدل
- تحلیل شاخص‌های اصلاح مدل (Modification Indices)
- اصلاح و بهینه‌سازی مدل‌های ساختاری
پروژه
پروژه عملی دوره
- طراحی یک مدل تحلیلی بر اساس داده واقعی
- بررسی روابط بین متغیرها
- ساخت مدل رگرسیونی و مسیر
- انجام تحلیل عاملی اکتشافی و تأییدی
- پیاده‌سازی مدل معادلات ساختاری در R و AMOS
- ارزیابی و تفسیر نتایج مدل
دستاورد دوره
در پایان این دوره، دانشجویان توانایی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های آماری و تحلیلی در پروژه‌های علم داده را خواهند داشت و می‌توانند با استفاده از R و AMOS روابط بین متغیرها، ساختارهای پنهان داده و مدل‌های پیش‌بینی را تحلیل و تفسیر کنند.
نحوه‌ی برگزاری
محیط آموزشی پیشرفته و پویا
کلاس‌های زنده‌ی تعاملی به‌همراه ضبط جلسات.
دوره‌ی فشرده‌ی پروژه‌محور برای ورود سریع به بازار کار.
دوره‌های مرتبط در همین رشته آموزشی
تحلیل داده ۱
Data Analysis I
ورود به تحلیل داده با ابزارهای کاربردی و تمرین‌های پروژه‌محور.
تحلیل داده ۲
Data Analysis II
تکنیک‌های پیشرفته‌ی تحلیل داده، آمار و آماده‌سازی برای مدلسازی.
ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق
Machine Learning & Deep Learning
از الگوریتم‌های کلاسیک ML تا شبکه‌های عمیق؛ پروژه‌محور و عملیاتی.