مدل‌سازی در دیتا ساینس

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.