Data Science Modeling
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.
محیط آموزشی پیشرفته و پویا
کلاسهای زندهی تعاملی بههمراه ضبط جلسات.
دورهی فشردهی پروژهمحور برای ورود سریع به بازار کار.
اولین کسی باشید که سؤال میپرسد.
برای پرسیدن سؤال در این دوره، ابتدا وارد حساب کاربری شوید.
ورود / ثبتنام