آموزش علم داده با پایتون

سلام نو پلاس: از جذاب ترین و پردرآمدترین شغل های قرن جاری، می توان به شغل های مشتق شده از حوزه علم داده ها | Data Science اشاره کرد.

یکی از این شغل ها، "متخصص علم داده" یا "دانشمند علم داده" نام دارد که به دنبال تحلیل عمیق و استخراج دانش از حجم عظیمی از داده ها می باشد.

علم داده | Data Science یک فیلد میان رشته ای از آمار، ریاضیات و یادگیری ماشین بوده که با ترکیب و استفاده از آن ها به تحلیل داده ها پرداخته و زمینه کسب سود سازی شرکت ها را با تصمیم گیری درست مهیاء می نماید.

امروزه کشورها، دولت ها، شرکت ها و موسسات با حجم وسیعی از داده های ساختاریافته و غیرساختاریافته روبه رو بوده که دانش، الگو و رابطه های زیادی را در خود مخفی نموده است.

لذا به دنبال یک متخصص علم داده ها هستند تا با الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین بتوانند به تحلیل و دانش عمیقی از داده ها همراه با کسب سود و منفعت دست یابند.

بهترین دوره علم داده در ایران

به‌طور کلی می‌توان گفت بهترین دوره آموزش علم داده باید مسیر مشخصی را از ابتدای راه (پیش‌نیازهای حوزه) تا انتها (تبدیل‌شدن به شخصی با مهارت ورود به بازارکار) طی کند، یعنی یک پکیج کامل آموزش علم داده باشد.

یک دوره علم داده خوب، نه‌تنها باید شما را با مفاهیم نظری موجود در حوزه آشنا کند، باید بتواند مهارت‌های عملی (برنامه‌نویسی) و حتی مهارت‌های نرم، مانند ارتباط‌برقرارکردن با افراد، را در شما تقویت کند.

در طول دوره باید به‌شکل گروهی یا انفرادی با پروژه‌های عملی دنیای واقعی درگیر شوید و درنهایت با به‌سرانجام‌رساندن برخی از آن‌ها به نقطه‌ای برسید که برای ورود به دنیای هیجان‌انگیز علم داده آماده باشید!

حوزه علم داده یا دیتا ساینس (Data Science)بسیار گسترده است و شروع یادگیری آن به‌شکل خودخوان ممکن است مسیر سختی باشد.

معمولاً افراد با حجم عظیمی از مطالب و شاخه‌های مختلف مواجه می‌شوند که نمی‌دانند باید از کدام شروع کنند و چه مطالبی نیاز به یادگیری دارد و کدام‌یک برای آنان کاربردی نخواهد بود؛ بنابراین سردرگم می‌شوند و زمان زیادی را از دست می‌دهند.

با توجه به این توضیحات، بهترین گزینه برای شروع یادگیری علم داده شرکت در دوره‌های مرتبط است. دوره‌ها مسیر یادگیری را برای افراد هموار می‌کنند و در حداقل زمان ممکن، مطالب موردنیاز را در اختیارتان قرار می‌دهند.

علم داده ترکیبی از ریاضیات و آمار و علوم کامپیوتر است؛ بنابراین می‌توان حدس زد که مهارت‌هایی که یک شخص برای یادگیری علم داده به آن نیاز دارد چه می‌تواند باشد.

برای شروع آموزش علم داده یا دیتا ساینس، علاوه بر اینکه احتیاج دارید برخی از مفاهیم آمار و احتمال و ریاضیات را بدانید، لازم است بر حداقل یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی مسلط باشید.
زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب برای علم داده عبارت‌اند از: پایتون (Python)، R ، SQL و SAS. در این بین محبوب‌ترین در بین برنامه‌نویسان حوزه‌ی دیتا ساینس زبان برنامه‌ویسی پایتون است.

دانشمندان داده باید زمانی را با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی به مرتب‌سازی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها صرف کنند.

تجسم داده‌ها، یعنی توانایی ایجاد نمودارها برای تحلیل بهتر داده‌ها و نتایج، بخش مهمی از دانشمند داده بودن است؛ علاوه‌براین، یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) بخش مهمی از کار دانشمندان داده محسوب می‌شود و شما، به‌عنوان شخصی که می‌خواهید در این حوزه کار کنید، باید با تکنیک‌های آن آشنا باشید.

علاوه‌براین مهارت‌های فنی، از مهارت‌های نرم (Soft Skills) برای علم داده می‌توان به مهارت ارتباط با دیگران و توانایی به‌اشتراک‌گذاری ایده‌ها و نتایج به‌صورت شفاهی و نوشتاری، و مهارت زبان انگلیسی اشاره کرد.

آموزش علم داده رایگان

• coursera : طیف گسترده ای از دوره های علوم داده را از برخی از دانشگاه های برتر جهان از جمله دانشگاه جان هاپکینز و دانشگاه لندن ارائه می دهد. گذراندن بسیاری از این دوره ها کاملاً رایگان است و امکان خرید گواهی با پرداخت هزینه وجود دارد. این دوره ها طیف گسترده ای از موضوعات را شامل می شود، از مبانی تجزیه و تحلیل داده ها تا تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین.
• Edx : یکی دیگر از پلتفرم‌های یادگیری آنلاین محبوب برای آموزش علم داده رایگان است که دوره‌های مختلف علوم داده را از دانشگاه‌ها و سازمان‌های پیشرو ارائه می‌دهد. مانند Coursera، بسیاری از این دوره ها رایگان هستند، اما در صورت تمایل می توانید هزینه گواهینامه را پرداخت کنید. برخی از دوره‌های معروف علم داده در edX عبارتند از: «ضرورت‌های علم داده» از مایکروسافت، و «مقدمه‌ای بر علم داده در پایتون» از دانشگاه میشیگان
• DataCamp : یک پلت فرم یادگیری تعاملی محبوب است که درآموزش علم داده رایگان و تجزیه و تحلیل تخصص دارد. آنها یک آزمایش رایگان و همچنین تعدادی دوره رایگان و همچنین دوره های پولی را برای دانشجویان پیشرفته تر ارائه می دهند. دوره های رایگان DataCamp موضوعاتی مانند بصری سازی داده ها، SQL و Python برای علم داده را پوشش می دهد.

• DataQuest : یک پلت فرم یادگیری تعاملی است که علم داده را از طریق کدنویسی در پایتون آموزش می دهد. آنها یک آزمایش رایگان و همچنین تعدادی آموزش علم داده رایگان و همچنین دوره های پولی را برای دانشجویان پیشرفته تر ارائه می دهند. دوره های رایگان DataQuest موضوعاتی مانند تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم داده ها و یادگیری ماشین را پوشش می دهد.
• Kaggle : یک پلتفرم برای مسابقات علم داده است و آنها انواع آموزش ها و منابع یادگیری رایگان را ارائه می دهند. این یک راه عالی برای یادگیری علم داده با کار بر روی پروژه های دنیای واقعی و رقابت با سایر دانشمندان داده است Kaggle همچنین تعدادی دوره رایگان مانند “مقدمه ای بر یادگیری ماشین” و “آموزش ماشینی متوسط” ارائه می دهد.
• Udemy : یک پلت فرم یادگیری آنلاین است که هزاران دوره از جمله بسیاری از دوره های آموزش علم داده رایگان در زمینه دوره آموزشی علم داده ارائه می دهد. در حالی که همه دوره‌های Udemy رایگان نیستند، این پلتفرم اغلب تخفیف‌ها و تبلیغاتی ارائه می‌دهد که بسیاری از دوره‌های علوم داده را با هزینه کمتر یا حتی رایگان در دسترس قرار می‌دهد. علاوه بر این، Udemy همچنین دارای بخشی برای دوره های رایگان است که در آن دانشجویان می توانند به دوره های رایگان از حوزه های مختلف از جمله علم داده دسترسی داشته باشند. بنابراین، Udemy می تواند یک منبع عالی برای کسانی باشد که به دنبال آموزش رایگان علم داده هستند.

• OpenDataSCIENCE : یک منبع جامعه محور برای دوره آموزشی علم داده است. آنها طیف گسترده ای از آموزش ها، مقالات و منابع را در مورد علم داده ارائه می دهند، از جمله تعدادی دوره آنلاین رایگان در مورد موضوعاتی مانند Python برای علم داده و یادگیری ماشین.
• Data Science Academy : آکادمی علوم داده: آکادمی علوم داده یک پلت فرم یادگیری آنلاین است که طیف گسترده ای از دوره های علوم داده، از جمله تعدادی دوره رایگان را ارائه می دهد. دوره های رایگان آنها موضوعاتی مانند تجسم داده ها، یادگیری ماشینی و داده های بزرگ را پوشش می دهد.
• Data Science Society : انجمن علم داده: جامعه علوم داده یک انجمن آنلاین برای دانشمندان داده است و آنها تعدادی منبع رایگان برای یادگیری علم داده ارائه می دهند. این شامل آموزش ها، مقالات و وبینارها در مورد موضوعاتی مانند یادگیری ماشینی، تجسم داده ها و داده های بزرگ است.
• Data Science Dojo : انواع مختلفی از دوره آموزشی علم داده، از جمله بوت کمپ های حضوری و دوره های آنلاین را ارائه می دهد. آنها همچنین یک بوت کمپ رایگان ۵ روزه علوم داده ارائه می دهند که موضوعاتی مانند کاوش داده ها، بصری سازی داده ها و یادگیری ماشینی را پوشش می دهد. این بوت کمپ یک راه عالی برای چشیدن مزه علم داده است و اینکه آیا این رشته برای شما مناسب است یا خیر.

• Analytics Vidhya : یک منبع عالی برای یادگیری علم داده و تجزیه و تحلیل است. این مجموعه دوره آموزشی علم داده و مقاله‌های رایگان را در مورد موضوعاتی مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و داده‌های بزرگ ارائه می‌دهد. آنها همچنین دارای یک جامعه پر جنب و جوش از علاقه مندان به علم داده هستند که دانش و تجربیات خود را از طریق وبلاگ ها و انجمن ها به اشتراک می گذارند. آنها همچنین یک رویداد Hackathons برای همه سطوح دارند.
• Medium : منبع عالی دیگری برای دوره آموزشی علم داده و تجزیه و تحلیل است. این بستری برای نویسندگان و وبلاگ نویسان است تا دانش و تجربیات خود را در زمینه های مختلف از جمله علم داده به اشتراک بگذارند. Medium میزبان طیف گسترده ای از مقالات، آموزش ها و پست های مربوط به علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که توسط متخصصان و علاقه مندان به این حوزه نوشته شده است. این پلتفرم همچنین دارای یک ویژگی جستجو است که به شما امکان می دهد مقالات و پست های مربوط به موضوعات خاص را پیدا کنید و به راحتی می توانید اطلاعات مورد نیاز خود را پیدا کنید. علاوه بر این، Medium مجموعه‌ای از انتشارات سرپرستی دارد که بر علم داده و تجزیه و تحلیل تمرکز دارند، مانند “Towards Data Science” و “Data Science Central”.
• KDnuggets : یکی از معتبرترین منابع برای دوره آموزشی علم داده و تجزیه و تحلیل است. آنها طیف گسترده ای از مقالات، آموزش ها و اخبار در مورد علم داده، یادگیری ماشین و کلان داده را ارائه می دهند. آنها همچنین یک خبرنامه هفتگی دارند که مشترکین را در جریان آخرین تحولات در این زمینه قرار می دهد. علاوه بر این، KDnuggets دارای یک تابلوی شغلی است که فرصت های شغلی علم داده و تجزیه و تحلیل را در شرکت های برتر در سراسر جهان فهرست می کند.

• TowardDataScience : وب سایتی است که طیف گسترده ای از آموزش ها و مقالات در مورد علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ارائه می دهد. آنها موضوعات مختلفی را از سطح مبتدی تا پیشرفته پوشش می دهند، و آن را به منبعی عالی برای افراد با هر سطح مهارتی که می خواهند درباره علم داده بیشتر بیاموزند، تبدیل می کند. آنها همچنین یک خبرنامه هفتگی ارائه می دهند که مشترکین را در جریان آخرین تحولات در این زمینه به روز نگه می دارد.

بسیاری از منابع رایگان آنلاین برای کسانی که می خواهند علم داده را یاد بگیرند وجود دارد. از دوره های دانشگاهی در Coursera و edX گرفته تا پلتفرم های یادگیری تعاملی مانند DataCamp و DataQuest گرفته تا پروژه های دنیای واقعی در Kaggle، گزینه ها بی پایان هستند. از این منابع استفاده کنید و از امروز شروع به یادگیری علم داده کنید! به یاد داشته باشید که یادگیری خود را در پروژه های واقعی نیز به کار ببرید، تا درک خود را از مفاهیم و تکنیک ها تقویت کنید، و همچنین نمونه کارهای خود را برای نشان دادن توانایی های خود بسازید.

یکی از منابع یادگیری عالی برای آموزش علم داده رایگان ، کتاب است. اما به خاطر داشته باشید که بسیاری از کتاب‌هایی که آموزش علوم داده را ارائه می‌دهند رایگان نیستند، ولی بسیاری از آنها نسخه رایگان یک فصل یا چند صفحه برای اهداف پیش‌نمایش دارند. همیشه خوب است که وب سایت ناشر یا کتابفروشی آنلاین را بررسی کنید تا ببینید آیا نسخه رایگان یا فصل های نمونه دارند یا خیر. برخی از مناسب ترین کتاب ها به شرح زیر هستند:

• ” Python for Data Analysis” نوشته Wes McKinney: این کتاب مقدمه ای عالی برای استفاده از پایتون برای علم داده است. این مبانی برنامه نویسی پایتون و تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از کتابخانه پانداها را پوشش می دهد.
• Data Science from Scratch نوشته Joel Grus: این کتاب مقدمه ای جامع برای علم داده است که مبانی برنامه نویسی، آمار و یادگیری ماشین را پوشش می دهد.
• Introduction to Machine Learning with Python نوشته Andreas Müller and Sarah Guido: این کتاب مقدمه ای عالی برای یادگیری ماشین با استفاده از پایتون است. اصول یادگیری ماشین از جمله یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت و همچنین یادگیری عمیق را پوشش می دهد.

دوره علم داده دانشگاه شریف

به‌طور کلی، می‌توان پیش‌نیازهای یادگیری علم داده یا دیتا ساینس را به سه دسته‌ی اصلی و یک دسته‌ی مکمل تقسیم کرد.

دسته‌ی اول آمار و احتمالات است که لازم است درباره‌ی احتمال شرطی، قضیه بیز (Bayes) و افراز فضاهای نمونه‌ای که دید نسبتاً خوبی را درمورد ریاضیات ابتدایی یادگیری ماشین خواهد داد اطلاعاتی را داشته باشیم؛ علاوه‌براین، لازم است با مفاهیم آمار توصیفی، آزمون فرض و رگرسیون هم آشنا باشیم.

دسته‌ی دوم که ریاضیات است، در مقایسه با آمار، زمان کمتری نیاز دارد. در این بخش لازم است درمورد مشتق و مشتق زنجیره‌ای، مشتق توابع چندمتغیره که همان مفهوم گرادیان است و جبرخطی، کار با ماتریس‌ها و بردارها و تا حدی انتگرال اطلاعاتی را داشته باشیم.

دسته‌ی سوم برنامه‌نویسی است که پیشنهاد می‌کنیم با زبان پایتون (Python) شروع کنید. دلیل این موضوع این است که اولاً زبان استاندارد هوش مصنوعی در حال حاضر در دنیا پایتون است و ثانیاً زبانی بسیار ساده است که یادگیری آن در مقایسه با باقی زبان‌ها کار راحت‌تری است.

درنهایت باید به دسته‌ی مکمل اشاره کنیم که به مفاهیم طراحی الگوریتم و پیچیدگی برنامه‌ها مربوط است؛ زیرا در هر صورت کار ما در این حوزه تا حدی بهینه‌سازی برنامه‌هایی است که نوشته می‌شوند.

علوم داده یکی از مباحث روز دنیا است که با استفاده از کامپیوتر و فناوری اطلاعات شکل گرفته است. این حوزه اساسا متکی به علوم کامپیوتر می‌باشد.

جذابیت علم داده به حدی است که امروزه در اکثر دانشگاه‌های دنیا دوره‌های تخصصی برای تدریس آن در نظر گرفته شده است.

ضمن این که پژوهش‌های زیادی در این زمینه رو به افزایش است. علم داده به دانشی اطلاق می‌شود که به استخراج دانش از اطلاعات و داده‌های مشخصی می‌پردازد.

این علم ترکیبی از ابزارهای مختلف، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین است.

هدف علم داده را می‌توان استخراج معنا و مفهوم داده‌ها و همچنین تولید محصولات داده ‌محور از حوزه‌های مختلفی مانند آمار، ریاضی، مهندسی شناخت الگوها دانست.

امروزه علوم داده در زمینه های مختلف علمی و کاربردی پزشکی، روانشناسی، علوم اجتماعی، بازرگانی و مدیریت، علوم پایه، مهندسی در حال پیشرفت است.

داده همواره یکی از مهم‌ترین دارایی‌های هر سازمانی بوده و میتوان ادعا کرد که در دنیای امروز، سازمان‌ها بدون تصمیم‌گیری بر مبنای برنامه‌های استراتژیک داده ‌محور قادر به ادامه حیات نخواهند بود.

با توجه به اینکه این حوزه، حوزه جدیدی است و مدت زیادی نیز از ورود این مباحث به کشور نمی‌گذرد بسیاری از افرادی که قصد ورود به این حوزه را دارند دقیقا نمی‌دانند از کجا می‌بایست شروع کنند.

حتی افرادی که کمی جسورتر هستند یکی از مباحث را انتخاب می‌کنند و بعد از مدتی و صرف زمان و سرمایه متوجه می‌شوند که راه درست را انتخاب نکرده‌اند و ممکن است از این راه مایوس و دل‌زده شوند.

ما در جهاد دانشگاهی صنعتی شریف برای شما عزیزانی که علاقه‌مند ورود به حوزه علم داده(data science) هستید و می‌خواهید توانمندی‌هایتان را در این مباحث گسترش دهید مجموعه‌ای از افراد خبره این حوزه را دورهم جمع کرده‌ایم و برای کسانی که می‌خواهند در این حوزه وارد شوند یک دوره مسیر یابی شغلی را بر اساس مباحث روز در نظر گرفته‌ایم که در این دوره شما با عمده مباحث مطرح شده به خوبی آشنا می‌شوید و بعد از آن می توانید به راحتی مسیر شغلی خود را در حوزه علوم داده انتخاب کنید.

همینطور در کنار آن، نقشه راه و همچنین تک دوره‌هایی را به صورت جداگانه تدارک دیدیم که در هر کدام از آن‌ها با عمق بیشتری به مباحث ذکر شده پرداخته می‌شود و آن‌ها را تکمیل می‌کند.

برای آشنایی بیشتر شما با مسیر گروه آموزشی علم داده پادکست هایی را آماده کرده ایم که بتواند به شما عزیزان در انتخاب درست کمک کند تا بهترین راه را برای پیشرفت خود انتخاب کنید.