دوره آموزش علم داده با پایتون Data Science by Python (معماری)

معرفی دوره آموزش علم داده با پایتون Data Science by Python (معماری)

آیا یک دانشجوی معماری فقط با تسلط بر نرم‌افزارهای طراحی می‌تواند خود را برای بازارکار آینده آماده کند؟ در بسیاری از پروژه‌های معماری، اطلاعات و داده‌های زیادی تولید می‌شود، اما توانایی تحلیل و تبدیل این داده‌ها به اطلاعات قابل استفاده، مهارتی است که می‌تواند یک رزومه را از مجموعه‌ای از مهارت‌های نرم‌افزاری متمایز کند.

علم داده به مهندسان معماری امکان می‌دهد فراتر از طراحی و مدل‌سازی، با داده‌ها کار کنند و از آن‌ها برای تحلیل پروژه، بررسی الگوها و تصمیم‌گیری دقیق‌تر استفاده کنند. یادگیری پایتون و ابزارهای علم داده می‌تواند برای دانشجویانی که به دنبال تقویت رزومه، ورود به موقعیت‌های شغلی میان‌رشته‌ای و فعالیت در حوزه‌های فناورانه معماری هستند، یک مزیت مهارتی مهم ایجاد کند.

مزایای یادگیری علم داده در پایتون برای مهندسان معماری

• تحلیل داده‌های پروژه‌های معماری و استخراج اطلاعات کاربردی از داده‌های مختلف پروژه.
• استفاده از داده‌ها برای مقایسه گزینه‌های طراحی و تصمیم‌گیری دقیق‌تر در پروژه‌های معماری.
• یادگیری پایتون و ابزارهای علم داده در کنار مهارت‌های تخصصی و نرم‌افزارهای معماری.
• افزایش آمادگی برای فعالیت در حوزه‌های میان‌رشته‌ای مانند معماری محاسباتی، طراحی هوشمند و تحلیل داده.
• استفاده از علم داده در پروژه‌های پژوهشی، دانشگاهی و مطالعات مرتبط با معماری.
• توانایی پردازش و تحلیل حجم بیشتری از اطلاعات و داده‌های مرتبط با پروژه‌های ساختمانی.
• تقویت رزومه با اضافه کردن مهارت‌های برنامه‌نویسی، تحلیل داده و کار با داده‌های معماری.
• ایجاد فرصت برای فعالیت در موقعیت‌های شغلی که ترکیبی از دانش معماری و مهارت‌های فناوری و داده را نیاز دارند.

سرفصل‌های دوره آموزش علم داده با پایتون (Data Science by Python)

1. Environment set-up and installation
2. Jupyter Notebooks
3. Optional virtual environment
4. Python crash course
5. Numpy (arrays, indexing, operations)
6. Pandas (series, dataframes, missing data, groupby, merging joining & concatenating, operations, data input & output)
7. Data Visualization (Matplotlib)
8. Matplotlib exercises
9. Seaborn (distribution plots, categorical plots, matrix plots, regression plots, grids, style & color)
10. Pandas built-in data visualization
11. Plotly & Cufflinks
12. Geographical plotting (choropleth maps)
13. projects (calls, finance)
14. Introduction to Machine Learning (regression, bias variance trade-off, logistic regression theory, KNN, Decision tree & random forest, SVM, K-means algorithm, PCA, recommender system, NLP)
15. Big data overview(spark, AWS account set-up, EC2 instance set-up, PySpark set-up, lambda expression, RDD transformations & actions, Neural network theory)
16. Deep Learning overview(TensorFlow basics installations & basics, MNIST with multi-layer perceptron, contriblearn)
17. TensorFlow project

پیش نیاز یادگیری علم داده با پایتون

پیش‌نیاز اصلی این دوره، تسلط بر دوره آموزش پایتون مقدماتی است؛ با این حال، سایر دوره‌های معماری می‌توانند دید جامع‌تری به شما بدهند و مسیر پیاده‌سازی پروژه‌های معماری هوشمند شما را کامل‌تر کنند.

گواهینامه دوره علم داده با پایتون Data Science by Python

شما می توانید با شرکت در دوره‌های گروه آموزشی پارس پژوهان در انتهای هر دوره مدرک این گروه آموزشی را به زبان انگلیسی دریافت نمایید. چنانچه این دوره جز دوره های سازمان فنی حرفه ای نیز باشد، با توجه به اینکه گروه آموزشی پارس پژوهان تحت نظارت این سازمان است می تواند با معرفی شما به واحد آزمون فنی و حرفه ای زمینه دریافت مدرک از این سازمان را برای شما هموار نماید.

بعد از شرکت در دوره علم داده با پایتون چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. راه‌اندازی محیط کار و تسلط بر مبانی پایتون: توانایی آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی، کار با Jupyter Notebook و محیط‌های مجازی و استفاده از دستورات و مفاهیم پایه پایتون برای انجام پروژه‌های علم داده.
2. پردازش و تحلیل داده با NumPy و Pandas: توانایی کار با آرایه‌ها و داده‌های عددی، ایجاد و مدیریت DataFrame، دسترسی و فیلتر کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های ناقص، گروه‌بندی، انجام محاسبات و ادغام و اتصال مجموعه‌های مختلف داده و همچنین ورود و خروج اطلاعات.
3. تصویرسازی و ارائه داده‌ها: توانایی تبدیل داده‌های خام به نمودارها و نمایش‌های بصری قابل فهم با استفاده از Matplotlib، Seaborn، Pandas و Plotly و آشنایی با انواع نمودارهای آماری، دسته‌بندی، توزیع و رگرسیون و نمایش داده‌های جغرافیایی روی نقشه.
4. اجرای پروژه‌های عملی علم داده: کسب تجربه در تحلیل مجموعه‌داده‌های واقعی و اجرای پروژه‌هایی در حوزه‌هایی مانند داده‌های مالی و اطلاعات تماس، از مرحله آماده‌سازی و تحلیل داده تا نمایش نتایج.
5. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین: شناخت مفاهیم و کاربرد الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین از جمله رگرسیون، Logistic Regression، KNN، Decision Tree، Random Forest، SVM، K-Means و PCA و آشنایی با مباحثی مانند Bias-Variance، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی (NLP).
6. آشنایی با پردازش داده‌های حجیم و فناوری‌های ابری: شناخت مفاهیم Big Data و نحوه کار با Spark و PySpark، آشنایی با RDD و عملیات پردازش داده و همچنین آشنایی مقدماتی با AWS و راه‌اندازی نمونه‌های EC2 برای اجرای پروژه‌های داده‌محور.
7. آشنایی با یادگیری عمیق و TensorFlow: شناخت مبانی شبکه‌های عصبی و مفاهیم اولیه Deep Learning، نصب و استفاده از TensorFlow و آشنایی با ساخت و آموزش مدل‌های شبکه عصبی، از جمله اجرای پروژه تشخیص ارقام دست‌نویس و یک پروژه عملی با TensorFlow.

سوالات متداول

آیا علم داده در پروژه‌های معماری کاربرد دارد؟

بله، داده‌های مربوط به پروژه‌های ساختمانی، عملکرد ساختمان، مصرف انرژی، مطالعات شهری و رفتار کاربران می‌توانند برای تحلیل و تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار گیرند. البته میزان کاربرد علم داده به نوع پروژه و داده‌های در دسترس بستگی دارد و این مهارت بیشتر به‌عنوان یک توانایی مکمل در کنار دانش معماری استفاده می‌شود.

تفاوت علم داده با برنامه‌نویسی معمولی چیست؟

برنامه‌نویسی یک مهارت عمومی برای حل مسائل و ساخت نرم‌افزارها و ابزارهاست، اما علم داده بیشتر بر جمع‌آوری، پاک‌سازی، تحلیل و تفسیر داده‌ها و استخراج الگو و اطلاعات از آن‌ها تمرکز دارد. پایتون یکی از زبان‌های پرکاربرد در علم داده است و کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas انجام این فرایندها را ساده‌تر می‌کنند.

آیا دوره فقط تئوری است یا پروژه عملی هم دارد؟

بخش قابل توجهی از دوره به کار با داده و اجرای پروژه اختصاص دارد. در طول دوره مجموعه‌داده‌های مختلف با ابزارهای پایتون تحلیل و بصری‌سازی می‌شوند و پروژه‌هایی مانند تحلیل داده‌های تماس و داده‌های مالی نیز انجام می‌گیرد؛ در بخش‌های یادگیری عمیق و TensorFlow نیز پروژه عملی ارائه می‌شود.

ویدیو معرفی دوره علم داده:

وبینار دوره علم داده:

وبینار دوم دوره علم داده با پایتون: