درباره علم داده (Data science) و ماشین لرنینگ (Machine Learning) بیشتر بدانید:

با ورود جهان به دوران کلان داده‌ها، نیاز به ذخیره‌سازی آنها نیز افزایش یافت و این موضوع، چالش و نگرانی اصلی صنایع سازمانی تا سال 2010 بود. تمرکز اصلی ایجاد فریم ورک و راه‌حل‌هایی مناسب برای ذخیره‌سازی داده بود. اکنون با وجود فریمو‌ک‌های قوی چون Hadoop مشکل ذخیره‌سازی با موفقیت حل شده است و تمرکز بر روی پردازش این داده‌ها معطوف شده‌است.علم داده همچنان به عنوان یکی از امیدوار کننده‌ترین و پر تقاضا ترین مسیرهای شغلی متخصصان ماهر در حال تکامل است. امروزه، متخصصان داده فهمیده‌اند که باید مهارت‌های سنتی تجزیه و تحلیل حجم زیادی داده‌، داده‌کاوی و مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را ترقی بخشند. دانشمندان داده برای کشف هوش مفید برای سازمان‌ های خود باید بر طیف کاملی از چرخه حیات علم داده تسلط داشته باشند. تقریباً هر تعاملی که این روزها با دستگاه‌ های فناوری انجام می‌دهیم شامل داده هایی می‌باشد. مانند خریدهای آمازون، مطالعه پست‌ها در فیس‌بوک، دیدن فیلم در Netflix و حتی قابلیت تشخیص چهره که برای ورود به تلفن‌های خود از آن استفاده می‌کنیم. علم داده آینده هوش مصنوعی است. بنابراین بسیار مهم است که درک کنیم که در درجه اول علم داده چیست؟! و چگونه می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟!ساده‌ترین تعریف علم داده، استخراج بینش عملی از داده‌های خام است. این مقاله شما را در بخش‌های درگیر در این زمینه که هر روز در حال گسترش است، شامل نحوه کارکرد آن و مثالهایی از نحوه استفاده آن در دنیای امروزه، راهنمایی می‌کند. در پایان این مقاله، شما قادر خواهید بود که درک کنید علم داده و نقش آن در استخراج بینش معنادار از مجموعه های پیچیده و بزرگ داده های اطراف ما چیست!!

آنچه که در این مقاله به آن خواهیم پرداخت:

• پایتون برای حل چالش های علم داده و یادگیری ماشین
• معرفی کتابخانه های محبوب مانند Pandas ،numPy ،matplotlib ،SKLearn و...
• معرفی مدل های اولیه علم داده و ماشین لرنینگ با استفاده از پایتون و نحوه عملکرد آن­ها
• پایتون در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  
  

علم داده(Data Science) و یادگیری ماشین(Machine Learning) چیست؟

علم داده و ماشین لرنینگ دو حوزه مرتبط هستند که در کنار هم مورد استفاده قرار می گیرند. علم داده به مفهوم استخراج اطلاعات از داده ‌ها و استفاده از روش‌ های متنوع برای تحلیل داده‌ ها و به دست آوردن دانش جدید است. یادگیری ماشین به عنوان یکی از حوزه‌ های اصلی علم داده، به استفاده از الگوریتم‌ ها و روش ‌های مختلفی برای پیش ‌بینی و تحلیل داده ‌ها اشاره دارد. همچنین یادگیری ماشین به شیوه‌ ای خودکار و بدون نیاز به برنامه ‌نویسی از داده‌ ها آموزش می ‌بیند و براساس آن ‌ها، پیش ‌بینی‌ هایی را ارائه می ‌دهد. در واقع، یادگیری ماشین می ‌تواند به عنوان یکی از روش ‌های پیشرفته علم داده برای به دست آوردن دانش جدید و بهبود فرآیند های کسب و کار استفاده شود. همچنین استفاده از یادگیری ماشین در علم داده در موارد مختلفی نظیر پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، تحلیل احساسات، پیش‌بینی رفتار مشتری، تشخیص بیماری‌ های پزشکی و بهبود روش ‌های تصمیم‌ گیری در صنایع و سازمان‌ ها مورد استفاده قرار می‌ گیرد. به طور کلی، علم داده و ماشین لرنینگ به عنوان دو حوزه مهم در زمینه تحلیل داده‌ ها و بهره ‌برداری از داده ‌ها، باعث شده‌اند که امکانات بسیاری برای بهبود فرآیند ها و افزایش کارایی در سازمان‌ ها و صنایع فراهم شود.

اگر بخواهیم این موضوع را بازتر کنیم، علم داده همه چیز در مورد یافتن و کاوش داده­ ها در دنیای واقعی و استفاده از آن دانش برای حل مشکلات تجاری است. جالب است بدانید که پیش­بینی شده ‌است که در حال حاضر 175 زتابایت (zettabytes) داده ایجاد شده است  و تا سال 2025، این تعداد به 417 زتابایت می ‌رسد که این موضوع بسیار حیرت انگیز است. سوالی که مطرح می­ شود این است که ما با همه این داده ها چه می کنیم؟ چگونه آن را برای خود مفید کنیم؟ این­ها سوالاتی هستند که در حوزه علم داده مطرح می ‌شوند. این رشته به سرعت در حال رشد است و انقلابی در بسیاری از صنایع ایجاد کرده است همچنین محدود کردن قابلیت‌ های آن با یک تعریف رسمی دشوار است. غربال کردن دریاچه های عظیم داده ­ها، جستجوی اتصالات و الگوها، وظیفه آوردن محصولات جدید برای ما و ... همگی جزیی از وظایف علم داده است که در نهایت پیشرفت و راحت تر کردن زندگی ما را بر عهده دارد. به عبارت دقیق تر علم داده ترکیبی از ابزارهای مختلف، الگوریتم­ها و اصول یادگیری ماشین با هدف کشف الگوهای پنهان از داده­های خام است. این الگوریتم­ ها از طریق برنامه­‌ های رایانه ای که معمولاً با سخت‌افزار قدرتمندی همراه هستند، اجرا می ‌شوند و پردازش قابل توجهی نیاز دارند. علم داده ترکیبی از ریاضیات آماری، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها و علوم کامپیوتر است.

ماشین لرنینگ نیز یک شاخه از هوش مصنوعی است که در آن الگوریتم‌ ها و مدل‌ های ریاضیاتی آموزش داده می ‌شوند تا بتوانند از داده ‌های ورودی خود با استفاده از آمار و احتمالات قویترین پتانسیل را به دست آورند و پس از آموزش، بتوانند برای داده ‌های جدید پیش‌ بینی کنند و یا تصمیم‌ هایی را بر اساس اطلاعات دریافتی بگیرند.

از کاربرد های ماشین لرنینگ می توان به تشخیص چهره، تشخیص اشیاء، تحلیل داده‌های بزرگ، پیش‌بینی خطاها و مشکلات در صنایع، تحلیل ارتباطات و پیش ‌بینی خطرات در بیماری‌ های قلبی و غیره اشاره کرد. بطور کلی علم داده و ماشین لرنینگ دو حوزه مرتبط در علوم کامپیوتر هستند که به صورت همزمان در کنار هم مورد استفاده قرار می گیرند. علم داده در واقع به بررسی و تحلیل داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار می‌پردازد و درک بهتری از الگو ها و روابط موجود در داده‌ ها فراهم می‌ کند. به عبارت دیگر، علم داده برای استخراج اطلاعات مفید و بهبود تصمیم‌گیری استفاده می ‌شود. از سوی دیگر نیز، یادگیری ماشین یک روش کاربردی برای به دست آوردن دانش از داده ‌ها است که بر روی الگوریتم‌ ها و مدل ‌های ریاضی کار می_­ کند. با استفاده از ماشین لرنینگ، می‌ توان الگو ها و روابطی که بین داده‌ ها وجود دارد را شناسایی کرد. از این رو بهترین تصمیم‌ ها را برای مسائلی که بر اساس داده‌ ها قابل حل هستند پیشنهاد داد. در واقع، علم داده و یادگیری ماشین در کنار هم برای حل مسائل پیچیده و بهترین بهره از داده ‌ها، استفاده می ‌شوند.

علت مشهور شدن علم داده و یادگیری ماشین چیست؟

در دنیای امروز، داده‌ های تولید شده در محیط ‌های مختلفی مانند شبکه ‌های اجتماعی، سایت ‌های خرید آنلاین، بانک ‌ها، شرکت ‌ها و سایر منابع، به حجم عظیمی رسیده است. این حجم بالای داده ‌ها به دلیل پیشرفت فناوری و افزایش استفاده از دستگاه‌های الکترونیکی، به صورت چشم‌گیری افزایش یافته است. در این شرایط، توانایی بررسی و تحلیل داده‌ هایی با این حجم بالا، برای شرکت‌ ها و سازمان ‌ها اهمیت بسیاری دارد. این امر باعث شده است که علم داده به عنوان یکی از مهمترین زمینه ‌های فعالیت در دنیای فناوری و صنعت، مورد توجه قرار گیرد و در بسیاری از صنایع و بخش‌های مختلف کاربرد داشته باشد. به طور سنتی، داده هایی که ما در دست داشتیم بیشتر دارای ساختار و اندازه کوچک بودند که خب به راحتی با استفاده از ابزار های ساده BI قابل تحلیل بودند. برخلاف داده­ ها در سیستم های سنتی که بیشتر ساختار داشتند، امروزه بیشتر داده­ ها بدون ساختار یا نیمه ساختاری هستند. این داده ­ها از منابع مختلف مانند لاگ های مربوط به پرونده های مالی، پرونده های متنی، فرم های چندرسانه ای، حسگر ها و ابزار ها تولید می ‌شوند. ابزار های ساده BI قادر به پردازش این حجم عظیم از داده های متنوع نیستند. به همین دلیل است که برای پردازش، تجزیه و تحلیل معنا دار به ابزار ها و الگوریتم های تحلیلی پیچیده و پیشرفته تری نیاز داریم. در ادامه بیایید سناریویی متفاوت برای درک نقش علم داده در تصمیم گیری در نظر بگیریم. به این سوال فکر کنید اگر ماشین شما از هوش لازم برای رسیدن شما، به خانه برخوردار باشد چه می­ شود؟ شاید جواب شما این باشد که این اتفاق هیجان انگیز خواهد بود! اتومبیل های خودران، داده ها را از طریق رادار ها، دوربین ها و لیزر ها برای ایجاد نقشه از محیط اطراف خود جمع آوری می­کنند و سپس بر اساس این داده هایی که جمع آوری می ­شوند، تصمیماتی مانند زمان افزایش سرعت، کاهش سرعت، زمان سبقت و ... گرفته می‌شود. در واقع این سیستم با استفاده از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین، کمک بسیار بزرگی به بشریت می ­کنند. حال برای روشن تر شدن کاربرد علم داده بررسی خواهیم کرد که چگونه می‌ توان از علم داده در تجزیه و تحلیل پیش‌بینی استفاده کرد. بیایید پیش‌بینی هوا را به عنوان مثال در نظر بگیریم. داده های کشتی ها، هواپیماها، رادارها، ماهواره­ها را می‌توان جمع آوری و برای ساخت مدل، تجزیه و تحلیل کرد. این مدل ها نه تنها آب و هوا را پیش بینی می‌ کنند بلکه به پیش‌بینی وقوع هرگونه بلایای طبیعی نیز کمک می‌کنند. این امر به شما کمک می‌کند از قبل، اقدامات مناسب را انجام دهید و جان بسیاری از افراد گرانبها را نجات دهید.

همچنین از دیگر علت هایی که علم داده و ماشین لرنینگ را جذاب می­کند می­توان به موارد زیر اشاره کرد:

• پر تقاضا است: علم داده و یادگیری ماشین بسیار مورد تقاضا هستند و فرصت های شغلی زیادی برای متقاضیان کار در این حوزه وجود دارد. این شغل سریعترین رشد را در Linkedin داشته و پیش‌بینی می ‌شود تا سال 2026 حدود 11.5 میلیون شغل ایجاد کند.
  
  
• فراوانی موقعیت­ها: تعداد بسیار کمی از افراد هستند که مجموعه مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده را بطور کامل داشته باشند. این باعث می‌شود که علم داده در مقایسه با سایر بخشهای IT اشباع کمتری داشته باشد. بنابراین، علم داده بسیار غنی است و از فرصت های زیادی برخوردار است. رشته علوم داده تقاضای زیادی دارد اما از نظر دانش، متخصصان کمی در این حوزه وجود دارد.
  
  
• شغلی بسیار پردرآمد: علم داده یکی از مشاغل پر درآمد است. طبق گفته Glassdoor، دانشمندان داده بطور متوسط سالانه 116،100 دلار درآمد کسب می‌ کنند. این امر علم داده را به گزینه شغلی بسیار پردرآمد تبدیل می ‌کند.
  
  
• علم داده همه کاره است: کاربرد های بی‌ شماری از علم داده و یادگیری ماشین وجود دارد. در واقع بطور گسترده‌ ای در صنایع بهداشتی، بانکی، خدمات مشاوره‌ای و تجارت الکترونیکی مورد استفاده قرار می گیرد.
  
  
• علوم داده باعث بهتر شدن داده ها می‌شود: شرکت ها برای پردازش و تحلیل داده های خود به دانشمندان ماهر داده احتیاج دارند. آنها نه تنها داده ها را تجزیه و تحلیل می ‌کنند بلکه کیفیت آنها را نیز بهبود می ‌بخشند. بنابراین، علم داده با غنی سازی داده ها و بهتر کردن آنها نقش بسیار مهمی در شرکت ها و سازمان ها دارد.
  
  
• دانشمندان داده بسیار معتبر هستند: دانشمندان داده به شرکت ها اجازه می‌دهند تصمیمات تجاری دقیق تری بگیرند. شرکت ها به دانشمندان داده اعتماد می‌کنند و از تخصص آنها برای ارائه نتایج بهتر به مشتریان خود استفاده می کنند. از همین رو دانشمندان داده موقعیت مهمی را در یک شرکت دارند.
  
  
• اتمام کار­های خسته کننده: علم داده به صنایع مختلف کمک کرده‌است تا وظایف تکراری خود را خودکار کنند. این کار مشاغل طاقت فرسایی را که قبلاً بشر به عهده گرفته بود را ساده کرده‌ است.
  
  
• علوم داده و یادگیری ماشین باعث هوشمند سازی محصولات می ‌شود: علم داده شامل استفاده از یادگیری ماشینی است که به صنایع امکان ایجاد محصولات بهتر متناسب با تجارب مشتری را می‌ دهد. به عنوان مثال، سیستم های توصیه شده‌ای که توسط وب سایت های تجارت الکترونیکی استفاده می ‌شوند، براساس خریدهای گذشته، بینش شخصی را به کاربران ارائه می‌ دهند. این امر کامپیوترها را قادر به درک رفتار انسان و تصمیم گیری مبتنی بر داده کرده ‌است.
  
  
• علم داده می ‌تواند زندگی را نجات دهد: علم داده در بخش بهداشت بسیار تاثیرگذار بوده است. با ظهور یادگیری ماشین و علم داده، تشخیص تومور ها در مرحله اولیه آسان تر شده است. همچنین، بسیاری از صنایع بهداشتی دیگر نیز از ابزار های موجود در این حوزه برای کمک به مشتریان خود استفاده می‌ کنند.
  
  
• علم داده و یادگیری ماشین می ‌تواند شما را به شخص بهتری تبدیل کند: علم داده نه تنها به شما یک حرفه عالی می ‌بخشد بلکه به شما در رشد شخصی نیز کمک خواهد کرد. شما قادر خواهید بود نگرش حل مسئله داشته باشید.
  
  

ویژگی های علم داده (Data Science) و یادگیری ماشین(Machine Learning) چیست؟

علم داده یک رشته تخصصی است که در آن از روش ‌های آماری، کامپیوتری و دانش تخصصی صنعتی برای جمع‌ آوری، پردازش، تحلیل و ارائه داده ‌ها استفاده می‌شود. برخی از ویژگی ‌های علم داده عبارتند از:

• جمع‌آوری داده ‌ها: در علم داده، جمع‌آوری داده ‌ها اولین مرحله است که شامل استخراج داده ‌هایی از منابع مختلف مانند پایگاه داده‌ ها، فایل‌ ها، صفحات وب و حتی سنجش ‌های حسگری است.
  
  
• پردازش داده ‌ها: پس از جمع ‌آوری داده‌ها، آنها باید پردازش شوند تا به صورتی قابل استفاده در تحلیل و پیش ‌بینی باشند. این شامل تبدیل داده ‌ها به شکلی است که در تحلیل‌ های بعدی مفید باشد.
  
  
• تحلیل داده ‌ها: در این مرحله، از روش‌های آماری و دانش متخصصان صنعتی برای تحلیل داده ‌های جمع ‌آوری شده استفاده می ‌شود. این تحلیل می ‌تواند شامل تحلیل روابط و تحلیل پیش ‌بینی باشد.
  
  
• پیش ‌بینی و مدل‌ سازی: در این مرحله، از الگوریتم ‌های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ برای پیش‌ بینی رفتار و یا رویداد های آینده استفاده می‌ شود. در این مرحله، مدل‌ های پیش ‌بینی و تصمیم ‌گیری ساخته می‌ شود.
  
  
• ارائه داده ‌های مفید: در این مرحله، داده ‌های استخراج شده به صورت گرافیکی یا تصویری ارائه می ‌شوند. ارائه این داده ها می‌ تواند به صورت املایی، جداولی، نمودار ها و یا مدل ‌های پیش ‌بینی باشد که برای کاربرد در صنایع و سازمان ‌ها به کار می‌ روند.
  
  
• تصمیم‌ گیری: در این مرحله، تحلیل داده ‌ها به منظور گرفتن تصمیم‌ های بهتر و بازدهی بیشتر در صنایع و سازمان‌ ها استفاده می ‌شود. این تصمیم‌ گیری می ‌تواند شامل بهبود فرآیند های تولید، تحلیل بازار، بهبود روش‌های بازاریابی و تحلیل و بهبود عملکرد سازمانی باشد.
  
  
• حفظ حریم خصوصی داده ‌ها: در این روز ها، با افزایش جمع‌ آوری و استفاده از داده‌ ها، حفظ حریم خصوصی داده‌ ها نیز مهم شده است. در علم داده، تلاش می ‌شود که از روش ‌هایی برای حفظ حریم خصوصی داده‌ ها استفاده شود. در کل، ویژگی ‌های علم داده شامل جمع ‌آوری، پردازش، تحلیل و پیش ‌بینی داده‌ ها، ارائه داده ‌های مفید، تصمیم‌ گیری و حفظ حریم خصوصی داده ‌ها هستند. این ویژگی‌ ها باعث شده‌اند که علم داده به یکی از مهم‌ ترین رشته ‌های تخصصی در دنیای امروز تبدیل شود که در سطوح مختلف از آن استفاده می‌ شود.
  
  
  

چرا یادگیری علم داده و یادگیری ماشین اهمیت دارد و بین افراد پرطرفدار است؟

یادگیری علم داده به دلیل بسیاری از مسائل مختلف اهمیت زیادی دارد و در حال حاضر بین افراد پرطرفدار است. یکی از مهمترین دلایل، تأثیر آن بر روی صنایع و بخش‌ های مختلف اقتصادی و صنعتی است. با استفاده از تحلیل داده، می ‌توان بهترین تصمیمات را برای شرکت ‌ها و سازمان ‌ها گرفت و عملکرد آن ‌ها را بهبود بخشید. همچنین، به دلیل پیشرفت فناوری و افزایش استفاده از دستگاه‌ های الکترونیکی، حجم عظیمی از داده ‌ها تولید شده است. در این شرایط، توانایی بررسی و تحلیل داده‌ های این حجم بالا، برای شرکت ‌ها و سازمان‌ ها اهمیت بسیاری دارد.

علم داده شامل انبوهی از رشته ها و زمینه های تخصصی برای تولید یک نگاه جامع، دقیق و تصفیه شده در داده های خام است. دانشمندان داده باید در همه چیز از مهندسی داده ها، ریاضیات، آمار، محاسبات پیشرفته و تجسم، مهارت داشته باشند تا بتوانند به طور موثر توده های اطلاعاتی درهم را الك كنند و فقط حیاتی ترین بیت ها را كه به ایجاد نوآوری و كارایی كمك می ‌كند، پیدا كنند. دانشمندان داده همچنین برای ایجاد مدل ها و پیش بینی با استفاده از الگوریتم ها و سایر تکنیک ها، به شدت به هوش مصنوعی به ویژه زیرشاخه های ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق آن تکیه می‌ کنند. بنابراین، علم داده برای تصمیم گیری و پیش بینی با استفاده از تجزیه و تحلیل و ماشین لرنینگ استفاده می ‌شود و از این جهت بسیار اهمیت دارد. علاوه بر مواردی که گفته شد، با توسعه روش ‌های جدید پردازش داده و الگوریتم‌ های هوشمند، می ‌توان داده‌ ها را به صورت مفید و کاربردی تحلیل کرد و درک بهتری از آن ‌ها داشت. همچنین، به دلیل تأثیر علم داده بر بخش‌های مختلفی همچون علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات، بیولوژی، پزشکی، مالی، تجارت و غیره، یادگیری علم داده برای افرادی که به دنبال کسب دانش جدید و پیشرفت در حرفه‌ی خود هستند، بسیار مهم است. یادگیری علم داده و یادگیری ماشین به دلیل داشتن اهمیت وسیعی در صنایع مختلف و همچنین پتانسیل بالا برای تحول و بهبود فرایند ها و خدمات، بین افراد پرطرفدار است. در زمان حال، داده‌ ها به سرعت در حال تولید و جمع‌آوری شدن هستند و در هر صنعت و حوزه ای، داده‌ های بیشتری به دست می‌ آیند. از این رو، تبدیل داده به اطلاعات مفید و قابل استفاده برای بهبود فرایند ها و افزایش بهره ‌وری، امری بسیار مهم است. همچنین این نکته حائز اهمیت است که یادگیری ماشین به دلیل قابلیت استفاده در زمینه‌ های مختلف از جمله پزشکی، مالی، تولید، بازاریابی، تحقیقات عملیاتی بسیار مورد توجه قرار گرفته است. در نهایت، علاقه و اهمیت بیشتری به یادگیری علم داده و یادگیری ماشین در جامعه وجود دارد.

دوره علم داده و یادگیری ماشین با پایتون برای چه افرادی مناسب است؟

دوره علم داده و یادگیری ماشین با پایتون برای افرادی مناسب است که به دنبال یادگیری تکنیک ‌های پردازش و تحلیل داده و مدل ‌سازی هستند. این دوره برای افرادی که به زمینه ‌های مختلف مانند علم داده، شبکه ‌های عصبی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی علاقه ‌مند هستند، مناسب است. علاوه بر این، افرادی که به دنبال شغلی در زمینه‌ هایی مانند تحلیل داده، علم داده، مهندسی داده، هوش مصنوعی، وب‌سایت‌سازی و موارد مشابه هستند، می ‌توانند با یادگیری پایتون و تکنیک ‌های علم داده و یادگیری ماشین، به اهداف خود برسند. در کل، دوره علم داده و یادگیری ماشین با پایتون برای افرادی مناسب است که به دنبال یادگیری تکنیک ‌های پردازش و تحلیل داده، مدل ‌سازی و حل مسائل با استفاده از داده‌ های موجود هستند.

برای دوره علم داده و یادگیری ماشین با پایتون چه پیشنیازهایی لازم است؟

برای شروع دوره علم داده و یادگیری ماشین با پایتون، باید پیشنیاز های مورد نیاز را داشته باشید. این پیشنیاز ها شامل آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی و زبان پایتون، آشنایی با ریاضیات و آمار، آشنایی با مفاهیم علم داده و نصب و راه ‌اندازی محیط پایتون و کتابخانه ‌های مورد نیاز است. آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی و زبان پایتون اساسی‌ترین پیشنیاز برای شروع دوره علم داده و یادگیری ماشین با پایتون است. برای مثال، باید بلد باشید شرط ‌ها، حلقه‌ ها، توابع و کلاس ‌ها را بنویسید. آشنایی با ریاضیات و آمار نیز برای درک بهتر مفاهیم یادگیری ماشین مهم است.  همچنین با مفاهیمی مانند جبر خطی، آمار و مفاهیم مربوط به آن ‌ها باید برای شروع دوره علم داده و یادگیری ماشین با پایتون آشنا باشید.

چرا از زبان برنامه نویسی پایتون برای دوره علم داده و یادگیری ماشین استفاده می ­شود؟

پایتون (Python) به دلیل ساختار ساده و قابل فهم خود، برای تحلیل داده ­ها بسیار محبوب است. با استفاده از این زبان وکتابخانه ­های مختلف آن، می ­توانید به راحتی داده­ های خود را تحلیل کنید و به سادگی الگو ها و روند های مختلف را شناسایی کنید. از این رو پایتون به دلیل ویژگی ‌ها و قابلیت ‌هایی که دارد، بسیار مناسب برای دوره علم داده و یادگیری ماشین است. از جمله این ویژگی‌ ها می ‌توان به سادگی و خوانایی پایتون اشاره کرد. پایتون به عنوان یک زبان برنامه ‌نویسی سطح بالا و شی‌گرا، دارای سینتکسی ساده و خوانا است. برای نوشتن کد ها، نیازی به تعریف نوع متغیر ها نیست و این امر باعث می ‌شود که نوشتن کد به راحتی و سرعت بیشتری انجام شود.

همچنین این زبان با داشتن کتابخانه های مختلف، این امکان را فراهم می کند که به سادگی و با کمترین تلاش، شبکه های عصبی پیچیده پیاده سازی شود و مسائل پیچیده قابل حل شود. پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی بسیار مورد استفاده قرار می ­گیرد. همچنین این زبان برای تحلیل داده ­ها، یادگیری ماشین و شبکه های عصبی نیز گزینه مناسبی است. این زبان برنامه نویسی، توسط توسعه دهندگان و دانشمندان علوم داده بسیار مورد استفاده قرار می­ گیرد. اما نکته حائز اهمیت این است که چه چیزی باعث محبوبیت آن شده است و چرا بسیاری از دانشمندان داده، پایتون را برای برنامه نویسی انتخاب می ­کنند؟ در ادامه، مزایای برنامه نویسی پایتون و چرایی مفید بودن آن برای علم داده و هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد. همان طور که می­ دانیم در هر دقیقه، رایانه‌ های سراسر جهان میلیون ‌ها گیگابایت داده جمع ‌آوری می‌ کنند. برای درک این حجم از داده چه کاری می ­توانید انجام دهید؟ دانشمندان داده چگونه از این داده ها برای برنامه هایی که به دنیای مدرن ما قدرت می دهند، استفاده می ­کنند؟ علم داده یک حوزه همیشه در حال تکامل است که از الگوریتم ها و روش های علمی برای تجزیه مجموعه داده ­های پیچیده استفاده می ­کند. دانشمندان داده از طیف وسیعی از زبان­ های برنامه نویسی از جمله پایتون و R برای مهار و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می ­کنند. علم داده یک حوزه همیشه در حال تکامل است که از الگوریتم ها و روش­های علمی برای تجزیه مجموعه داده­ های پیچیده استفاده می­ کند. وقتی صحبت از علم داده و یادگیری ماشین به میان می ­آید، به نوعی زبان برنامه نویسی یا ابزاری مانند پایتون نیاز داریم. اگرچه ابزار های دیگری مانند R و SAS برای علم داده وجود دارد، اما ما در اینجا قصد داریم  بر پایتون و سودمندی این زبان برنامه نویسی برای علم داده و  هوش مصنوعی تمرکز کنیم. اولین مزیت پایتون در علم داده، یادگیری نسبتا ساده آن است. Syntax (دستور) پایتون به خوبی قابل خواندن و نوشتن است؛ که آن را به یک زبان برنامه نویسی نسبتا ساده برای شروع و یادگیری سریع تبدیل می کند.

از دیگر مزیت هایی که پایتون دارد وجود کتابخانه های فراوان است. کتابخانه در پایتون مجموعه ای از ماژول ها با کد از پیش ساخته شده برای کمک به کار های رایج است. آنها اساسا به ما این امکان را می ‌دهند که از کار دیگران بهره ببریم و از آن استفاده کنیم. همچنین در زبان های دیگر، برخی از وظایف علم داده برای کدنویسی از ابتدا دست و پا گیر و زمان بر است. از این رو پایتون با ارائه کتابخانه ‌های بی‌شماری مانند NumPy ،Pandas و Matplotlib که در پایتون موجود است تجزیه، تحلیل، تجسم داده ‌ها و وظایف یادگیری ماشین را آسان‌تر کرده است. پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی در چند وقت اخیر بسیار محبوب شده است. همچنین در علم داده، اینترنت اشیا، هوش مصنوعی و سایر فناوری ها استفاده شده است که بر محبوبیت آن افزوده است. امروزه پایتون زبانی است که به عنوان یک زبان برنامه نویسی برای علوم داده و یادگیری ماشین استفاده می­ شود زیرا که حاوی ابزار های پرهزینه از دیدگاه ریاضی یا آماری است و همین موضوع یکی از دلایل مهمی است که دانشمندان داده در سراسر جهان از پایتون استفاده می­ کنند. اگر روندهای چند سال گذشته را دنبال کنید، متوجه خواهید شد که پایتون به زبان برنامه نویسی منتخب، به ویژه برای علم داده و یادگیری ماشین تبدیل شده است.

در ادمه  به برخی از دلایل اصلی استفاده گسترده پایتون در حوزه علم داده و یادگیری ماشین اشاره خواهیم کرد:

• یادگیری آسان: پایتون یک دستور ساده و شهودی دارد که یادگیری و خواندن آن آسان است. این امر باعث می شود که زبانی عالی برای مبتدیان برای یادگیری علم داده باشد.
  
  
• انجمن بزرگ و فعال: پایتون دارای یک انجمن بزرگ و فعال است که از توسعه کتابخانه ها و ابزارهای مختلف برای علم داده، پشتیبانی می کند. این انجمن، کتابخانه های مفید بسیاری، از جمله Pandas ،NumPy ،Matplotlib ،SciPy و ... ایجاد کرده است که به طور گسترده در علم داده استفاده می شود.
  
  
• کتابخانه­های قدرتمند: پایتون چندین کتابخانه قدرتمند دارد که تجزیه، تحلیل و تجسم داده ها را آسان می کند. بعنوان مثال، Pandas یک کتابخانه برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها، NumPy یک کتابخانه برای محاسبات عددی و Matplotlib یک کتابخانه برای تجسم داده ها است.
  
  
• کتابخانه های یادگیری ماشین: این زبان برنامه نویسی همچنین چندین کتابخانه محبوب برای یادگیری ماشین دارد، از جملهScikit-learn ،TensorFlow و Keras که ساخت و آموزش مدل ­های یادگیری ماشین را آسان می­ کند.
  
  
• یکپارچه سازی با زبان های دیگر: پایتون می ­تواند به راحتی با سایر زبان­های برنامه نویسی مانند R ،Java و ++C ادغام شود. همچنین این امر باعث می­ شود که استفاده از پایتون برای علم داده، در تنظیمات مختلف، آسان شود.
  
  

به طور خلاصه، پایتون یک زبان محبوب برای علم داده و یادگیری ماشین است به این دلیل که یادگیری آن نسبتا آسان است، جامعه بزرگ و فعالی دارد، کتابخانه های قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها ارائه می ­دهد و کتابخانه های یادگیری ماشین بسیار خوبی دارد.  همچنین این زبان برنامه نویسی یک زبان متن باز، تفسیر شده و سطح بالا است و یک رویکرد عالی برای علم داده، یادگیری ماشین و اهداف تحقیقاتی ارائه می ­دهد. همچنین یکی از بهترین زبان­ ها برای علم داده است که برای کاربرد ها و پروژه­ های مختلف، مورد استفاده قرار می گیرد. هنگامی که صحبت از پرداختن به توابع ریاضی، آماری و علمی می ­شود، پایتون گزینه بسیار مناسبی است. از نظر حوزه های کاربردی، دانشمندان، پایتون را برای تجزیه، تحلیل و تجسم داده ها، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش تصویر، بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی (NLP) ترجیح می ­دهند.

مزیت های استفاده از پایتون در دوره علم داده و یادگیری ماشین چیست؟

در این قسمت سعی داریم به بررسی مزایای استفاده از پایتون برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بپردازیم:

• یک اکوسیستم کتابخانه ای عالی: انتخاب عالی کتابخانه ­ها یکی از دلایل اصلی پایتون است که محبوب ترین زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای هوش مصنوعی است. کتابخانه، یک ماژول یا گروهی از ماژول ‌های منتشر شده توسط منابع مختلف مانند PyPi است که شامل یک قطعه کد از پیش نوشته‌ شده است که به کاربران اجازه می ‌دهد به برخی عملکرد ها دست یابند یا اقدامات مختلفی را انجام دهند. کتابخانه‌های پایتون آیتم ‌های سطح پایه را ارائه می ‌کنند تا توسعه‌دهندگان مجبور نباشند هر بار آن ‌ها را از همان ابتدا کدنویسی کنند. ML یا همان ماشین لرنینگ به پردازش مداوم داده ها نیاز دارد و کتابخانه های پایتون به شما امکان دسترسی، مدیریت و تبدیل داده ها را می ­دهند.
  
  
• موانع کم برای ورود: کار در صنعت ML و AI (ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی) به معنای پرداختن به مجموعه ای از داده ها است که باید آنها را به راحت ترین و موثرترین روش پردازش کنید. مانع ورود کم، به دانشمندان داده بیشتری اجازه می دهد تا به سرعت پایتون را انتخاب کنند و بدون تلاش زیادی برای یادگیری زبان، از آن برای توسعه هوش مصنوعی استفاده کنند. زبان برنامه­ نویسی پایتون شبیه زبان انگلیسی روزمره است و این روند یادگیری را آسان تر می­ کند. دستور ساده آن به شما اجازه می ­دهد تا به راحتی با سیستم های پیچیده کار کنید و از روابط شفاف بین عناصر سیستم اطمینان حاصل کنید. به همین دلیل است که استفاده از پایتون برای هوش مصنوعی موجه است.
  
  
• انعطاف پذیری: پایتون برای یادگیری ماشین یک انتخاب عالی است، زیرا این زبان بسیار انعطاف پذیر است و گزینه ای برای انتخاب یا استفاده از OOPs یا اسکریپت ارائه می ­دهد. همچنین نیازی به کامپایل مجدد کد منبع نیست، توسعه دهندگان می­توانند هر تغییری را اعمال کنند و به سرعت نتایج را مشاهده کنند. برنامه نویسان می­توانند پایتون و زبان های دیگر را برای رسیدن به اهداف خود ترکیب کنند. سبک امری متشکل از دستوراتی است که نحوه اجرای دستورات را توسط کامپیوتر توضیح می ­دهد. با این سبک، دنباله ای از محاسبات را تعریف می­کنید که مانند تغییر حالت برنامه اتفاق می افتد. سبک عملکردی را دکلراتیو نیز می نامند زیرا بیان می کند که چه عملیاتی باید انجام شود. حالت برنامه را در نظر نمی گیرد، در مقایسه با سبک امری، عبارات را در قالب معادلات ریاضی اعلام می­ کند. سبک شی­گرا بر دو مفهوم است: کلاس و شی که در آن اشیاء مشابه کلاس ها را تشکیل می­ دهند. این سبک به طور کامل توسط پایتون پشتیبانی نمی­ شود، زیرا نمی­ تواند به طور کامل محفوظ سازی را انجام دهد، اما توسعه دهندگان همچنان می­ توانند از این سبک تا حد محدودی استفاده کنند. سبک رویه ای در میان مبتدیان رایج ترین است؛ زیرا وظایف را گام به گام انجام می­ دهد. اغلب برای توالی، تکرار، مدولار سازی و انتخاب استفاده می­ شود. ضریب انعطاف پذیری احتمال خطا را کاهش می ­دهد؛ زیرا برنامه نویسان این شانس را دارند که شرایط را تحت کنترل درآورند و در یک محیط راحت کار کنند.

• استقلال پلتفرم: مزیت بعدی پایتون برای توسعه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، استقلال پلتفرم است. پایتون نه تنها برای استفاده راحت و آسان برای یادگیری است، بلکه بسیار متنوع هم می باشد. منظور ما این است که پایتون برای توسعه یادگیری ماشین می تواند بر روی هر پلتفرمی از جمله ویندوز، MacOS، لینوکس، یونیکس و 21 پلتفرم دیگر اجرا شود. برای انتقال فرآیند از یک پلتفرم به پلتفرم دیگر، توسعه‌دهندگان باید چندین تغییر در مقیاس کوچک اعمال کنند و برخی از خطوط کد را اصلاح کنند تا یک فرم اجرایی از کد برای پلتفرم انتخابی ایجاد کنند. توسعه دهندگان می توانند از بسته هایی مانند PyInstaller برای آماده سازی کد خود برای اجرا در پلتفرم های مختلف استفاده کنند. همچنین، این امر باعث صرفه جویی در زمان و هزینه برای آزمایش بر روی سیستم عامل های مختلف می شود و روند کلی را ساده تر و راحت تر می کند.
  
  
• خوانایی: خواندن پایتون بسیار آسان است، بنابراین هر توسعه دهنده پایتون می ­تواند کد های مشابه خود را درک کند و آن را تغییر دهد، کپی یا به اشتراک بگذارد. هیچ سردرگمی، خطا یا پارادایم های متناقضی وجود ندارد و این منجر به تبادل کارآمد الگوریتم­ ها، ایده­ ها و ابزار ها بین متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می­ شود. همچنین ابزار هایی مانند IPython در دسترس هستند تا یک پوسته تعاملی که ویژگی‌های اضافی مانند تست، اشکال زدایی، تکمیل برگه (تب ها) و موارد دیگر را دارند ارائه کنند و روند کار را تسهیل بخشند.
  
  
• گزینه های تجسم خوب: قبلاً اشاره کرده‌ایم که پایتون کتابخانه ‌های مختلفی را ارائه می ‌کند و برخی از آنها ابزار های تجسمی عالی هستند. با این حال، برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی، مهم است که بر این نکته تاکید شود که در هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین، توانایی نمایش داده ها در قالبی قابل خواندن برای انسان حیاتی است. کتابخانه هایی مانند Matplotlib به دانشمندان داده اجازه می دهد تا نمودارها، هیستوگرام ها و... را برای درک بهتر داده ها، ارائه مؤثر و تجسم بهتر بسازند. همچنین رابط­ های برنامه نویسی برنامه­ های کاربردی مختلف، فرآیند تجسم را ساده کرده و ایجاد گزارش­ های واضح را آسان ­تر می ­کند.
  
  
• حمایت جامعه: زمانی که پشتیبانی قوی جامعه حول زبان برنامه نویسی ساخته شده باشد، اتفاق خوشایندی است. پایتون یک زبان منبع باز است که به این معنی است که یک سری منابع برای برنامه نویسان باز است که از مبتدیان شروع می­ شوند و به حرفه ای ها ختم می ­شوند. بسیاری از اسناد پایتون به صورت آنلاین و همچنین در انجمن بزرگ پایتون در دسترس هستند، جایی که برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین خطاها را مورد بحث قرار می‌ دهند، مشکلات را حل می‌ کنند و به یکدیگر کمک می‌ کنند.
  
  
• محبوبیت روزافزون: در نتیجه مزایایی که در بالا مورد بحث قرار گرفت، پایتون روز به روز در بین دانشمندان داده محبوبیت بیشتری پیدا می ­کند. این بدان معنی است که جستجو برای توسعه دهندگان و جایگزینی افراد در صورت نیاز آسان ­تر است. همچنین، هزینه کار آنها ممکن است به اندازه زمانی که از یک زبان برنامه نویسی با محبوبیت کمتر استفاده می کنند، بالا نباشد.
  
  

برخی از مزایای پایتون در حوزه علم داده و یادگیری ماشین عبارتند از :

• آسان برای یادگیری و خواندن دستور
• دارای انجمن بزرگ و فعال با اسناد و پشتیبانی گسترده
• پشتیبانی ازکتابخانه های قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها، مانند Pandas و Matplotlib
• کتابخانه های عالی برای یادگیری ماشین، مانند Scikit-learn و TensorFlow
• یکپارچه سازی با زبان ها و ابزارهای دیگر
• منبع باز و رایگان

برخی از این معایب نیز عبارتند از :

• زمان اجرای آهسته در مقایسه با زبان های برنامه نویسی سطح پایین مانند ++C
• پشتیبانی محدود از چند رشته
• کنترل مدیریت حافظه محدود
• ضعف در مدیریت کلان داده در مقایسه با چارچوب های محاسباتی توزیع شده مانند Hadoop
• منحنی یادگیری شیب دار برای موضوعات پیشرفته تر مانند محاسبات توزیع شده و موازی سازی
  
  
  

آیا در دوره علم داده (Data Science) و یادگیری ماشین (Machine Learning)، با کتابخانه های پایتون کار خواهیم کرد؟

بله ، در این دوره شما با کتابخانه های مفید و کاربردی در این حوزه آشنا خواهید شد و خواهید آموخت که چگونه از این کتابخانه ها برای پیشبرد کارهای خود در پروژه ها بهره بگیرید. در ادامه به معرفی کتابخانه های مختلف پایتون خواهیم پرداخت تا به شما یک دید کلی از کتابخانه های محبوب پایتون بدهیم .

• Numpy: یکی از کتابخانه های پایتون است که یک تابع ریاضی را برای مدیریت آرایه هایی با ابعاد بزرگ، ارائه می دهد. همچنین توابع مختلفی را برای آرایه، جبر خطی و تجزیه و تحلیل آماری ارائه می دهد. NumPy مخفف Numerical Python است. توابع عملی زیادی برای عملیات های آرایه و ماتریس در پایتون ارائه می­ دهد. آرایه­ ها و ماتریس­ های چند بعدی بزرگ می­ توانند بردار عملیات ریاضی خود را داشته باشند، که کارایی را بهبود می ­بخشد و اجرا را تسریع می­ کند.
  
  
• Pandas: یکی از پرکاربرد ترین ابزار های پایتون برای دستکاری و تحلیل داده ها هستند. Pandas عملکرد های مفیدی را برای دستکاری مقادیر زیادی از داده های ساختار یافته ارائه می ­دهند. همچنین ساده ترین روش را برای تجزیه و تحلیل ارائه می ­دهند. این ساختار، داده های بزرگی را فراهم می­ کند و جداول عددی و داده های زمانی را دستکاری می­ کند. برای مدیریت داده ­ها Pandas ابزار ایده آلی است که برای جمع آوری و دستکاری سریع و ساده داده ها در نظر گرفته شده است.
  
  
• Scipy: یک کتابخانه محبوب پایتون برای محاسبات علمی و تجزیه و تحلیل داده ها است. Scipy مخفف Scientific Python است. این کتابخانه عملکردی عالی برای ریاضیات علمی و برنامه نویسی محاسباتی فراهم می ­کند. همچنین شامل ماژول های فرعی برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام، درون یابی، توابع ویژه و سایر وظایف رایج در علم و مهندسی است.
  
  
• Matplotlib: یک کتابخانه مفید پایتون برای تجسم داده است. تجزیه و تحلیل توصیفی و تجسم داده ها برای هر سازمانی بسیار مهم است. Matplotlib روش های مختلفی را برای تجسم داده ها به روشی موثرتر ارائه می دهد. این کتابخانه به شما امکان می دهد که به سرعت نمودارهای خطی، نمودارهای دایره ای، هیستوگرام ها و سایر ارقام درجه یک حرفه ای را ایجاد کنید. با استفاده از Matplotlib، می توان تمام جنبه های یک شکل را سفارشی کرد. همچنین دارای ویژگی های تعاملی مانند بزرگنمایی و برنامه ریزی و ذخیره نمودار در قالب گرافیکی است.
  
  
• Seabor: کتابخانه ای برای تجسم داده ها و نمودارهای آماری در پایتون است.
  
  
• Plotly: کتابخانه دیگری برای تجسم و درک ساده ی داده ها است. و از نظر بصری، نمودار جذاب تری ترسیم می کند. همچنین توسط موسسات مختلف برای مقیاس بندی استفاده می شود.
  
  
• Scikit learn: یک کتابخانه پایتون برای یادگیری ماشین است که به اختصار Sklearn می نامند. این کتابخانه، الگوریتم ها و توابع مختلفی را ارائه می دهد که در یادگیری ماشین استفاده می شوند. ابزارهای ساده و روانی برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی ها ارائه می دهد. Sklearn بر روی Matplotlib ،SciPy و NumPy ساخته شده است.  مجموعه ای از الگوریتم های استاندارد یادگیری ماشین را از طریق یک رابط کاربری قابل اعتماد به کاربران ارائه می دهد.
  
  
• Statsmodel: ابزار عالی پایتون است. تعدادی توابع دارد که در تست آماری و ساخت مدل آماری در پایتون مفید است.
  
  
• Tensorflow: یک پلتفرم منبع باز است که در یادگیری عمیق مورد استفاده قرار میگیرد و توسط گوگل توسعه داده شده است. از Keras api استفاده می کند. همچنین برای کارهای بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی مناسب است. با استفاده از Python ، CUDA و ++C ایجاد شده است؛ با TPU ،GPUو CPU سازگار است.
  
  
• Keras: یک API منبع باز سطح بالا برای وظایف شبکه عصبی است که توسط François Chollet توسعه یافته است. می توان آن را با Tensorflow استفاده کرد. همچنین می تواند روی CPU و GPU اجرا شود.
  
  
• Pytorch: یک پلتفرم یادگیری عمیق منبع باز محبوب است که دارای تعداد زیادی ساختار داده برای عملیات ریاضی مختلف است و توسط Facebook Meta AI توسعه یافته است. همچنین پلتفرمی بسیار مناسب برای کارهای بینایی کامپیوتر و پردازش زبان است.
  
  

آینده علم داده و یادگیری ماشین با پایتون چیست؟

همانطور که محبوبیت پایتون روز افزون است، با افزایش تعداد دانشمندان داده، استفاده از پایتون برای علم داده ناگزیر به رشد خود ادامه خواهد داد. همانطور که یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و سایر وظایف علم داده را پیش می بریم، احتمالاً این پیشرفت ها را برای استفاده به عنوان کتابخانه در پایتون خواهیم دید. پایتون سال ‌ها است که به خوبی حفظ شده و به طور مداوم محبوبیت آن در حال افزایش است و بسیاری از شرکت ‌های برتر امروزه از پایتون استفاده می ‌کنند. با محبوبیت مداوم و پشتیبانی رو به رشد، پایتون برای سال‌ های آینده در صنعت مورد استفاده قرار خواهد گرفت. چه سال ‌ها دانشمند داده باشید و چه به تازگی سفر علم داده خود را آغاز کرده ‌اید، می ‌توانید از یادگیری پایتون برای علم داده بهره ببرید. سادگی، خوانایی، پشتیبانی و محبوبیت این زبان و همچنین کتابخانه های موجود برای پاکسازی داده ها، تجسم و یادگیری ماشینی؛ همگی پایتون را از سایر زبان های برنامه نویسی متمایز می­ کند. اگر در حال حاضر از پایتون برای کار خود استفاده نمی کنید، آن را امتحان کنید و ببینید که چگونه می تواند گردش کار علم داده شما را ساده کند.

آیا علم داده و یادگیری ماشین با پایتون، در هوش مصنوعی کاربرد دارد؟

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) ارتش جدید صنعت IT هستند. در حالی که بحث در مورد ایمنی توسعه آن افزایش می­ یابد، توسعه دهندگان توانایی ها و ظرفیت هوش مصنوعی را گسترش می ­دهند. امروزه هوش مصنوعی بسیار فراتر از ایده علمی-تخیلی است و تبدیل به ضرورت شده است. هوش مصنوعی که به طور گسترده برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌شود، به انجام کارهایی که به ‌دلیل افزایش حجم و شدت آن، دیگر نمی‌توان به صورت دستی انجام داد، کمک می‌ کند. هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل برای ایجاد پیش بینی هایی استفاده می­ شود که می­تواند به افراد کمک کند استراتژی های قوی ایجاد کنند و به دنبال راه حل های موثرتر باشند. به عنوان مثال فین تک از هوش مصنوعی در پلتفرم های سرمایه گذاری برای انجام تحقیقات بازار و پیش بینی محل سرمایه گذاری وجوه برای سود بیشتر استفاده می­ کند. همچنین صنعت مسافرت از هوش مصنوعی برای ارائه پیشنهادات شخصی یا راه‌اندازی ربات ‌های گفتگو استفاده می‌ کند. به علاوه، تجربه ی کلی کاربر را بهبود می ‌بخشد. این مثال‌ ها نشان می‌ دهند که هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ از حجم زیادی از داده‌ ها برای ارائه تجربه کاربری بهتر، شخصی ‌تر و دقیق ‌تر استفاده می‌ کنند.

چگونه هوش مصنوعی  به همراه علم داده و یادگیری ماشین، فناوری های آینده را شکل می دهند؟

امروزه با گسترش حجم و پیچیدگی داده­ ها، از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پردازش و تحلیل آن استفاده می شود. اگر بخواهیم منصف باشیم، مغز انسان می­ تواند حجم زیادی از داده ­ها را تجزیه و تحلیل کند. اما این توانایی با حجم داده هایی که در هر لحظه می ­تواند جذب کند، محدود می ­شود. هوش مصنوعی عاری از این محدودیت است. پیش‌بینی ‌ها و بینش‌ های دقیق‌تر ارائه‌شده توسط هوش مصنوعی باعث بهبود کارایی کسب‌وکار، کاهش هزینه تولید و افزایش بهره‌ وری می‌شود. جای تعجب نیست که بسیاری از صنایع از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ برای بهبود عملکرد و توسعه محصول استفاده می ­کنند. بر اساس تحقیقات Deloitte، شرکت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آخرین روند تحولات فناوری با هدف بهبود بهره ‌وری هستند (آخرین روند تحولات فناوری با هدف بهبود بهره‌ وری را طی می کنند). همچنین با پیش‌بینی آنها ثابت می‌ شود که طی 24 ماه آینده تعداد شرکت‌ هایی که از هوش مصنوعی در محصولات و فرآیند های خود برای دستیابی به کارایی بیشتر و اهداف استراتژیک استفاده خواهند کرد، احتمالاً افزایش خواهد یافت. به طور خلاصه، هوش مصنوعی به انجام بهتر کار با تلاش کمتر کمک می­ کند. با توجه به مزایای ذکر شده از هوش مصنوعی، شرکت‌ های بیشتری مشتاق استفاده از آن هستند. با این حال، هوش مصنوعی یک خیابان دو طرفه است. استفاده از آن برای بهینه سازی فرآیند تحلیلی، ساده ترین فناوری برای توسعه نیست. با توجه به حجم عظیمی از داده‌ ها که باید تجزیه و تحلیل شوند، محصول هوش مصنوعی باید بتواند فرآیند پر بار را به طور موثر اداره کند و زمان زیادی را برای آن صرف نمی‌ کند. همچنین برای اینکه به درستی کار کند، باید زبان مناسب برای توسعه آن انتخاب شود؛ موردی که از نظر دستوری چندان پیچیده نباشد، می‌ تواند فرآیند های پیچیده را مدیریت کند و پشتیبانی آن آسان است.

دوره علم داده و یادگیری ماشین با پایتون در کجا کاربرد دارد؟

پایتون ویژگی‌ های زیادی را ارائه می‌ کند که به ویژه برای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ مفید هستند و آن را به بهترین زبان برای این اهداف تبدیل می ‌کند. جای تعجب نیست که صنایع مختلف از پایتون برای پیش ‌بینی و سایر وظایف یادگیری ماشینی استفاده ‌کنند. بیایید نگاهی دقیق­ تر به چند مثال در این زمینه بیندازیم:

• گردشگری
• فین تک
• حمل و نقل
• مراقبت های بهداشت.
  
  
• گردشگری: به عنوان مثال، غول صنعت گردشگری Skyscanner از یک الگوریتم یادگیری ماشین، بدون نظارت پایتون برای پیش ‌بینی رفتار مسیرهای جدید هواپیما استفاده کرد. آنها هزاران مبدا و مقصد را با هم مقایسه کردند و هر یک از آنها را با 30 معیار مختلف برای تعریف تقاضای مسافران ارزیابی کردند. نتایج آنها روی داشبورد نمایش داده می‌ شود، جایی که می ‌توانید هر شهر مبدا را برای مشاهده گروه‌های مقاصد شماره‌گذاری شده از ۰ تا ۹، به همراه ویژگی ‌های آن ‌ها انتخاب کنید.
  چنین مثالی از پیاده سازی هوش مصنوعی در صنعت مسافرت برای پیشنهاد مقاصد به کاربران، کمک به ایجاد بودجه بازاریابی و همچنین تعیین قیمت اولیه برای مسیرهای جدید، بسیار مفید است.
  
  
• فین تک: هوش مصنوعی مورد استفاده در خدمات مالی به حل مشکلات مرتبط با مدیریت ریسک، پیشگیری از تقلب، بانکداری شخصی، اتوماسیون و سایر ابزارها کمک می کند که به ارائه خدمات مالی با کیفیت بالا به کاربران کمک می کند. پیش ‌بینی می ‌شود که هوش مصنوعی در فین‌تک می ‌تواند تا سال 2030 هزینه ‌های عملیاتی را تا 22 درصد کاهش دهد و به یک تریلیون دلار منجر شود. برخی از نمونه های موفق نرم افزار بانکداری آنلاین ساخته شده بر روی پایتون Venmo ،Affirm یا Robinhood هستند. این سرویس ‌ها نه تنها به کاربران اجازه می ‌دهند تا پرداخت ‌ها و خرید های خود را انجام داده و کنترل کنند، بلکه یک شبکه اجتماعی در داخل نرم‌افزار ایجاد می ‌کنند تا افراد بتوانند همچنان با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. وقتی صحبت از ارز دیجیتال به میان می آید، پایتون برای ساخت راه‌حل‌ هایی مانند  Anaconda برای تجزیه و تحلیل مؤثر بازار، پیش ‌بینی و تجسم داده‌ها استفاده می ‌شود.
  
  
• حمل و نقل: شاید یکی از موفق ترین نمونه های استفاده از پایتون در هوش مصنوعی باشد. Uber یک پلتفرم ماشین لرنینگ Michelangelo PyML را با استفاده از Python توسعه داد که از آن برای پیش بینی های آنلاین و آفلاین برای حل کارهای روزمره استفاده می کنند. Michelangelo PyML توسعه محصول اولیه Michelangelo است که مقیاس پذیر بوده اما به اندازه کافی انعطاف پذیر نبود. اکنون، کاربران می‌ توانند مدل‌ ها را با PyML تأیید کنند و سپس برای کارایی و مقیاس‌پذیری کامل، آن‌ ها را در Michelangelo تکرار کنند.
  
  
• مراقبت های بهداشتی: هوش مصنوعی با کمک به پیش ‌بینی و اسکن بیماری ‌ها، تشخیص آسیب‌ ها و کمک به مردم در حفظ سلامتی با استفاده از برنامه‌ های کاربردی آسان موبایل، حتی بصورت روزانه، صنعت مراقبت ‌های بهداشتی را تغییر می‌ دهد. بسیاری از پروژه های مبتنی بر هوش مصنوعی در این صنعت وجود دارد. به عنوان مثال، Fathom یک سیستم پردازش زبان طبیعی است که برای تجزیه و تحلیل سوابق سلامت الکترونیکی ساخته شده است و ماموریت آنها "خودکارسازی کدگذاری پزشکی" است. رهبران آنها از شرکت هایی مانند گوگل، آمازون، فیس بوک یا دانشگاه های استنفورد و هاروارد آمده اند. AiCure استارت آپ دیگری است که بر روی اطمینان از مصرف داروهای مناسب در زمان مناسب تمرکز دارد. برای این منظور، آنها از فناوری هایی مانند تشخیص چهره، تشخیص قرص و تشخیص عمل استفاده می کنند. این برنامه همچنین قادر است وضعیت بیمار را تجزیه و تحلیل کند و بفهمد که آیا درمان موثر است یا خیر. آنها از IMA استفاده می کنند که یک دستیار پزشکی تعاملی است که می تواند داده های مهم بالینی را جمع آوری کند که سپس می تواند توسط نرم افزار تجزیه و تحلیل شود.
  
  

برای یادگیری علم داده و یادگیری ماشین چه منابعی مفید هستند؟

ماهیت منبع باز پایتون به هر شرکت توسعه هوش مصنوعی اجازه می دهد تا دستاوردهای خود را با جامعه به اشتراک بگذارد. اگر تصمیم به یادگیری پایتون گرفته اید یا می خواهید از این زبان برای پروژه های هوش مصنوعی خود استفاده کنید، در اینجا لیستی از پروژه های منبع باز مفید برای شما آورده شده است:

• بنیاد OpenCog :OpenCog با تلاش برای ایجاد هوش عمومی مصنوعی (AGI) با ظرفیت ‌های انسانی در سال 2011 تأسیس شد و اکنون در پروژه SingularityNET و همچنین در Hanson Robotics برای ارائه اطلاعات به Sofia و سایر ربات ها استفاده می شود.
  
  
• موسسه هوش مصنوعی: موسسه هوش مصنوعی بخشی از دانشکده علوم کامپیوتر در دانشگاه برمن است. این شرکت، تحقیقاتی را در مورد هوش مصنوعی انجام می ‌دهد و کارگاه‌ ها و رویداد های مختلفی برگزار می ‌کند که به پیشبرد فناوری‌ های هوش مصنوعی کمک می‌ کند، جوانان بیشتری را در این حوزه مشارکت می ‌دهد و آنها را آموزش می‌ دهد و در عین حال از پروژه‌ ها و شرکت‌ های مبتنی بر هوش مصنوعی نیز پشتیبانی می‌ کند.
  
  
• چت تیمی Zulip: زولیپ "پربازده ترین چت تیمی جهان" است که امکان پردازش هزاران پیام بلادرنگ در روز را فراهم می کند. 500 شرکت فورچون و سایر پروژه‌های بزرگ و منبع باز از Zulip استفاده می‌ کنند که سازماندهی واضح، ارتباطات ناهمزمان و دیگر مزایای بزرگی را که برای تیم‌ ها مفید است، ارائه می ‌دهد.
  
  
• کتابخانه Magenta: یک کتابخانه پایتون و یک پروژه تحقیقاتی است که بزرگترین هدف آن ساخت موسیقی و هنر با استفاده از هوش مصنوعی است. همچنین روی تصاویر، آهنگ ها و طراحی ها کار می کند.
  
  
• قابلیت MailPile: یک سرویس گیرنده ایمیل نوآورانه است که بر ارتباطات ایمن و خصوصی تمرکز دارد. این پروژه ای است که سعی می کند به یک سوال پاسخ دهد: "چگونه می توانم از حریم خصوصی خود به صورت آنلاین محافظت کنم؟". همچنین سریع و بدون تبلیغات است و دارای یک عملکرد جستجوی قدرتمند، حریم خصوصی و رمزگذاری است.
  
  

چرا با دوره علم داده و یادگیری ماشین با پایتون در فناوران آنیسا زودتر می توان به هدف خود رسید؟

این دوره با تکیه بر تجربیات ارزنده اساتید در حوزه فناوری اطلاعات و تجربه کاری فراوان در این زمینه رقم خورده است. از این رو در این دوره تمامی نکاتی که شما دانشجویان عزیز برای ورود به بازار کار این رشته به آن احتیاج دارید به شما آموزش داده می شود و با توجه به اینکه دانش لازم و کافی برای ورود به این بازار پرتقاضا و آینده دار در اختیار شما قرار می گیرد شما به راحتی می­توانید با گذراندن این دوره ارزشمند در رسیدن به اهداف خود پیشرو باشید.

نتیجه گیری:

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فناوری ‌هایی هستند که به سرعت در حال رشد جهانی هستند که به دانشمندان اجازه می ‌دهند تا معضلات زندگی واقعی را حل کنند و راه‌حل ‌های هوشمندانه ‌ای ارائه کنند. بنابراین، ما دیدیم که نقش پایتون در هوش مصنوعی و علم داده واقعاً بسیار قوی است. به همین دلیل است که پایتون و هوش مصنوعی در ترکیب با یکدیگر بسیار محبوب هستند. در حالی که علم داده یک رشته با مزایای سودآور فراوان است، اما از معایبی نیز رنج می ‌برد. یک حوزه با اشباع کم و پر درآمد که در چندین زمینه از زندگی انقلابی ایجاد کرده است، با توجه به گستردگی این رشته و ماهیت میان رشته ای آن، زمینه های خاص خود را نیز دارد. علم داده یک حوزه در حال پیشرفت است که سالها طول می کشد تا در آن مهارت کسب شود. در پایان، این شما هستید که تصمیم می‌ گیرید که آیا جوانب مثبت علم داده و یادگیری ماشین به شما انگیزه می ‌دهد که این کار را بعنوان شغل آینده خود بپذیرید یا معایبی که به شما در تصمیم گیری دقیق کمک می‌ کند.

سوالات رایج به نحوه شرکت در دوره ها:

چه کسانی نیاز دارند این دوره را بگذرانند؟

این دوره مخصوص کسانی است که می خواهند به عنوان یک دانشمند داده یا مهندس نرم افزار وارد بازار کار علم داده و یادگیری ماشین شوند و اعمالی چون استخراج داده ها، تحلیل آن، مدل سازی و ... را به منظور پیشبرد نیازهای مهندسی، در صنعت را اجرا نمایند.

برای شرکت در این دوره چه پیش نیازهایی باید داشته باشیم؟

دانش دوره LPIC-1 و Python نیازمندی ورود به این دوره جذاب است.

با گذراندن این دوره در چه حوزه هایی می توانم وارد شوم؟

شما با گذراندن این دوره می توانید در مشاغلی چون Data Engineers، Data scientists و یا Software Engineering وارد شوید.

دوره های خانه لینوکس حضوری هست یا آنلاین؟

دوره های خانه لینوکس هم به صورت آنلاین و هم به صورت حضوری برگزار می گردند که از هنگام شیوع بیماری کرونا اکثر دوره ها بصورت آنلاین و با کیفیت عالی برگزار می گردند. نحوه برگزاری هر دوره قبل از شروع دوره، در وبسایت مجموعه اعلام می گردد.

آیا امکان شرکت در دوره ها از خارج از ایران امکان پذیر هست؟

بله، امکان شرکت از هرجای دنیا در دوره های آنلاین خانه لینوکس وجود دارد.

سامانه آموزش آنلاین مجموعه چیست؟

سامانه آموزش آنلاین خانه لینوکس نرم افزارهای توسعه داده شده مبتنی بر پروژه متن باز bigbluebutton  Moodle +می باشد که بر روی بستر امن و قدرتمند لینوکس میزبانی شده است و هر امکانی که در سامانه های آموزش آنلاین رایج وجود دارد را در بالاترین کیفیت ارائه می دهد و همچنین یه انقلابی را از لحاظ کیفیت و قدرت استفاده از امکانات، در صنعت آموزش آنلاین بوجود آورده است.

آیا کیفیت دوره های آنلاین به اندازه دوره های حضوری هست؟

بی شک می توان گفت با توجه به سامانه نرم افزاری مورد استفاده در دوره های آنلاین آنیسا و میزبانی بر روی بستر لینوکس و پشتیبانی قدرتمند و وجود امکاناتی چون مشاهده ویدیوهای کلاس بعد از تشکیل کلاس و وجود همه نوع امکانات ارتباطی در بالاترین کیفیت، دوره های آنلاین کیفیتی کم از دوره های حضوری نداشته و معمولا با شرکت در دوره های آنلاین آنیسا، دشمنان دوره های آنلاین به طرفداران پروپاقرص این نوع از دوره های آموزشی تبدیل شده اند.

دوره ها به چه زبانی برگزار می گردند؟

دوره ها بصورت پیش فرض به زبان فارسی برگزار می گردند و درصورت نیاز می توان برخی دوره ها را بصورت خصوصی یا سازمانی به زبان انگلیسی برگزار کرد.

آیا می توانم همزمان در دو یا چند دوره آموزشی شرکت نماییم؟

در صورتی که یکی از این دوره ها آنلاین باشد، بله می توان. البته در صورت شرکت در دوره بصورت آفلاین، کسب مدرک به شرط قبولی در آزمون پایان دوره می باشد.

آیا امکان پرسش و پاسخ در کلاس آنلاین وجود دارد؟

بله شما در طول کلاس می توانید بصورت صوتی و یا تصویری، یا بصورت چت و حتی با به اشتراک گذاری تصویر صفحه کامپیوترتان در سامانهLMS ، به راحتی سوالات خود را بپرسید و استاد محترم مشکلات شما را در طول دوره به بهترین نحو حل می نماید.

آیا مدرس دوره تجربه عملیاتی مناسبی در حوزه مربوطه دارد؟

بله، مدرسان مجموعه آنیسا متخصصین و مدرسین برتر و مرجع حوزه تخصصی که آموزش می دهند با تجربه بالا در محیط ها کاری و عملیاتی هستند و غیر از دانش، بینش و تجربه را بصورت کاملا عملیاتی به دانشجویان منتقل می نمایند. قابل ذکر است که دوره های خانه لینوکس در بالاترین سطح علمی و عملی در دنیا ارائه می گردد.

آیا می توانیم قبل از شرکت در دوره تعیین سطح و مشاوره داشته باشیم؟

بله شما می توانید با تماس با مجموعه و مشاوره کاملا صادقانه و رایگان به منظور جلوگیری از طوفان مغزی در انتخاب مسیر، مشاوره و تعیین سطح شوید.

امکان شرکت در کلاس ها بصورت آفلاین وجود دارد؟

شما باید دوره های مجازی (آنلاین) را ثبت نام نمایید، اما می توانید با توجه به وجود مشغله کاری، یا اختلاف ساعت محل زندگی تان، دوره را در طول زمان برگزاری بصورت آفلاین ملاحظه بفرمایید. البته در صورت شرکت در دوره بصورت آفلاین، کسب مدرک منوط به قبولی در آزمون پایان دوره است.

ساعت برگزاری دوره ها به چه صورت است؟

معمولا زمان برگزاری دوره های در طول هفته، در بعد از ظهر ها و دوره های آخر هفته صبح ها و یا بعد از ظهر ها می باشند. لطفا برای اطلاع دقیق از ساعت برگزاری هر دوره به تقویم آموزشی مراجعه فرمایید.

آیا تعداد ساعت دوره های حضوری و آنلاین با یکدیگر متفاوت است؟

خیر، کاملا یکسان است.

سوالات رایج آزمون ها و مدارک:

آیا پس از دوره مدرک معتبر دریافت می کنم یا باید در آزمون های بین المللی شرکت کنم؟

پس از شرکت در هر دوره، در صورت اجرای تمرینات دوره و قبولی در آزمون های دوره، مدرک فناوران آنیسا - خانه لینوکس برای شما صادر می گردد که به دلیل سطح دانش کسب شده توسط دانشجویان، در اکثر شرکت های بزرگ دنیا از اعتبار بالایی برخوردار است.

در حوزه لینوکس، در صورت نیاز، دانشجویان می توانند جداگانه در ازمون های بین المللی موسسه LPI شرکت نمایند و پس از قبولی مدرک موسسه LPI را اخذ نمایند.

آیا مدرک خانه لینوکس قابل ترجمه هست؟

مدرک خانه لینوکس به زبان انگلیسی صادر می گردد و نیازی به ترجمه در هنگام پروسه مهاجرت یا همکاری با شرکت های خارجی نیست.

آیا می توانم بدون شرکت در دوره آموزشی در آزمون بین المللی شرکت کنم؟

بله، در صورت آمادگی برای شرکت در آزمون های بین المللی لینوکس، این امکان وجود دارد.

آزمون های بین المللی به چه زبانی برگزار می شوند؟

این آزمون ها در ایران به زبان انگلیسی برگزار می گردند.

چگونه داوطلبان می توانند صحت مدارک خود را به کارفرمایان اثبات کنند؟

کارفرمایان می توانند جهت آگاهی از وضعیت گواهینامه شما، با ارائه شماره سریال مدرک موسسه در وبسایت موسسه، مدارک خانه لینوکس را استعلام نمایند.

آزمون پایان دوره به چه صورت است؟

این آزمون به صورت آنلاین در سامانه LMS مجموعه برگزار می گردد. اجرای تمارین کلاسی و تاییدیه مدرس جهت صدور مدرک نیاز است.

سوالات عمومی:

آیا من می توانم ویدیوی دوره را ضبط کنم؟

خیر، به منظور حفظ حق مالکیت معنوی موسسه (البته با لطف و حمایت دانش پژوهان محترم خانه لینوکس)، دوره های آنلاین توسط موسسه ضبط می گردند و تا دو ماه در دسترس کامل دانشجو برای تمرین و یادآوری در سامانه آموزش مجازی در دسترس هستند اما ضبط و انتشار ویدیوهای کلاس توسط دانشجو غیر قانونی است.

چه نیازمندی های سخت افزاری برای برگزاری این کلاس به صورت آنلاین نیاز هست؟

داشتن یک سیستم با حدود 30 گیگ هارد خالی و حداقل 8 گیگ مموری و حداقل cpu در سطح core i3 نیازمندی شرکت در این دوره هست. در دوره های حضوری مجموعه به هر دانشجو یک سیستم مجزا تخصیص داده می شود. دسترسی به اینترنت نیز برای کلاس های آنلاین، نیاز است.

آیا من پشتیبانی رو در طول دوره دارم؟

بله شما در طول دوره پشتیبانی مجموعه و مدرس را دارید.

آیا امکان پیشنهاد کار از سمت موسسه به دانشجویان وجود دارد؟

بله، بدین منظور موسسه همواره آگهی های شغلی سازمان های همکار را در شبکه های اجتماعی منتشر می کند و با کسب دانش و تخصص، دانشجویان توانسته اند در بهترین شرکت ها و سازمان های داخلی و خارجی جمله Dell، Cisco، MTN، Amazon و حتی NASA مشغول به کار شوند.

آیا کلاس را می توانم بصورت خصوصی و یا اختصاصی برای سازمان برگزار کنم؟

بله امکان شرکت بصورت دوره خصوصی یا سفارشی شده برای سازمانها وجود دارد.

آیا مسیر آموزشی مشخصی برای ادامه کسب تخصص وجود دارد؟

بله، حرفه ای ترین مسیر آموزش نتیجه سال ها تجربه و آموزش حرفه ای در صنعت و همچنین نتیجه اتاق فکر اساتید آنیسا بصورت یک Roadmap جامع در حوزه های مدیریت سیستم های لینوکس، توسعه نرم افزار، DevOps، IOT، Data Science، شبکه و DevNet و همچنین زیرساخت به دانشجویان ارائه می گردد.

تا چه مدت به دوره دسترسی دارم؟

در دوره های آنلاین، تا دو ماه پس از اتمام دوره، ویدیوهای دوره قابل بازدید در سامانه آموزش آنلاین است.

سوالات رایج ثبت نام و پرداخت:

آیا امکان پرداخت هزینه دوره بصورت اقساط وجود دارد؟

بله خوشبختانه، این امکان وجود دارد.

آیا تخفیفی برای شرکت در دوره ها وجود دارد؟

بله تخفیفات دائمی چون تخفیف گروهی، دوره های همزمان، تخفیف معرفی و تخفیفات مناسبتی وجود دارد.

گروه سنی مخاطب دوره ها چیست؟

مخاطب دوره های تخصصی آنیسا معمولا جوانان و بزرگ سالان متخصص هستند اما دوره های مجزایی برای رده سنی نوجوانان و کودکان وجود دارد.

چگونه می توانم برای شرکت در دوره ثبت نام کنم؟

کافی است برای شروع در قسمت پیش ثبت نام، پیش ثبت نام را انجام داده و منتظر تماس همکاران ما باشید که در اسرع وقت و در ساعات اداری با شما تماس خواهند گرفت و شما را در ادامه پروسه ثبت نام همراهی می نمایند.

آیا رعایت پیش نیاز ها واجب است؟

بله، رعایت پیش نیاز های رسمی دوره بسیار مهم هستند، و عملا بدون رعایت آنها امکان بهره وری از دوره وجود ندارد.

من دانش آموزم آیا می توانم در دوره ها شرکت کنم؟

بله، با مشاوره و سنجش دانش شما در حوزه IT امکان شرکت در دوره مناسب سن و دانش شما وجود دارد