آموزش مفاهیم آماری در داده کاوی و پیاده سازی آن در پایتون Python + گواهینامه

مفاهیم آماری در داده‌کاوی و پیاده‌سازی آن در پایتون (Python) چیست؟ آمار و داده‌کاوی دو حوزه مجزا هستند که در تحلیل داده‌ها به کار می‌روند و ترکیب آنها می‌تواند به درک عمیق‌تری از داده‌ها و الگوهای موجود در آنها کمک کند. مفاهیم آماری را می‌توان با استفاده از کتابخانه‌های مختلف در زبان برنامه‌نویسی پایتون، که یکی از قوی‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه داده‌کاوی است، پیاده‌سازی کرد. اهمیت یادگیری مفاهیم آماری در داده‌کاوی و پیاده‌سازی آن در پایتون چیست؟ امروزه استفاده از داده‌کاوی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین کاربرد بسیار زیادی در صنایع مختلف پیدا کرده است. حجم بسیار زیاد اطلاعات و نیاز به پردازش آن‌ها که توسط انسان بسیار زمان‌بر و پرهزینه است با استفاده از روش‌ها و تکنیک‌های داده‌کاوی به آسانی انجام می‌‍شود. در کنار توانایی‌های برنامه‌نویسی، تحلیل‌ها و روش‌های آماری از ارکان اصلی داده‌کاوی هستند و هر قدر تسلط بر این مفاهیم بیشتر باشد، پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و روش‌های داده‌کاوی موفقیت‌آمیزتر خواهد بود. در این فرادرس چه چیزی و چگونه یاد می‌گیریم؟ در این آموزش مفاهیم آماری مورد نیاز برای تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش داده می‌شوند، به طوری که نیازی به آشنایی قبلی با این مفاهیم وجود نداشته باشد و سپس تمام روش‌ها و مفاهیم ارائه شده به صورت عملی و در محیط پایتون پیاده‌سازی می‌شوند به گونه‌ای که مخاطب توانایی استفاده عملی از مفاهیم آماری را داشته باشد و بتواند از آن‌ها در حوزه‌های مختلف داده‌کاوی استفاده کند.