درباره دوره
دوره جامع و حرفهای متخصص علم داده (Data Scientist)
آیا به دنبال ورود به یکی از پیشرفتهترین، چالشبرانگیزترین و پردرآمدترین حوزههای دنیای فناوری هستید؟ دوره آموزشی متخصص علم داده در مرکز آموزش انفورماتیک بینالملل (i3center)، شما را برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده (Data Scientist) حرفهای و آماده برای بازار کار آماده میسازد. این دوره بر اساس جدیدترین سرفصلهای دانشگاههای معتبر جهان و نیازهای صنعت طراحی شده است و شما را از مبانی پایه تا پیادهسازی پروژههای پیشرفته هوش مصنوعی هدایت میکند.
علم داده (Data Science) به زبان ساده، هنر استخراج دانش و بینش از دادهها است. در دنیای امروز، سازمانها به انبوهی از داده دسترسی دارند، اما ارزش واقعی زمانی خلق میشود که بتوان این دادهها را تحلیل کرد، الگوها را شناسایی نمود و برای تصمیمگیریهای استراتژیک از آنها بهره برد. یک متخصص علم داده، با تلفیق دانش ریاضیات، آمار، برنامهنویسی و تخصص حوزه کسبوکار، به این پرسشهای پیچیده پاسخ میدهد و آیندهای مبتنی بر داده را رقم میزند . به گفته هاروارد بیزینس ریویو، این شغل، «جذابترین شغل قرن ۲۱» نامیده شده است .
چرا این دوره برای شما ضروری است؟
دوره متخصص علم داده ما، تنها یک دوره آموزشی صرف نیست؛ بلکه یک کارگاه تبدیل مهارت است. با توجه به کمبود شدید نیروی متخصص در این حوزه در ایران و جهان، فارغالتحصیلان این دوره میتوانند به سرعت جذب بازار کار شوند. همچنین، با یادگیری ابزارها و تکنیکهای مدرن، کسبوکارها را در مسیر تحول دیجیتال و بهرهگیری از هوش مصنوعی یاری خواهند داد.
سرفصلهای اصلی این دوره آموزشی:
-
مبانی و مفاهیم علم داده: تعریف علم داده، چرخه حیات یک پروژه دادهمحور (CRISP-DM)، آشنایی با نقشهای مختلف (Data Analyst, Data Scientist, ML Engineer) و درک مثلث «کاربر، کسب و کار و فناوری»
-
برنامهنویسی با پایتون برای علم داده: تسلط بر کتابخانههای کلیدی مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Seaborn برای دستکاری، تحلیل و مصورسازی دادهها .
-
آمار و ریاضیات پیشرفته: مفاهیم پایهای و پیشرفته آمار (احتمال، توزیعها، استنباط آماری)، جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال که پایه و اساس الگوریتمهای یادگیری ماشین هستند .
-
یادگیری ماشین (Machine Learning): آموزش الگوریتمهای نظارت شده (رگرسیون، طبقهبندی)، نظارت نشده (خوشهبندی، کاهش ابعاد) و یادگیری عمیق (Deep Learning) با استفاده از کتابخانههایی مانند Scikit-learn و TensorFlow
-
مدیریت و مهندسی داده (Big Data): آشنایی با پایگاههای داده رابطهای (SQL) و غیررابطهای (NoSQL)، ابزارهای پردازش دادههای بزرگ مانند Hadoop و Spark، و مفاهیم ذخیرهسازی و پردازش ابری (Cloud Computing)
-
اخلاق در علم داده و حاکمیت داده: بررسی مسائل اخلاقی، حریم خصوصی، سوگیری در دادهها و آشنایی با قوانین بینالمللی مانند GDPR
-
پروژه نهایی (Capstone Project): پیادهسازی یک پروژه جامع و واقعی از مرحله دریافت داده تا ارائه راهحل هوش مصنوعی و ارائه آن در قالب یک کیس استادی (Case Study) برای کارفرمایان
این دوره کاملاً پروژهمحور بوده و شما با انجام تمرینها و پروژههای عملی متعدد، یک پورتفولیوی قدرتمند و آماده برای بازار کار ایجاد خواهید کرد. در پایان، شما به یک متخصص علم داده تبدیل میشوید که میتواند از دادهها، بینش خلق کرده و ارزش آفرینی کند.
پیش نیازه های دوره
اشتیاق به یادگیری و حل مسئله: مهمترین پیشنیاز، انگیزه بالا برای ورود به دنیای چالشبرانگیز داده و هوش مصنوعی است.
آشنایی اولیه با برنامهنویسی: اگرچه دوره از مبانی پایتون شروع میشود، اما داشتن آشنایی مقدماتی با مفاهیم برنامهنویسی (مانند متغیرها، حلقهها و توابع) یک مزیت بزرگ محسوب میشود .
ریاضیات و آمار در سطح دانشگاهی: پیشنیاز اصلی این دوره، تسلط بر مباحث ریاضیات عمومی، آمار و احتمال در مقطع کارشناسی است .
مهارتهای پایه کامپیوتر: آشنایی با کار با سیستمعامل، خط فرمان و نصب نرمافزارها.
دسترسی به یک کامپیوتر با اتصال به اینترنت برای نصب ابزارهای مورد نیاز و انجام پروژههای عملی.
مخاطب هدف دوره
👥 این دوره برای چه کسانی طراحی شده است؟
دوره آموزشی متخصص علم داده، یک سفر تحولآفرین است که برای طیف متنوعی از علاقمندان به دنیای داده و هوش مصنوعی طراحی شده است. این دوره نه فقط یک کلاس آموزشی، بلکه یک پل ارتباطی بین دانش نظری و مهارت عملی برای افرادی است که میخواهند مسیر شغلی خود را به سطحی کاملاً جدید ارتقا دهند. مخاطبان این دوره عبارتند از:
🎓 فارغالتحصیلان و دانشجویان رشتههای علوم پایه و مهندسی
اگر دانشجو یا فارغالتحصیل رشتههای ریاضی، آمار، فیزیک، مهندسی کامپیوتر، برق، صنایع یا علوم کامپیوتر هستید، این دوره شما را از تئوری به عمل هدایت میکند. شما با پایه علمی قوی خود، در این دوره یاد میگیرید که چگونه دانش آکادمیک خود را به ابزارهای قدرتمند تحلیل داده و یادگیری ماشین متصل کنید و به یک متخصص علم داده تبدیل شوید.
💻 برنامهنویسان و توسعهدهندگان نرمافزار
اگر یک برنامهنویس پایتون، جاوا یا سایر زبانها هستید و میخواهید مهارت خود را به حوزه داغ و پردرآمد داده و هوش مصنوعی گسترش دهید، این دوره مسیر شما را هموار میسازد. شما با پیشزمینه برنامهنویسی خود، میتوانید گامهای بلندی در یادگیری کتابخانههای علم داده بردارید و به سرعت وارد پروژههای پیشرفته تحلیل داده و مدلسازی شوید.
📊 تحلیلگران داده (Data Analysts)
اگر در نقش تحلیلگر داده مشغول به کار هستید و احساس میکنید که به سقف شغلی خود رسیدهاید، این دوره شما را به سطح بعدی یعنی دانشمند داده (Data Scientist) ارتقا میدهد. شما با یادگیری الگوریتمهای پیشرفته یادگیری ماشین، مدلسازی پیشبینیکننده و مهندسی ویژگی، از «توضیح گذشته» به «پیشبینی آینده» جهش خواهید کرد.
🏢 مدیران و کارآفرینان حوزه فناوری و کسبوکار
اگر یک مدیر محصول، مدیر پروژه، کارآفرین یا صاحب کسبوکار هستید که میخواهید سازمان خود را در مسیر تحول دیجیتال و دادهمحوری هدایت کنید، درک اصول علم داده یک نیاز استراتژیک محسوب میشود. این دوره به شما زبان مشترکی با تیمهای داده میدهد و توانایی ارزیابی پروژههای هوش مصنوعی و تصمیمگیری مبتنی بر داده را در شما تقویت میکند.
🔁 افراد به دنبال تغییر مسیر شغلی (Career Changers)
اگر در هر حوزه دیگری مشغول به کار هستید اما به دنیای داده و فناوری علاقهمند شدهاید، این دوره به عنوان یک مسیر شغلی جایگزین و مطمئن برای شما طراحی شده است. شغلی که نه تنها از امنیت بالایی برخوردار است، بلکه به عنوان «جذابترین شغل قرن ۲۱» شناخته میشود و دروازههای جدیدی از فرصتهای شغلی را به روی شما میگشاید.
🧠 علاقمندان به هوش مصنوعی و آینده فناوری
اگر به مباحث هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، شبکههای عصبی و آینده فناوری علاقه دارید و میخواهید درک علمی و عملی از این حوزه داشته باشید، این دوره شما را از سطح یک علاقمند به یک متخصص علم داده تبدیل میکند و به شما امکان میدهد در پروژههای واقعی هوش مصنوعی مشارکت کنید.
✨ یک پیام ویژه از مرکز آموزش انفورماتیک بینالملل
«ما در i3center باور داریم که استعداد و اشتیاق، مرزهای تخصص را در مینوردد. این دوره برای هر کسی طراحی شده که به داده به عنوان یک دارایی استراتژیک نگاه میکند و میخواهد با تکیه بر دانش و مهارت، آیندهای درخشان برای خود و سازمانش بسازد. اگر شما نیز به دنبال یک تحول شغلی بزرگ هستید، اینجا نقطه شروع شماست.»
همین حالا قدم بردارید و به جمع متخصصان علم داده بپیوندید. 🚀
سوالات متداول
دوره آموزشی متخصص علم داده دقیقاً چیست و چه مهارتی به من میدهد؟
آیا برای شرکت در این دوره به دانش قبلی در زمینه پایتون یا برنامهنویسی نیاز دارم؟
آیا این دوره برای افراد غیر مهندسی و با مدرک علوم پایه نیز مناسب است؟
آیا علم داده با هوش مصنوعی (AI) تفاوت دارد؟
آیا بعد از اتمام دوره میتوانم در حوزه Big Data مشغول به کار شوم؟
آیا یادگیری SQL در این دوره هم گنجانده شده است؟
آیا این دوره بر مباحث اخلاقی در علم داده نیز تمرکز دارد؟
آیا مرکز i3center مدرک معتبر برای این دوره ارائه میدهد؟
آیا برای موفقیت در این دوره و ورود به بازار کار، نیاز به تحصیلات آکادمیک (مثل کارشناسی ارشد) دارم؟
چرا علم داده به عنوان «جذابترین شغل قرن ۲۱» شناخته میشود؟
سرفصل های دوره
1. برنامهنویسی پایتون
مبانی پایه: متغیرها، انواع داده، عملگرها، شرط و حلقه، توابع، مدیریت خطا، کار با فایلها مفاهیم پیشرفته: شیگرایی (OOP)، تولیدکنندهها (Generators)، کار با APIها کتابخانههای تخصصی علم داده: NumPy: محاسبات عددی و آرایهها Pandas: تحلیل داده با DataFrame Matplotlib & Seaborn: مصورسازی داده Scikit-learn: پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین SciPy & Statsmodels: محاسبات علمی و آمار پیشرفته2. ساختمان داده و الگوریتمها
ساختمانهای داده: لیستها، دیکشنریها، مجموعهها، تاپلها، هشجدولها تفکر الگوریتمی: تحلیل پیچیدگی زمانی و حافظه، الگوریتمهای مرتبسازی و جستجو، تکنیک دو اشارهگر مبانی: دستورات SELECT، WHERE، ORDER BY، GROUP BY، JOINها پیشرفته: زیرکوئریها، CTE (WITH)، توابع پنجرهای (Window Functions)، رتبهبندی، میانگین متحرک عملکرد و طراحی: ایندکسگذاری، بهینهسازی کوئری، طراحی شمای دیتابیس3. ریاضیات و آمار با رویکرد علم داده
بخش ۱: جبر خطی کاربردی مفاهیم: اسکالر، بردار، ماتریس، ترانهاده، ابعاد داده عملیات: ضرب داخلی، ضرب ماتریسی، نرمها (L1, L2)، معیارهای فاصله (اتقلیدی، منهتنی) مفاهیم پیشرفته: کوواریانس، همبستگی، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه (شهودی) پروژه: پیادهسازی PCA با NumPy و مصورسازی روی دیتاست واقعی بخش ۲: حساب دیفرانسیل کاربردی مفاهیم: تابع، حد، مشتق، مشتق جزئی، گرادیان، قاعده زنجیرهای توابع هزینه و محدب، نرخ یادگیری، بیشبرازش و کمبرازش پروژه: پیادهسازی رگرسیون خطی با گرادیان نزول از صفر + مصورسازی بخش ۳: احتمال کاربردی متغیر تصادفی، قوانین احتمال، احتمال شرطی، قضیه بیز، درستنمایی توزیعهای برنولی، دو جملهای، نرمال پروژه: پیادهسازی Naive Bayes Classifier از صفر روی دیتاست واقعی بخش ۴: آمار کاربردی شاخصهای مرکزی و پراکندگی، کوواریانس، همبستگی، تحلیل توزیع داده روشهای نمونهگیری، آزمون فرض، مقدار p، تست A/B بایاس-واریانس تریدآف پروژه: تحلیل آماری و اجرای A/B Testing روی سناریوی واقعی بخش ۵: بهینهسازی در ML مرور گرادیان نزول، SGD، مینیبچ، مومنتوم زمانبندی نرخ یادگیری، منظمسازی (L1, L2) بخش ۶: ریاضیات شبکه عصبی کاربردی پرسپترون، توابع فعالسازی (سیگموید، ReLU، Softmax) توابع خطا (Cross-Entropy)، انتشار رو به جلو و پسانتشار (شهودی)، بهروزرسانی وزن پروژه: پیادهسازی کامل یک شبکه عصبی با NumPy (بدون فریمورک) بخش ۷: مفاهیم محاسباتی لگاریتم، توابع نمایی، پایداری عددی، بردارسازی، پیچیدگی محاسباتی بخش ۱: آمار و قضیه حد مرکزی (CLT) جامعه، نمونه، انواع داده، میانگین، میانه، واریانس، انحراف معیار تحلیل توزیع و مصورسازی (هیستوگرام، باکسپلات) پروژه: شبیهسازی CLT و تحلیل بصری روی دیتاست واقعی بخش ۲: آزمون فرض آماری فرض صفر و مقابل، مقدار p، سطح معناداری، خطای نوع اول و دوم آزمون t، آزمون کایدو، تفاوت معناداری آماری و عملی پروژه: اجرای آزمون فرض روی دیتاست واقعی و گزارش تصمیم بخش ۳: احتمال و نمونهگیری نمونهگیری تصادفی و طبقهای، سوگیری نمونهگیری، بازه اطمینان قانون اعداد بزرگ، نشت داده، تقسیم دادههای آموزش/آزمون بخش ۴: آزمون A/B (آزمایش کنترلشده) گروه کنترل و آزمایش، انتخاب شاخص (KPI)، طراحی آزمایش تخمین حجم نمونه، معناداری آماری، اثر واقعی پروژه: طراحی و اجرای کامل A/B Test روی سناریوی محصول بخش ۵: افزایش حساسیت آزمونها حداقل اثر قابل تشخیص (MDE)، کاهش واریانس، کاهش نویز بخش ۶: تکنیکهای پیشرفته (اختیاری) CUPED، لایهبندی داده، استفاده از دادههای قبلی بخش ۷: شاخصهای نسبتی و دلتا متد طراحی متریک، خطاهای متریک، درک واریانس (دلتا به صورت مفهومی) پروژه نهایی: طراحی و اجرای A/B Test کامل با تحلیل فرضیه، بازه اطمینان، حجم نمونه، MDE و گزارش نهایی+ اساتید دوره :
کمک مدرس دوره :
محیا موفقی
کمک مدرس دوره :
نیلوفر خزائی
Data Scientist
با ثبتنام در دوره آموزشی متخصص علم داده در مرکز آموزش انفورماتیک بینالملل، مهارتهای تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را از پایه تا پیشرفته با پایتون و ابزارهای Big Data فرا بگیرید و به یک دانشمند داده حرفهای تبدیل شوید.
مدت زمان
290 ساعتتاریخ شروع
1405/05/03محل برگزاری
آنلاین
UI/UX Designer
با دوره جامع آموزش طراحی UI/UX در مرکز آموزش انفورماتیک، اصول طراحی رابط کاربری و تجربه کاربری را از صفر تا صد با فیگما یاد بگیرید و وارد بازار کار شوید.
مدت زمان
30 ساعتتاریخ شروع
1405/04/29محل برگزاری
لابراتوار B
Offensive Security Engineer
با دوره شوالیه امنیت مهارتهای تخصصی تست نفوذ، امنیت تهاجمی، ارزیابی آسیبپذیری و امنیت زیرساختهای سازمانی را بهصورت عملی فرا بگیرید و جایگاه خود را در بازار کار امنیت سایبری ارتقا دهید.
مدت زمان
110 ساعتتاریخ شروع
1405/05/18محل برگزاری
لابراتوار Cدرخواست مشاوره ثبت نام
درصورت نیاز به مشاوره برای ثبت نام فرم درخواست زیر را تکمیل فرمایید.