این دوره تخصصی توسط دانشگاه میشیگان ارائه می‌شود و به زبان انگلیسی است. با این حال، برای بسیاری از دوره‌های Coursera، امکان دسترسی به زیرنویس فارسی وجود دارد. این دوره، یک برنامه آموزشی جامع است که به شما مبانی علم داده را آموزش می‌دهد. این دوره شامل چندین دوره جداگانه است که هر کدام بر روی یک جنبه خاص از علم داده تمرکز دارند. شما با مفاهیم کلیدی مانند جمع‌آوری داده، پاکسازی داده، تحلیل داده، مصورسازی داده و مدل‌سازی داده آشنا خواهید شد. این دوره برای افرادی طراحی شده است که هیچ پیش‌زمینه‌ای در علم داده ندارند، اما داشتن دانش پایه در ریاضیات و آمار به درک بهتر مفاهیم کمک می‌کند.

با گذراندن این دوره تخصصی، شما قادر خواهید بود:

• درک عمیقی از مفاهیم اساسی علم داده بدست آورید.
• از ابزارها و تکنیک‌های مختلف برای جمع‌آوری، پاکسازی و تحلیل داده‌ها استفاده کنید.
• داده‌ها را به صورت تصویری نمایش دهید تا الگوها و روندها را شناسایی کنید.
• مدل‌های پیش‌بینی‌کننده ایجاد کنید تا بتوانید آینده را پیش‌بینی کنید.
• تصمیمات تجاری مبتنی بر داده اتخاذ کنید.
• از زبان‌های برنامه‌نویسی Python و R برای انجام پروژه‌های علم داده استفاده کنید.
• با کتابخانه‌های مهم علم داده مانند NumPy، Pandas و Matplotlib در Python آشنا شوید.
• اخلاق در علم داده را درک کنید و از آن پیروی کنید.

این دوره تخصصی معمولاً شامل 5 تا 10 دوره جداگانه است. در زیر لیستی از دوره‌هایی که ممکن است در این تخصص وجود داشته باشد آورده شده است (توجه داشته باشید که ساختار دقیق ممکن است بسته به تاریخ ارائه دوره متفاوت باشد):

• What is Data Science?: این دوره مقدمه‌ای بر علم داده ارائه می‌دهد و به سوالاتی مانند “علم داده چیست؟” و “چرا علم داده مهم است؟” پاسخ می‌دهد.
• Python for Data Science: این دوره به شما زبان برنامه‌نویسی Python را آموزش می‌دهد که یک زبان ضروری برای علم داده است. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از Python برای انجام عملیات مختلف علم داده مانند جمع‌آوری داده، پاکسازی داده و تحلیل داده استفاده کنید.
• Statistics for Data Science: این دوره به شما مفاهیم اساسی آمار را آموزش می‌دهد که برای درک و تحلیل داده‌ها ضروری است.
• Data Visualization with Python: این دوره به شما یاد می‌دهد که چگونه از Python برای مصورسازی داده‌ها استفاده کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه نمودارها و گراف‌های مختلفی ایجاد کنید تا الگوها و روندها را در داده‌ها شناسایی کنید.
• Machine Learning with Python: این دوره به شما مبانی یادگیری ماشین را آموزش می‌دهد که یک حوزه مهم در علم داده است. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده ایجاد کنید تا بتوانید آینده را پیش‌بینی کنید.

گذراندن این دوره تخصصی مزایای زیادی دارد، از جمله:

• افزایش دانش و مهارت‌ها: شما دانش و مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به حوزه علم داده را کسب خواهید کرد.
• بهبود فرصت‌های شغلی: با کسب مدرک این دوره تخصصی، فرصت‌های شغلی شما در حوزه علم داده افزایش خواهد یافت.
• افزایش درآمد: متخصصان علم داده معمولاً درآمد بالایی دارند.
• حل مسائل واقعی: شما یاد خواهید گرفت که چگونه از علم داده برای حل مسائل واقعی در کسب‌وکارها و سازمان‌ها استفاده کنید.
• یادگیری از متخصصان: شما از اساتید برجسته دانشگاه میشیگان آموزش خواهید دید.
• دسترسی به منابع آموزشی با کیفیت: شما به منابع آموزشی با کیفیت مانند فیلم‌های آموزشی، تمرین‌ها و پروژه‌ها دسترسی خواهید داشت.
• ایجاد شبکه ارتباطی: شما با سایر دانشجویان و متخصصان علم داده در سراسر جهان ارتباط برقرار خواهید کرد.

این دوره برای افراد مبتدی طراحی شده است و هیچ پیش‌نیاز خاصی ندارد. با این حال، داشتن دانش پایه در موارد زیر می‌تواند مفید باشد:

• ریاضیات: آشنایی با مفاهیم ریاضی مانند جبر، حساب دیفرانسیل و انتگرال و آمار.
• آمار: آشنایی با مفاهیم آماری مانند میانگین، انحراف معیار، توزیع احتمال و آزمون فرضیه.
• برنامه‌نویسی: آشنایی با یک زبان برنامه‌نویسی (مانند Python) می‌تواند به شما کمک کند تا مفاهیم علم داده را بهتر درک کنید.

اگر هیچ پیش‌زمینه‌ای در این زمینه‌ها ندارید، نگران نباشید. دوره تخصصی مقدمه‌ای بر علم داده مفاهیم پایه را به شما آموزش خواهد داد.

در طول دوره تخصصی، شما پروژه‌های عملی مختلفی را انجام خواهید داد. در اینجا چند مثال آورده شده است:

• تحلیل داده‌های فروش: شما داده‌های فروش یک شرکت را تحلیل خواهید کرد تا الگوها و روندهایی مانند پرفروش‌ترین محصولات، بهترین زمان برای تبلیغات و مشتریان وفادار را شناسایی کنید.
• پیش‌بینی قیمت مسکن: شما با استفاده از داده‌های مربوط به قیمت مسکن، یک مدل پیش‌بینی‌کننده ایجاد خواهید کرد تا بتوانید قیمت مسکن در آینده را پیش‌بینی کنید.
• تشخیص تقلب در کارت‌های اعتباری: شما با استفاده از داده‌های مربوط به تراکنش‌های کارت‌های اعتباری، یک مدل تشخیص تقلب ایجاد خواهید کرد تا بتوانید تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کنید.
• تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی: شما با استفاده از داده‌های مربوط به پست‌های شبکه‌های اجتماعی، احساسات مردم را نسبت به یک موضوع خاص تحلیل خواهید کرد.

این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا دانش و مهارت‌های خود را در عمل به کار بگیرید و برای ورود به بازار کار آماده شوید.

اگرچه امکان دانلود مستقیم دوره‌های Coursera از طریق خود وب‌سایت وجود ندارد، اما روش‌هایی برای دانلود ویدیوها و منابع آموزشی برای مطالعه آفلاین وجود دارد. برخی از این روش‌ها شامل استفاده از نرم‌افزارهای جانبی یا اسکریپت‌ها هستند. با این حال، توجه داشته باشید که دانلود و توزیع غیرقانونی محتوای آموزشی خلاف قوانین کپی‌رایت است. بهترین راه برای دسترسی به محتوای دوره، عضویت در Coursera و استفاده از پلتفرم آن است.