مقدمه:
در دنیای پویای امروز، پروژه‌ها با چالش‌های پیچیده‌تر و در عین حال فرصت‌های جدیدی روبرو هستند. در این میان، علم داده و یادگیری ماشین به عنوان ابزارهایی قدرتمند برای حل چالش‌ها، بهینه‌سازی فرایندها و کسب مزیت رقابتی به کمک مدیران و متخصصان پروژه آمده‌اند.
این دوره آموزشی دو روزه به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم کلیدی علم داده و یادگیری ماشین آشنا شده و کاربردهای پیشرفته آنها را در مدیریت و کنترل پروژه‌ها به طور عملی یاد بگیرید.
مخاطبین:
- تحلیل‌گران داده و دیتا ساینتیستها
- دانشجویان و علاقمندان به حوزه مدیریت پروژه و دیتا ساینس
- مدیران پروژه در سطوح مختلف
- مهندسان عمران و سایر رشته‌های مهندسی
- متخصصان برنامه‌ریزی و کنترل پروژه
- مشاوران و پیمانکاران پروژه
اهداف دوره:
- آشنایی عمیق با مفاهیم پایه و پیشرفته علم داده و یادگیری ماشین
- یادگیری کاربردهای نوین علم داده و یادگیری ماشین در مدیریت و کنترل پروژه و مدیریت پورتفولیو
- کسب مهارت‌های عملی در استفاده از ابزارهای قدرتمند علم داده و یادگیری ماشین برای حل مسائل واقعی پروژه‌ها
- توانایی تحلیل داده‌های پروژه، استخراج دانش و بینش از آنها و به‌کارگیری این دانش در تصمیم‌گیری‌های کلیدی
روز اول:
جلسه ۱: مقدمه به دیتا ساینس و یادگیری ماشین در مدیریت پروژه‌ها و مدیریت پورتفولیو
- آشنایی با مفاهیم کلیدی دیتا ساینس و یادگیری ماشین و نقش آنها در بهبود عملکرد و کارایی مدیریت پروژه‌ها و مدیریت پورتفولیو
- توضیح روش‌های مختلف یادگیری ماشین و استفاده از آنها در پیش‌بینی، بهینه‌سازی و کنترل پروژه‌ها
جلسه ۲: پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی برای تحلیل
- تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها از جمله پاکیزه‌سازی، تبدیل و استخراج ویژگی‌ها
- نحوه تشخیص و رفع داده‌های ناقص و پرت و مراحل پیش‌پردازش داده‌ها برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین
جلسه ۳: معرفی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
- معرفی انواع مختلف مدل‌های یادگیری ماشین از جمله Regression، Classification، Clustering و Deep Learning
- آموزش روش‌های ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های Python مانند Scikit- learn و TensorFlow
روز دوم:
جلسه ۴: بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
- اعتبارسنجی مدل‌ها و جلوگیری از overfitting و underfitting
- ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از معیارهای دقت، فراخوانی و دقت متوسط
جلسه ۵: کاربردهای دیتا ساینس و یادگیری ماشین در مدیریت پروژه‌ها و مدیریت پورتفولیو
- بهینه‌سازی برنامه‌ریزی و منابع پروژه با استفاده از پیش‌بینی زمان و هزینه
- شناسایی الگوها و روندهای پروژه بر اساس داده‌های تاریخی و ارائه راهکارهای بهبود
- …
جلسه ۶: استفاده از دیتا ساینس برای کنترل پروژه‌ها
- استفاده از تحلیل داده و روش‌های یادگیری ماشین برای شناسایی ریسک‌ها و مشکلات پروژه
- ارائه راهکارهای پیشگیری و مدیریت ریسک بر اساس داده‌ها و پیش‌بینی‌های مدل‌های یادگیری ماشین
جلسه ۷: کارگاه عملی
- حل یک مساله واقعی پروژه با استفاده از علم داده و یادگیری ماشین
- ارائه پروژه عملی توسط شرکت‌کنندگان
ویژگی‌های دوره:
- ارائه مطالب به صورت تئوری و عملی با رویکردی کاربردی
- استفاده از مثال‌های واقعی از پروژه‌های مختلف
- کارگاه عملی با تمرکز بر حل مسائل واقعی
- ارائه گواهینامه
- پشتیبانی آموزشی بعد از دوره
این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از روش‌های پیشرفته دیتا ساینس و یادگیری ماشین، بهبودی چشمگیر در مدیریت پروژه‌ها و مدیریت پورتفولیو خود داشته باشید و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری را انجام دهید.