معرفی دوره آموزشی استخدامی تحلیل داده (data analysis) دانشکار

اهمیت دیتا آنالیز (Data Analysis)

تجزیه و تحلیل داده‌ها در دنیای داده‌محور امروزی از اهمیت بالایی برخوردار است. دیتا آنالیز به سازمان ها اجازه می دهد تا معیارهای عملکرد را نظارت کنند، پیشرفت را پیگیری کنند و زمینه های بهبود را شناسایی کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، کسب و کارها می توانند فرآیند های خود را بهینه کنند، تجارب مشتری را بهینه‌سازی کنند و مزیت رقابتی به دست آورند. تجزیه و تحلیل داده‌ها همچنین به درک روندهای بازار، رفتار مصرف کننده و فعالیت های رقبا کمک می کند و کسب و کارها را قادر می سازد تصمیمات استراتژیک بگیرند.

تفاوت دیتا آنالیز و دیتا ساینس 

دیتا آنالیز (data analysis) و دیتا ساینس (data science) دو حوزه نزدیک به هم هستند، اما از نظر دامنه، روش‌شناسی و مجموعه مهارت‌ها تفاوت‌های مشخصی دارند. درک این تفاوت ها برای افرادی که به دنبال موقعیت شغلی در هر یک از این حوزه ها هستند یا برای مشاغلی که به دنبال استفاده از داده‌ها برای تصمیم گیری هستند، بسیار مهم است.

دیتا آنالیز (data analysis) در درجه اول بر بررسی و تفسیر داده‌ها برای کشف بینش های معنی دار متمرکز است که می تواند به تصمیم گیری کمک کند. این بررسی شامل فرآیند تمیز کردن، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها برای کشف روندها، الگوها و زنجیره‌ها است. تحلیلگران داده (دیتا آنالیست‌ها) اغلب از ابزارهای آماری و زبان های برنامه نویسی مانند R یا Python برای انجام تحلیل های خود استفاده می‌کنند. هدف اصلی تجزیه و تحلیل داده‌ها پاسخ به سؤالات خاص، شناسایی روندها و پیش‌بینی بر اساس داده‌های تاریخی است. معمولاً در زمینه هایی مانند امور مالی، بازاریابی و عملیات برای بهینه‌سازی فرآیندها، درک رفتار مشتری و هدایت استراتژی های تجاری از دیتا آنالیز (data analysis) استفاده می شود.

از سوی دیگر، علم داده یا دیتا ساینس (data science) طیف وسیع تری از فعالیت‌ها را در بر می‌گیرد که فراتر از تجزیه و تحلیل داده‌های سنتی است. این عناصر از یادگیری ماشین (machine learning)، هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ (big data) استفاده می‌کند تا نه تنها داده‌های گذشته را تجزیه و تحلیل کند، بلکه مدل ها و الگوریتم‌های پیش بینی را برای بینش‌های آینده ایجاد کند. علاوه بر تجزیه و تحلیل آماری، دیتا ساینس شامل تکنیک‌های پیشرفته ای مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و تشخیص تصویر است. دانشمندان داده در برنامه نویسی، تجسم داده‌ ها و مهندسی داده مهارت دارند و توانایی کار با مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده از منابع مختلف را دارند.

به طور خلاصه، در حالی که دیتا آنالیز بر استخراج بینش از داده‌ های تاریخی برای هدایت تصمیم گیری متمرکز است، دیتا ساینس رویکرد جامع‌تری را شامل می شود که از مدل سازی پیش‌بینی، یادگیری ماشین و توسعه برنامه های کاربردی داده محور تشکیل شده است. هر دو رشته نقش حیاتی در استفاده از قدرت داده‌ها ایفا می‌کنند و درک واریانس های آنها برای استفاده از پتانسیل کامل آنها ضروری است.