در طول دوره آموزشی استخدامی تحلیل داده (data analysis)، با کمک اساتید متخصص و باتجربه، هر دانشی که پیشنیاز ورود به دنیای دیتا آنالیز است، از جمله: پایتون، آمار، دیتابیس از پایه به شما آموزش داده میشود و در ادامه با فرآیندهای جمعآوری داده، پردازش، ذخیرهسازی و تجزیه و تحلیل آنها با کمک ابزارهای مختلف آشنا میشوید.
آموزش در این دوره کاملا پروژه محور، همراه با حل تمرین خواهد بود و علاوه بر آموزشهای تخصصی، جلسات انتقال تجربه، آموزش رزومهنویسی و آموزش ساخت لینکدین را هم خواهید داشت.
در پایان، اگر پروژهی نهایی دوره را با موفقیت انجام دهید، برای استخدام شدن هم به شما کمک میکنیم.
مزایای این دوره
دانش پذیران درباره دوره چه میگویند؟
در سریعترین زمان ممکن کارشناسان آکادمی با شما تماس میگیرند.
تحلیل داده یا دیتا آنالیز (data analysis) فرآیندی حیاتی است که شامل بازرسی، پاکسازی، تبدیل و مدلسازی دادهها با هدف کشف اطلاعات مفید، اطلاعرسانی نتیجهگیری و حمایت از تصمیمگیری میباشد. این نقش حیاتی در زمینههای مختلفی از جمله تجارت، تحقیقات، مالی، مراقبتهای بهداشتی و غیره کاربرد دارد. به وسیله دیتا آنالیز (data analysis)، سازمانها میتوانند بینشهای ارزشمندی به دست آورند، الگوها و روندها را شناسایی کنند و تصمیمهای مبتنی بر دادهها را برای رسیدن به موفقیت بگیرند. تجزیه و تحلیل دادهها تمرین کار با دادهها برای جمع آوری اطلاعات مفید است که سپس می توان از آنها برای تصمیمگیری آگاهانه استفاده کرد. این موارد شامل استفاده سیستماتیک از تکنیک های آماری و/یا منطقی برای توصیف، نشان دادن، فشرده سازی و ارزیابی دادهها است. تحلیلگران داده، مجموعه دادههای وسیعی را کالبدشکافی می کنند، الگوهای پنهان را کشف می کنند و اعداد را به اطلاعات کاربردی تبدیل می کنند.
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.
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.