امروزه به دلیل حجم وسیعی از دادههایی که توسط مشاغل، سازمانها و افراد تولید میشود، "دیتا ساینس و ماشین لرنینگ" اهمیت زیادی پیدا کرده است.
دیتا ساینس، ابزارها و تکنیکهایی را برای به دست آوردن نگاه کاربردی از این دادهها فراهم میکند و به کسبوکارها در بهبود عملکرد و تصمیمگیریهایشان کمک چشمگیری میکند.
از ویژگیهای این شغل میتوان به امکان رشد بسیار زیاد، درآمد بالا بهصورت دلاری و ریالی، حوزه بسیار گسترده با موقعیت شغلیهای فراوان، احتمال بالا استخدام شدن در سازمانهای بزرگ، امکان کار در صنایع مختلف و.. اشاره کرد.
در طول دورهی دیتا ساینس و ماشین لرنینگ با کمک اساتید متخصص و باتجربه، هر دانشی که پیشنیاز ورود به دنیای دیتا ساینس است؛ از جمله: مبانی برنامهنویسی، احتمال و آمار، پایتون و… از پایه به شما آموزش داده میشود و در ادامه با استفاده از ابزارهای مختلف دیتا آنالیز و ماشین لرنینگ (هوش مصنوعی) با فرآیندهای جمعآوری داده، پردازش، ذخیرهسازی و تجزیه و تحلیل آنها 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.
علم داده، یک زمینه بین رشتهای است که از روشها، الگوریتمها، و سیستمهای علمی برای استخراج بینشها و دانش از دادههای ساختاری و بیساختار استفاده میکند. این علم شامل تکنیکهای مختلفی مانند کاوش داده، یادگیری ماشین، تحلیل آماری و مدلسازی پیشبینی برای کشف الگوها، روندها و ارتباطات در مجموعههای داده میشود. علم داده نقش بسیار مهمی در اطلاعرسانی فرآیندهای تصمیمگیری، بهینهسازی عملیات و حل مسائل پیچیده در صنایع مختلف از جمله مالی، بهداشت، بازاریابی و فناوری دارد. دانشمندان داده در این زمینه دارای ترکیبی از تخصص در برنامهنویسی، ریاضیات و دانش حوزهای هستند که امکان کنترل حجم بزرگ دادهها و استخراج بینشهای قابل اعمال را برای آنها فراهم میکند تا استراتژیهای کسبوکار و نوآوری را راهاندازی کنند. با رشد و پیچیدگی مداوم دادهها، تقاضا برای دانشمندان داده ماهر که قادر به تفسیر، تجزیهوتحلیل و استخراج ارزش از دادهها هستند، به سرعت افزایش مییابد که همین مسئله علم داده را یک جزء اساسی و پویا از جامعه و صنعت مدرن میسازد.
استفاده از علم داده در صنایع و بخشهای مختلف، نقش حیاتی در اطلاعرسانی فرآیندهای تصمیمگیری، بهینهسازی عملیات و ترقی فناوری دارد. در صنعت مالی، علم داده برای ارزیابی ریسک، شناسایی تقلب، معاملات الگوریتمی و تقسیمبندی مشتریان استفاده میشود. علاوه بر تمام این کاربردها، علم داده در حوزه بهداشت، به پیشبینی بیماریها، تشخیص، طراحی درمانهای شخصیسازی شده و کشف دارو نیز کمک بزرگی به فرآیندهای اجرایی و مدیریتی میرساند. بازاریابی و تبلیغات از علم داده از طریق تقسیمبندی مشتریان، کمپینهای تبلیغاتی هدفمند، و تحلیل نظرات مشتری بهره میبرند. در تجارت الکترونیک، تجربه کاربری را از طریق پیشنهادات شخصیسازی شده و تجزیه و تحلیل پیشبینی برای مدیریت موجودی بهبود میبخشد. حمل و نقل و لجستیک از علم داده برای بهینهسازی مسیر، پیشبینی تقاضا، و مدیریت زنجیره تأمین استفاده میکنند. به علاوه، سازمانهای دولتی از علم داده برای ساخت سیاستگذاری، تخصیص منابع و پیشبینی پلیسی استفاده میکنند. کلیه کاربردهای علم داده گسترده و متنوع هستند که اهمیت آن را در بهبود کارایی، نوآوری، تصمیمگیری آگاهانه در زمینههای مختلف نشان میدهد.
علم داده آیندهای امیدوارکننده دارد که کاربردهای آن مورد انتظار است در صنایع و بخشهای مختلف گسترش یابد. یکی از جنبههای مهم آینده علم داده، نقش آن در پیشبرد نوآوری و تحول است. با افزایش استفاده از بینشهای مبتنی بر داده برای تصمیمگیریهای آگاهانه، تقاضا برای دیتا ساینتیستهای ماهر که قادر به استخراج بینشهای ارزشمند از مجموعههای داده پیچیده هستند، به طور پیوسته افزایش خواهد یافت. علاوه بر این، پیشرفتهایی که در الگوریتمهای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، و فناوریهای داده بزرگ اتفاق خواهد افتاد، قابلیتهای علم داده را بیشتر ارتقا خواهد داد به طوری که به سازمانها امکان میدهد الگوهای پنهان را کشف کرده، روندهای آینده را پیشبینی کرده و عملیات محصولات را بهبود بخشد. به علاوه، ادغام علم داده با فناوریهای نوظهور مانند اینترنت اشیاء (IoT)، بلاکچین و محاسبات، فرصتهای جدیدی را برای بهرهبرداری از داده به روشهای نوین برای حل مسائل پیچیده و ایجاد ارزش فراهم خواهد کرد. به طور کلی، آینده علم داده پتانسیل عظیمی را برای پیشبرد نوآوری، کارآمدی و رقابتپذیری در صنایع به ارمغان میآورد که آن را به یک مزیت رقابتی برای اقتصاد دیجیتال تبدیل میکند.
یک دانشمند داده یک فرد ماهر است که دارای ترکیبی از تخصص در زمینههای مختلف از جمله آمار، ریاضیات، برنامهنویسی، و دانش حوزهای است. وظیفهی دانشمندان داده یا دیتا آنالیستها استخراج بینشها و داده از مجموعههای داده پیچیده با استفاده از تکنیکها و ابزارهای تحلیلی پیشرفته است. دیتا ساینتیستها مهارتهای تحلیلی خود را برای کشف الگوها، روندها، و ارتباطات در دادهها به کار میگیرند؛ سپس این یافتهها را به بینشهای قابل اعمال تبدیل کرده و تصمیمات و استراتژیهای کسبوکار را پیش میبرند. آنها در زبانهای برنامهنویسی مانند Python، R، یا SQL ماهر هستند و مهارتهای بالقوهی خود را در کار با فناوریهای داده بزرگ(big data) و الگوریتمهای یادگیری ماشین اثبات کردهاند. علاوه بر این، دانشمندان داده دارای مهارتهای ارتباطی قوی هستند تا یافتههای خود را به طور موثر به سهامداران و تصمیمگیران درون سازمان انتقال دهند. به طور کلی، یک دیتا ساینتیست نقش حیاتی در بهرهبرداری از داده برای حل مسائل پیچیده، پیشبرد نوآوری، و ایجاد ارزش برای کسبوکارها و سازمانها ایفا میکند.
یک مسیر یادگیری علم داده معمولاً با کسب دانش پایه در ریاضیات، آمار و برنامهنویسی آغاز میشود. از همین مرحله، یادگیرندگان به درک مفاهیم و تکنیکهای کلیدی ویژه علم داده، مانند مدیریت داده، تجزیه و تحلیل دادهها، و الگوریتمهای یادگیری ماشین پیش میروند. تجربه عملی از طریق پروژههای عملی و مجموعههای داده واقعی بدست میآید که به یادگیرندگان اجازه میدهد دانش نظری خود را برای حل مسائل عملی استفاده کنند. علاوه بر این، تسلط بر ابزار و تکنیکهای بصریسازی داده برای انتقال بهتر بینشهای به دست آمده از تحلیل داده ضروری است. با پیشرفت دانشجویان، آنها به موضوعات پیشرفته مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، و فناوریهای داده بزرگ (big data) وارد میشوند و دانش خود را برای رفع چالشهای پیچیدهتر گسترش میدهند. یادگیری پیوسته و بهروز نگه داشتن دانش خود با آخرین توسعههای علم داده برای تسلط بر این حوزه در حال تغییر به شدت ضروری است. دورههای آنلاین، کتابهای درسی، کارگاهها و جوامع یادگیری آنلاین و آفلاین منابع ارزشمندی برای افرادی هستند که به دنبال موفقیت در مسیر یادگیری علم داده هستند.
دوره آموزشی استخدامی Data Analysis
دوره آموزشی استخدامی Data Science and Machine Learning
دوره آموزشی استخدامی ASP.Net Core
دوره آموزشی استخدامی Python/Django
دوره آموزشی استخدامی برنامه نویسی (ReactJS)
ویژه شرکتها
وبینارها
فرصتهای شغلی
سوالات متداول
درباره ما
ارتباط با ما
قوانین و مقررات