تحلیلگر داده شو

در عصر حاضر با توجه به داده‌های انبوهی که تولید می‌شود، تحلیل داده به یکی از اصلی‌ترین عناصر تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی در هر حوزه تبدیل شده است. تحلیل داده در زمینه‌های مختلف از تحقیقات علمی تا تجارت، به بهبود روند تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی عملکرد سازمانی کمک می‌کند و از آنجا که داده به عنوان دارایی اصلی محسوب می‌شود، این فرایند اهمیت به‌سزایی در جهان مدرن دارد. در همین راستا در کسب و کارهای مختلف، تقاضا برای جذب تحلیلگر داده - Data Analyst (به عنوان یکی از مشاغل حیاتی در حوزه دیتاساینس)، بیشتر شده و بازار کار این متخصص‌ها با سرعت بالایی در حال رشد است.

✨ اگر شما هم می‌خواهید به عنوان یک تحلیلگر داده وارد بازار کار شوید، به مهارت‌های گوناگونی نیاز دارید مانند برنامه نویسی، آمار، استخراج داده‌ها، ترکیب داده‌ها، نمونه‌برداری از داده‌ها و ... . خبر خوب اینکه تمامی این مهارت‌ها در مسیر یادگیری تحلیل داده (کارراهه‌ی تحلیلگر داده شو) سکان آکادمی با تمرکز بر زبان برنامه نویسی پایتون، در یک نقشه راه کامل به همراه تمرین‌های عملی و آزمون‌های منظم آورده شده‌اند.

درواقع در "مسیر یادگیری تحلیلگر داده"، همسفر یک مسیر گام به گام می‌شوید تا به کمکِ:

     ✔ دوره‌های آموزشی ویدیویی،

     ✔ تمرین‌های عملی،

     ✔ پیاده سازی پروژه عملی با راهنما،

    ✔ آزمون‌های منظم،

     ✔ مشاوره و پشتیبانی،

     ✔ و بسیاری خدمات دیگر؛

تمام آنچه که برای تحلیلگر داده شدن و استخدام نیاز دارید را یک جا دریافت کنید.

1. آموزش‌ها را از ابتدا و به ترتیب دنبال کنید. در این مسیر یادگیری، هر آموزش پیش نیاز آموزش بعدی می‌باشد.

2. حتما هر روز آموزش ببینید. آموزش مستمر تاثیر ویژه‌ای در فرایند یادگیری دارد.

3. آزمون‌های هر دوره‌ آموزشی را حتما انجام دهید تا از یادگیری صحیح خود مطمئن شوید.

4. قبل از رفتن به جلسه‌ مصاحبه، بخش سوالات مصاحبه‌ شغلی هر دوره را مرور و پاسخ خود را با پاسخ مدرس مقایسه کنید.

5. در طی آموزش، هر پروژه یا تمرین را همراه با مدرس پیاده سازی کنید.

    پیشنهاد: ویدیوی آموزشی را مکث دهید، پروژه یا تمرین را انجام و سپس کدهای خود را با کدهای مدرس مقایسه کنید.

6. آزمون‌های پایان هر ایستگاه را حتما انجام دهید و از تثبیت آموخته‌هایتان مطمئن شوید.

7. شما علاوه بر مهارت کدنویسی به مهارت‌های نرم نیز احتیاج دارید پس در پایان این مسیر حتما دوره‌ی "رزومه نویسی، کاریابی و استخدام" را با دقت فراوان دنبال کنید.

آموزش مقدماتی پایتون

در ابتدای این مسیر با مفاهیم اولیه و مقدماتی زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا ‌می‌شوید. دوره‌ی مقدماتی پایتون به شما این توانمندی را می‌دهد که syntax‌های برنامه نویسی با پایتون را بشناسید تا در ادامه با کتابخانه‌های مرتبط با حوزه‌ی داده بهتر کار کنید.

آموزش محاسبات عددی با NumPy

بعد از آشنایی با پایتون برای کار با داده‌ها و انجام برخی عملیات‌های اولیه روی آنها آماده می‌شوید. NumPy (نامپای) یک کتابخانه قدرتمند برای محاسبات عددی در پایتون است که به طور گسترده در زمینه‌های علم داده و مهندسی داده استفاده می‌شود و دیگر کتابخانه‌ها و فریمورک‌های پایتونی از نامپای قدرت گرفته‌اند. در این دوره با اصول NumPy، از جمله نحوه ایجاد آرایه، انجام عملیات ریاضی روی آرایه‌ها و دستکاری آرایه‌ها کاملا آشنا و مسلط می‌شوید و سپس برخی از ویژگی‌های پیشرفته‌ی NumPy مانند broadcasting و vectorizing را یاد خواهید گرفت. در این دوره، شما با نحوه کار با آرایه‌ها، ماتریس‌ها، انواع داده‌ها، ساخت داده‌ها و توزیع داده‌های تصادفی و بسیاری از مفاهیم دیگر نامپای آشنا خواهید شد و به صورت مقدماتی می‌آموزید چگونه داده‌ها را با کتابخانه‌های مناسب بصری سازی کنید و یا چگونه با آرایه‌های تصویری و رنگی (تصاویر دیجیتال) به عنوان یک آرایه عددی کار کنید.

آموزش ساماندهی داده‌ها با Pandas

یک کتابخانه‌ معروف و بسیار پرکاربرد دیگر در زبان پایتون، Pandas است در این دوره، بر مفاهیم پایه‌ی کتابخانه‌ Pandas با کمک تمرین و تحلیل بر روی دیتاست‌های بزرگ مسلط می‌شوید و می‌توانید با جداول و سری‌ها به خوبی کار کنید. از بصری‌سازی داده‌ها تا خلاصه‌سازی و آمار داده‌های بزرگ، همه در این دوره آموزش داده می‌شود. Pandas قابلیت خواندن و نوشتن داده‌ها از و به فرمت‌های مختلف را دارد. می‌توان گفت این دوره یکی از دوره‌های مهم مسیر تحلیلگر داده شدن است، زیرا مفاهیمی که در آن یاد می‌گیرید تا انتهای این مسیر، کاربردی و مورد نیاز است.

آموزش ترکیب داده‌ها در پایتون

یک قسمت مهم دیگر از پانداس، استفاده از آن برای ترکیب یا همان Join زدن بین دو جدول یا مجموعه داده است. در این دوره تفاوت‌های انواع مختلف ترکیب داده‌ها را یاد می‌گیرید و با استفاده از فیلترها هنگام Join زدن بین داده‌های دو جدول ارتباط ایجاد می‌کنید تا بینش‌های جدیدی کشف کنید.

تا اینجای مسیر شما آموختید چگونه داده‌ها را به کمک زبان پایتون از منابع مختلف بگیرید، پردازش‌های مختلف را روی آنها انجام دهید، بر اساس نیاز خود داده‌هایتان را ساماندهی کنید و در صورت نیاز با ترکیب آنها باهم به داده‌های جدید دست پیدا کنید. پس در این ایستگاه شما اولین مرحله از دنیای داده را طی کردید و توانستید زبان حرف زدن با داده‌های خود را یاد بگیرید.  

 آموزش تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn

یک ابزار قدرتمند برای ارتباط دادن دیدگاه‌های پیچیده در یک روش ساده و قابل فهم، نمایش دادن داده‌ها به صورت گرافیکی است. در این دو دوره با استفاده از کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn می‌توانید رسم انواع نمودارها‌ را برای داده‌های واقعی یاد بگیرید و به صورت عملی استفاده کنید. این تصاویر کمک می‌کنند تا الگوها و روابطی را در داده‌ها شناسایی کنید که از دیدن مستقیم داده‌های خام به‌دست نمی‌آید. همچنین، این تصاویر به شما کمک می‌کنند تا دیدگاه‌های داده‌ها را به دیگران به‌راحتی منتقل کرده و خطاها یا داده‌های نادرست را شناسایی کنید که همه‌ی این موارد در دوره‌ی Matplotlib و دوره‌ی پیشرفته‌ی تصویر سازی Seaborn آموزش داده می‌شود.

در یک مرحله‌ی مهم دیگر از مسیر تحلیلگر داده شدن شما آموختید که چگونه با رسم گرافیکی مناسب داده‌ها بینش و یادگیری بهتری از داده‌ها داشته باشید.

آموزش مقدماتی آمار در پایتون

پس از آنکه با ابزارهای کارکردن با داده و رسم نمودارهای مناسب داده ها به صورت کامل آشنا شدید نیاز هست که وارد به فضای آمار و تحلیل‌های آماری شوید. به همین خاطر در اولین دوره از این مرحله با مقدمات آمار که به طور گسترده در حوزه‌ی تحلیل داده و علم داده استفاده شده است، آشنا می‌شوید. این یادگیری نیز مانند دوره‌های قبلی تحت امکانات و قابلیت‌های خوب پایتون اتفاق می‌افتد. در این دوره ابتدا با شاخص‌های آماری مانند میانگین، میانه، واریانس و دیگر مفاهیم کلیدی به‌خوبی مسلط می‌شوید. سپس درباره‌ی اعداد تصادفی و احتمال که زیر بنای آمار هست آشنا می‌شوید. در ادامه توزیع های آماری را یاد می‌گیرید و در انتها آشنایی اولیه با مفهوم آزمون فرض پیدا خواهید کرد. دقت داشته باشید که مفهوم اصلی یادگیری ماشین و علم داده کاملاً بر اساس آمار است. از این رو، یادگیری اصول آمار به طور کامل برای حل مسائل دنیای واقعی مهم است و در دوره‌های بعدی راه‌گشای شما خواهد بود.

آموزش تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها در پایتون

در این آموزش شما فرصتی ویژه برای بهبود مهارت‌های تحلیل و کشف داده‌ها دارید. در ابتدا با اعتبارسنجی داده‌ها آشنا می‌شوید و می‌آموزید چگونه انواع داده‌ها و محدوده‌ی آنها را ارزیابی کنید. سپس به تکنیک‌های خلاصه‌سازی داده‌ها و بعد از آن به مصورسازی داده‌ها می‌پردازید تا تجزیه و تحلیل‌های خود را به نمودارها و تصاویری واضح و قابل فهم تبدیل کنید.

از آنجایی که برخورد با داده‌های ناقص و نقاط پرت از جمله مهارت‌های اساسی در تحلیل داده‌ها است، در ادامه به روش‌ها و تکنیک‌هایی که برای کشف و مدیریت داده‌های گم شده و نقاط پرت استفاده می‌شوند، مسلط می‌شوید.

در این دوره به تجزیه و تحلیل روابط میان داده‌ها نیز پرداخته می‌شود. شما با بررسی روابط بین داده‌های عددی، گروهی و تاریخی آشنا می‌شوید و از مفاهیم همبستگی برای تعیین ارتباط‌های موثر میان داده‌ها بهره می‌برید تا بتوانید تحلیل‌های دقیق‌تر و موثرتری انجام دهید.

آموزش نمونه برداری در پایتون

نمونه‌برداری یکی از مفاهیم مهم در آمار استنتاجی و آزمون فرض است و نقشی اساسی در استخراج بینش‌های معنادار از مجموعه داده‌های بزرگ و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده ایفا می‌کند. در طول این آموزش، اصول اولیه نمونه‌برداری را بررسی و به درک عمیقی از زمان و چرایی استفاده از نمونه‌برداری دست می‌یابید. همچنین بر طیف گسترده‌ای از روش‌های نمونه‌برداری، از نمونه‌برداری تصادفی ساده تا روش‌های پیچیده‌تر مانند نمونه‌برداری طبقه‌ای و خوشه‌ای تسلط پیدا می‌کنید. مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید به شما این امکان را می‌دهد که نمونه‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت را از مجموعه‌های بزرگ استخراج کنید و از طریق انواع تکنیک‌های نمونه‌برداری؛ تجزیه و تحلیل دقیق و آزمون فرض را به آسانی انجام دهید.

در ایستگاه پایانی مسیر تحلیلگر داده شدن آموختید که چگونه از داده‌ها به بهترین شکل استفاده کنید. شما در انتهای این مسیر با تسلط بر ابزارهای مناسب و مدرن کار با داده‌ها و پس از آن آشنایی با مفاهیم آمار و احتمالات، می‌توانید قدرت داده ها را کشف کنید و از آن در تصمیم‌گیری‌های آتی خود استفاده کنید. همه‌ دوره‌های این مسیر یادگیری، پر از مثال‌های واقعی با دیتاست‌های بزرگ است که تجربه شما را برای موقعیت شغلی تحلیلگر داده آماده می‌کند.