Sokan Academy
topic-image

مجموعه آموزشی علم داده | Data Science

از ساده‌ترین مباحث مربوط به دیتاساینس مانند کار با کتابخانه‌های نامپای و پانداس تا پیشرفته ترین آنها مانند آمار، تجزیه و تحلیل، نمونه برداری و یا پاکسازی داده‌ها را به سادگی در این مجموعه پیدا کنید. مجموعه‌ای از دوره‌های آموزشی، مقالات، واژگان تخصصی و به ویژه پادکست‌های گفتگو محور با حرفه‌ای‌های حوزه‌ی علم داده! 

مسیرهای یادگیری

مسیرهای یادگیری

تحلیلگر داده شو

تحلیلگر داده شو

یک نقشه راه کامل که در آن با تمرکز بر زبان پایتون، تمام مهارت‌های تحلیل داده مانند استخراج؛ ساماندهی و مصورسازی داده‌ها را به همراه مهارت‌های آماری و اکتشافی یاد می‌گیرید و با آموزش بهترین راه رزومه‌نویسی برای استخدام در بهترین شرکت‌ها آماده می‌شوید.
4,7 میلیون
تحلیلگر داده شو
گواهینامه معتبر
13 دوره آموزشی:
آموزش مقدماتی پایتون
آموزش محاسبات عددی با NumPy
آموزش ساماندهی داده‌ها با Pandas
آموزش ترکیب داده ها در پایتون
آموزش عملی MySQL
8
تحلیلگر داده شو
تحلیلگر داده شو

تحلیلگر داده شو

گواهینامه معتبر
4,7 میلیون
13 دوره آموزشی:
آموزش مقدماتی پایتون
آموزش محاسبات عددی با NumPy
آموزش ساماندهی داده‌ها با Pandas
آموزش ترکیب داده ها در پایتون
9+

دوره‌های آموزشی

دوره‌های آموزشی

آموزش خواندن و وارد کردن داده‌ها در پایتون
آموزش خواندن و وارد کردن داده‌ها در پایتون

آموزش خواندن و وارد کردن داده‌ها در پایتون

گواهینامه معتبر
346 هزار
آموزش تسلط بر آزمون فرض در پایتون
538 هزار
آموزش مقدماتی آمار در پایتون
آموزش مقدماتی آمار در پایتون

آموزش مقدماتی آمار در پایتون

گواهینامه معتبر
475 هزار
آموزش ترکیب داده ها در پایتون
آموزش ترکیب داده ها در پایتون

آموزش ترکیب داده ها در پایتون

گواهینامه معتبر
320 هزار
آموزش نمونه‌برداری در پایتون‌
آموزش نمونه‌برداری در پایتون‌

آموزش نمونه‌برداری در پایتون‌

گواهینامه معتبر
428 هزار
آموزش ساماندهی داده‌ها با Pandas
آموزش ساماندهی داده‌ها با Pandas

آموزش ساماندهی داده‌ها با Pandas

گواهینامه معتبر
445 هزار
آموزش تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها در پایتون
آموزش تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها در پایتون

آموزش تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها در پایتون

گواهینامه معتبر
482 هزار
آموزش محاسبات عددی با NumPy
آموزش محاسبات عددی با NumPy

آموزش محاسبات عددی با NumPy

گواهینامه معتبر
274 هزار
آموزش تصویرسازی داده‌‌ها با Seaborn
آموزش تصویرسازی داده‌‌ها با Seaborn

آموزش تصویرسازی داده‌‌ها با Seaborn

342 هزار
آموزش تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib
آموزش تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib

آموزش تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib

گواهینامه معتبر
254 هزار

بهترین مدرسان و نویسندگان

بهترین مدرسان و نویسندگان

ali.sadeqinia-image
Self-taught programmer
elaheh.sabaghi-image
back-end developer

اپیزودهای رادیوفول‌استک

اپیزودهای رادیوفول‌استک

دکتر علیرضا وفایی صدر
امین کاشی‌ها
دکتر گلناز طاهری
زهرا نظری
حسن نیکو
علی امیری

واژه‌های تخصصی

واژه‌های تخصصی

Bonferroni Correction

تصحیح بونفرونی

تصحیح بونفرونی به فرآیند تنظیم سطح آلفا (α) برای خانواده ای از آزمون های آماری اشاره دارد تا احتمال ارتکاب خطای نوع I کنترل شود.

BM25

الگوریتم BM25

الگوریتم BM25 یکی از الگوریتم‌های محاسبه امتیاز ارتباط (relevance score) است که در زمینه‌ی جستجو و تحلیل داده‌های متنی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

Recorded Future

Recorded Future

پلتفرم اطلاعاتی Recorded Future، اطلاعات دقیق و قابل اجرا را در زمان و مکان مناسب ارائه می کند و به شما دید لازم را می دهد تا یک قدم از حریف خود جلوتر باشید.

Text Analysis

تجزیه و تحلیل متن

فرایند بررسی یک متن بدون ساختار (unstructured)، به منظور استخراج اطلاعاتی دسته‌بندی شده و معنادار از آن را text analysis یا text mining (متن کاوی) گویند.

Recovery

بازیابی

به پروسه بازگشتن به حالت عادی پس از ایجاد مشکل برای یک سیستم، بازیابی گفته می شود.

TF-IDF

الگوریتم TF-IDF

الگوریتم TF-IDF یکی از الگوریتم‌های محاسبه امتیاز ارتباط (relevance score) است که در زمینه‌ی جستجو و تحلیل داده‌های متنی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در مورد علم داده چه می‌دانیم؟

در مورد علم داده چه می‌دانیم؟

 

علم داده چیست؟ متخصص علم داده کیست؟

علم داده (Data Science) یکی از حوزه‌های رو به رشد در دنیای فناوری اطلاعات است. این علم به استفاده از روش‌های آماری، تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلف برای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور استخراج الگوها و اطلاعات و در یک کلام برای "استخراج بینش صحیح از داده ها" می‌پردازد. در واقع، علم داده این امکان را فراهم می‌کند تا از داده‌های موجود در هر حوزه‌ای، اطلاعات قابل استفاده استخراج شود.

دانشمندان داده از تکنیک‌ها و مهارت‌های مختلفی مانندبرنامه نویسی، آمار، یادگیری ماشین و داده کاوی برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی استفاده می‌کنند. آنها با مجموعه داده‌های بزرگ کار می‌کنند و از زبان های برنامه نویسی مانند Python و R برای دستکاری داده ها و حل مسائل پیچیده و ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر داده استفاده می‌کنند.

 

تفاوت های تحلیلگر داده و دانشمند داده

شغل تحلیلگر داده و دانشمند داده دو نقش حیاتی در حوزه علم داده دارند، اما تفاوت‌های زیادی در وظایف و مسئولیت‌های آن‌ها وجود دارد.

به طور خلاصه می‌توان گفت، تحلیلگر داده معمولاً به تحلیل دقیق داده‌ها می‌پردازد و از مهارت‌های آماری، برنامه‌نویسی و تجزیه و تحلیل داده‌های گنجانده شده در گزارش‌ها و جداول بهره می‌برد. این حرفه تاکید بیشتری بر تحلیل تاریخچه داده‌ها و استخراج الگوها دارد تا به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده برسد.

در مقابل، دانشمند علم داده مسئولیت‌های گسترده‌تری دارد. این فرد نه تنها داده‌ها را تحلیل می‌کند بلکه مسئول برنامه‌ریزی و اجرای استراتژی‌های جامع بر اساس داده‌ها نیز می‌باشد. او از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رویدادها و بهینه‌سازی تصمیم‌ها استفاده می‌کند. همچنین، دانشمند علم داده به طور فعال در فرآیند جمع‌آوری داده‌ها شرکت می‌کند و از توانایی‌های برنامه‌نویسی و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برخوردار است.

تفاوت دیگر این دو نقش در مهارت‌های مورد نیاز است. در حالی که تحلیلگر داده به تسلط بر آمار و ابزارهای مانند SQL نیاز دارد، دانشمند علم داده باید توانایی یادگیری و اجرای الگوریتم‌های پیچیده ماشین لرنینگ را داشته باشد. به طور خلاصه، تحلیلگر داده بیشتر به تحلیل و گزارش‌دهی تمرکز دارد، درحالی که دانشمند علم داده علاوه بر این، به بهینه‌سازی فرآیندها و ایجاد راهکارهای نوآورانه نیز مشغول است.

 

بازار کار و حقوق متخصص علم داده

در آمد و حقوق یک دانشمند یا متخصص علم داده، همانند دیگر مشاغل به عوامل مختلفی بستگی دارد که از مهمترین آنها می‌توان به میزان تجربه، مهارت و موقعیت مکانی اشاره کرد:

  1. تجربه: تقریبا در هر حرفه ای، تجربه یکی از عوامل مهم در حقوق دریافتی محسوب می‌شود. اینکه شما به عنوان یک جونیور (معمولا کمتر از سه سال سابقه ی کار) یا به عنوان سینیور (با سابقه ای بیش از حداقل سه سال) استخدام شوید؛ می‌تواند حقوق دریافتی شما را حدود 5 تا 20 میلیون تغییر دهد. البته این تقسیم بندی برای میزان تجربه خیلی کلی است و با جزئیات بیشتر می توان به تازه کارها (افراد کمتر از یک سال سابقه) و افرادی که تجربه کاری بیش از شش سال دارند و یا در سطح مدیریت تجربه کاری دارند نیز اشاره کرد.
  2. مهارت: بسته به اینکه شما بر چه مهارتی به طور خاص تخصص دارید و برای کدام یک از فیلدهای کاری مانند معمار داده، تحلیلگر داده، دانشمند داده و مهندس یادگیری ماشین استخدام می شوید؛ درآمد شما متغیر خواهد بود.
  3. موقعیت مکانی: حقوق مشاغل مختلف در کشورهای مختلف و حتی شهرهای متفاوت یکسان نیست. برای دریافت اطلاعات در مورد دریافتی شهرهای مختلف می‌توانید در سایت‌هایی مثل جاب اینجا و جاب ویژن، درآمد حدودی یک دیتاساینتیست را برای شهر محل سکونت خود بررسی کنید. و برای بررسی درآمد این تخصص در کشورهای دیگر، می‌توانید سایت‌های Glassdoor، Indeed و LinkedIn را مورد بررسی قرار دهید.

اما به طور کلی با توجه به رشد سریع علم داده، بازار کار آن نیز به سرعت در حال رشد است و تقاضا برای جذب متخصصان این حوزه بسیار بالاست. بنابراین حقوق یک دانشمند علم داده معمولا از متوسط جامعه بالاتر است.

 

چرا برای ورود به دنیای علم داده از پایتون استفاده کنیم؟

از زبان‌های برنامه‌نویسی برای علم داده می‌توان به R ، Python و Julia اشاره کرد. اما پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چند منظوره، در علم داده محبوبیت بسیار بیشتری دارد. برخی از دلایل این محبوبیت و برتری عباتند از:

  1. سینتکس ساده و یادگیری آسان پایتون
  2. سرعت بالای اجرای کدهای پایتون
  3. کامیونیتی بزرگ پایتون
  4. کتابخانه های پایتون

از آنجایی که کتابخانه‌های پایتون به متخصصان علم داده ابزارهای قدرتمند و کارآمدی ارائه می دهند؛ وجود آنها را مهم‌ترین دلیل برای انتخاب پایتون در مسیر علم داده می‌دانند. برخی از این کتابخانه ها عبارتند از :

  1. NumPy - نامپای
  2. Pandas - پانداس
  3. Matplotlib - مت پلات لیب
  4. SciPy - سای پای
  5. Scikit-learn - سایکیت لرن
  6. TensorFlow - تنسورفلو
 

هوش مصنوعی و علم داده

هوش مصنوعی (AI) و علم داده دو حوزه پیشرو در علوم کامپیوتر هستند که با ترکیب آن‌ها، یک تحول غنی و قدرتمند در تحلیل داده و اتخاذ تصمیمات هوشمند ایجاد شده است. هوش مصنوعی به معنای توسعه سیستم‌ها که قادر به انجام وظایف هوشمندانه بدون نیاز به دستورات صریح انسان هستند، در اینجا با علم داده تلاقی می‌یابد تا ماشین‌ها را به یادگیری از داده‌ها و ارائه راهکارهای مبتنی بر آن‌ها تشویق کند.

در عمل، هوش مصنوعی به عنوان موتور اصلی در توسعه و پیشرفت علم داده عمل می‌کند. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌ها به صورت خودکار یاد بگیرند و الگوهای پنهان در آن‌ها را شناسایی کنند. این ترکیب به تحلیل دقیق داده‌ها، پیش‌بینی رویدادها، و اتخاذ تصمیمات هوشمند امکان می‌دهد.

در پرتو هوش مصنوعی، علم داده نیز به کاربردهای گسترده‌تری دست یافته است. از تحلیل داده‌های حجیم گرفته تا پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده و بهینه‌سازی زنجیره تأمین، هر کدام از این کاربردها از نقش اساسی یادگیری ماشین در فرایند تصمیم‌گیری حمایت می‌کنند. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی در علم داده امکان ترکیب داده‌های مختلف از منابع گوناگون را به گونه‌ای که اطلاعات جدید و مفید به دست آید، ارتقاء می‌دهد.

با گسترش توانایی‌های هوش مصنوعی و روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین، علم داده به یک ابزار قدرتمند تبدیل شده است که در حل چالش‌های پیچیده و پیش‌بینی آینده نقش کلیدی ایفا می‌کند. این هماهنگی بین هوش مصنوعی و علم داده، علوم تحلیلی را به سطح جدیدی از فهم و تصمیم‌گیری پیشبرد می‌دهد.

 

sokan-academy-footer-logo
کلیه حقوق مادی و معنوی این وب‌سایت متعلق به سکان آکادمی می باشد.