جستجو برای "{{term}}"
جستجو برای "{{term}}" نتیجه ای نداشت.
پیشنهاد می شود:
  • از املای صحیح کلمات مطمئن شوید.
  • از کلمات کمتری استفاده کنید.
  • فقط کلمه کلیدی عبارت مورد نظر خود را جستجو کنید.
{{count()}} نتیجه پیدا شد. برای دیدن نتایج روی دکمه های زیر کلیک کنید!
نتیجه ای یافت نشد.
سایر نتیجه ها (دپارتمان ها، اخبار، مقالات، صفحات) را بررسی کنید.

{{item.title}}

{{item.caption}}
نتیجه ای یافت نشد.
سایر نتیجه ها (دوره ها، اخبار، مقالات، صفحات) را بررسی کنید.

{{item.title}}

{{item.caption}}
نتیجه ای یافت نشد.
سایر نتیجه ها (دوره ها، دپارتمان ها، مقالات، صفحات) را بررسی کنید.

{{item.title}}

{{item.caption}}
{{item.datetime}}
نتیجه ای یافت نشد.
سایر نتیجه ها (دوره ها، دپارتمان ها، اخبار، صفحات) را بررسی کنید.

{{item.title}}

{{item.caption}}
{{item.datetime}}
نتیجه ای یافت نشد.
سایر نتیجه ها (دوره ها، دپارتمان ها، اخبار، مقالات) را بررسی کنید.

{{item.title}}

{{item.caption}}
{{item.datetime}}
  • چهارشنبه ۳۰ آبان ۱۴۰۳
۲۹

فرق دوره های دیتا آنالیز و data science

فرق دوره های دیتا آنالیز و data science

با پیشرفت تکنولوژی و اطلاعات، مهارت تحلیل داده‌ها به یک مهارت اصلی و فوق العاده تبدیل شده است. با روی کار آمدن دوره های دیتا آنالیز  فرصت فوق العاده‌ای برای ورود به دنیای هیجان انگیز علم داده فراهم شد. در این دوره مهارت جو با زبان برنامه نویسی پایتون که در تحلیل داده‌ها قدرت و سادگی فراوانی دارد، آشنا می‌شود. همچنین تمام مباحث و تکنیک‌ها را پله به پله فرا خواهد گرفت. در این کلاس شما نه تنها اصول تحلیل داده را فرا می‌گیرید، بلکه با کار روی پروژه‌های واقعی، مهارت‌های خود را هم ارتقا می‌دهید.

در این دوره پاکسازی داده، تجسم آنها، تحلیل آماری همچنین یادگیری ماشین و مواجه با چالش‌ها را هم خواهید آموخت. دیتا آنالیز مسیر شغلی فوق العاده‌ای در دنیای داده‌های بزرگ برای مهارت آموز فراهم کرده و تلاش کرده تا بتواند بازار کار فوق العاده‌ای را داشته باشد. البته در این مورد دیتا آنالیز و دیتا ساینس دو مسیر شغلی متفاوت بوده و کمی از نظر عملی با هم تفاوت دارند که در این مطلب قرار است به بررسی آنها بپردازیم.

آشنایی با data analysis

منظور از تحلیل داده یا دیتا آنالیز روشی جامع برای بازرسی، پاکسازی، تبدیل و مدل سازی داده‌ها برای کشف اطلاعات مفید، نتیجه‌گیری و حمایت از تصمیم گیری در دوره Data Analysis است. تحلیل داده عملیات چند وجهی بوده که تکنیک‌ها و روش‌های مختلفی برای تفسیر داده از منابع مختلف را در بر گرفته و در قالب‌های مختلف ساختار یافته و بدون ساختار انجام می‌گردد. همانطور که در دوره Deep lerning اشاره شده است، تحلیل داده فقط یک فرایند نیست. بلکه ابزاری است که سازمان‌ها را برای تصمیم گیری آگاهانه و بهبود کارایی عملیاتی آماده می‌کند.

تحلیل داده، ستون اصلی برنامه ریزی و استراتژیک در مشاغل، دولت‌ها و دیگر سازمان ها خواهد بود. برای درک بهتر، یک شرکت پیشرو در تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید. از طریق تحلیل داده‌، شرکت می‌تواند رفتار، ترجیحات و الگوهای خرید مشتریان خود را درک کند. سپس می‌تواند از این طریق اطلاعات برای شخص سازی تجربیات مشتری، پیش بینی فروش و بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی بهره ببرد.

بررسی data science

دیتا ساینس یا علم داده همانطور که از اسم آن برمی‌آید، علمی است که محوریت اصلی آن پردازش و مطالعه داده برای استخراج اطلاعات و بینش‌های ارزشمند برای کسب و کار خواهد بود. هر کسب و کاری برای استفاده از این علم به فردی نیاز دارد که وظیفه جمع آوری، تجزیه، تحلیل و تجسم داده را بر عهده گیرد. دیتا ساینس یا علم داده یک حوزه شغلی و آکادمیک بین رشته‌ای است که از ترکیب ریاضیات، آمار و احتمال محاسبات علمی برنامه نویسی، تحلیل هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها و سیستم‌ها تشکیل می‌شود.

 این حوزه در دنیا به عنوان یکی از حوزه‌های پرطرفدار و آینده‌دار برای متخصصان شناخته شده است. در دوره Data Analysis به این موضوع اشاره شده است که مفهوم دیتا ساینس در سال ۲۰۰۸ مطرح شد. این پدیده مربوط به زمانی است که شرکت‌ها با نیاز خود به متخصص‌های حوزه تحلیل داده روبرو شدند.

دوره های دیتا آنالیز و data science

دوره های دیتا آنالیز  با دوره دیتا ساینس یک سری تفاوت‌ها دارد که در این مطلب قصد داریم به بررسی آنها بپردازیم.

محتوا و تمرکز

دوره های دیتا آنالیز  به شناسایی و اصلاح داده‌های ناقص و یا نادرست می‌پردازد. همچنین محاسبه میانگین میانه و سایر آمارهای توصیفی را در بر نمی‌گیرد. تحلیل داده بر استخراج بینش از داده‌های موجود تمرکز دارد و شامل تمیز کردن داده‌ها، تحلیل آماری و ارائه نتایج است. در حالی که در دیتا ساینس همانند آموزش Design patterns گسترده تر بوده و شامل تحلیل داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و مدل سازی پیشرفته می‌شود. در این دوره تحلیل تصاویر و ویدیوها، ساخت مدل‌هایی برای پیش‌بینی رویدادهای آینده و کار با پایگاه داده‌های توزیع شده هم پیش بینی شده است.

مهارت‌های فنی

در دوره های دیتا آنالیز  بر ابزارهایی همانند ابزارهای تجسم داده تمرکز دارد و الگوریتم‌های پیچیده‌تر همانند برنامه نویسی پیشرفته را در بر می‌گیرد. تحلیل داده، فرمول‌ها، پیوت و ماکروها را در بر گرفته و معمولاً برای تحلیل‌های ساده از برنامه نویسی پایتون استفاده می‌کند، اما در دوره علم داده همه موارد ذکر شده در دوره تحلیل داده به کار برده شده، اما در سطح پیشرفته‌تری است. در این دوره، برنامه نویسی پیشرفته با تسلط بر کتابخانه‌های تخصصی پایتون به کار رفته، همچنین تفاوت اصلی در آنها را می‌توان در تحلیل داده بیشتر بر ابزارهای تجاری و مهارت‌های پایه نام برد. در حالی که علم داده نیازمند دانش عمیق‌تر برنامه نویسی و آشنایی با تکنولوژی‌های پیشرفته‌تر است.

عمق ریاضی

همانطور که در دوره های دیتا آنالیز  گفته شده، تحلیل داده نیاز به دانش آماری پایه دارد. به طوری که آمار توصیفی رگرسیون خطی ساده و چندگانه، همبستگی، نمونه گیری، سری‌های زمانی پایه و دیگر موارد را در بر می‌گیرد. در حالی که در علم داده نیازمند درک عمیق‌تر از ریاضیات، آمار پیشرفته و الگوریتم‌ها خواهد بود. در تحلیل داده ریاضیات بیشتر برای تفسیر و توصیف داده‌ها استفاده می‌شود. در حالی که در علم داده ریاضیات برای ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده به کار می‌رود. علم داده اغلب با مفاهیم انتزاعی‌تر ریاضی سر و کار دارد که برای توسعه الگوریتم‌های جدید و بهبود مدل‌های موجود ضروری هستند.

هدف دوره های دیتا آنالیز  و data science

مطابق با دوره های دیتا آنالیز  هدف اصلی تحلیل داده، توصیف وضعیت فعلی، کشف بینش‌ها، پشتیبانی از تصمیم گیری، بهبود فرایندها و پاسخ به سوال تجاری است. تحلیل داده عمدتاً بر داده‌های گذشته و حال تمرکز دارد، در حالی که علم داده به آینده می‌پردازد. تحلیل داده معمولا از مدل‌های ساده‌تر استفاده می‌کند، در حالی که علم داده از مدل‌های پیچیده و پیشرفته‌تر. علم داده بیشتر به دنبال ایجاد سیستم‌های خودکار بوده، در حالی که تحلیل داده بیشتر بر ارائه اطلاعات به انسان‌ها تمرکز دارد. علم داده اغلب به دنبال ایجاد راه حل‌های جدید و نوآورانه است. در حالی که تحلیل داده بیشتر از روش‌های استاندارد استفاده می‌کند.

طول دوره

دوره های دیتا آنالیز  همانند دوره آموزش برنامه نویسی مدت زمان کوتاه تری دارد. در حالی که علم داده معمولاً طولانی‌تر است، زیرا موضوعات پیچیده‌تری را پوشش می‌دهد. دوره‌های علم داده اغلب نیاز به پیش زمینه قوی‌تری در ریاضیات و برنامه‌نویسی دارد که ممکن است زمان یادگیری را افزایش دهد. دوره‌های علم داده معمولاً شامل پروژه‌های پیچیده‌تر و طولانی‌تر هستند که نیاز به زمان بیشتری دارند. در علم داده ممکن است دوره‌های تخصصی اضافی برای موضوعات خاص همانند یادگیری عمیق یا پردازش زبان طبیعی نیاز باشد.

 به دلیل پیشرفت سریع در زمینه علم داده، نیاز به یادگیری مداوم و به روز رسانی مهارت‌ها وجود دارد. یادگیری در هر دو زمینه یک فرایند مداوم است و حتی پس از اتمام دوره رسمی نیاز به یادگیری و به روز رسانی مهارت‌ها وجود دارد. برخی از افراد ممکن است ترجیح دهند ابتدا دوره تحلیل داده را بگذرانند، سپس به سمت علم داده پیشروی کنند.

دوره data analysis دپارتمان ICT شعبه مرکزی مجتمع فنی تهران

مجتمع فنی تهران از بزرگ‌ترین آموزشگاه‌ها و موسسات در زمینه دسترسی به دوره است که محتوای دوره شامل مبانی تحلیل داده، آمار کاربردی، تکنیک‌های تجسم داده و دیگر موارد هستند. آزمون‌های شبیه‌سازی آماری، آزمون‌های از پیش تعریف شده آماری، مرور و عملیات جبر خطی، ماتریس‌ها و نحوه تبدیل داده‌ها همگی در این دوره آموزش داده می‌شوند. حضور در کلاس‌های آموزش دیتا آنالیز موجب دسترسی کامل به منابع آموزشی و ابزارهای عملی خواهد شد. همچنین حضور اساتید برتر و خبره در این آموزشگاه به شما کمک کرده تا بتوانید از علم و دانش آنها بهره ببرید و از مشاوران متخصص هم کمک بخواهید.

فضای آموزشی در دپارتمان مجتمع فنی تهران مجهز به تکنولوژی روز دنیاست و تجهیزات مربوط به یادگیری و آموزش را در بر دارد. در این آموزشگاه از متدهای آموزشی روز بر اساس آموزش عملی و شغل محور به کار برده می‌شود. در پایان پس از پشت سر گذاشتن دوره های دیتا آنالیز  مدرک بین المللی و دو زبانه‌ای دریافت خواهد شد که این گواهینامه قابل ترجمه رسمی بوده و همچنین مورد تایید قوه قضاییه وزارت امور خارجه است.

از همه مهمتر مدرک دریافتی مورد قبول تمامی شرکت‌های دولتی و خصوصی داخل و خارج از کشور است. به همین خاطر مهارت آموز پس از کسب مدرک می‌تواند در خارج از کشور مشغول به فعالیت شده و درآمدهای دلاری کسب کند.

سوالات متداول دوره های دیتا آنالیز

در این بخش از مبحث دوره های دیتا آنالیز تلاش کردیم تا به چند سوال پر تکرار شما پاسخ دهیم.

در پایان دوره آموزشی Data Analysis چه توانایی‌هایی به دست می‌آورم؟

شما قادر خواهید بود داده‌های پیچیده را با استفاده از پایتون تحلیل کنید. مهارت‌های کلیدی شامل پاکسازی و پردازش داده‌ها، تحلیل‌های آماری، تجسم داده‌ها و کار با کتابخانه‌های مهم مانند pandas، NumPy و Matplotlib را فرا می‌گیرید. همچنین توانایی استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها و ارائه نتایج به شیوه‌ای مؤثر را کسب خواهید کرد.

پیش‌نیازهای این دوره چیست؟

معمولاً شامل آشنایی اولیه با کامپیوتر و مفاهیم پایه آمار است.

آیا نیاز به دانش برنامه‌نویسی قبلی دارم؟

بستگی به دوره دارد، اما معمولاً دانش پایه کافی است و مهارت‌های لازم در طول دوره آموزش داده می‌شود.

آیا این دوره Data Analysis به صورت آنلاین برگزار می‌شود؟

بله موسسه مجتمع فنی تهران گزینه‌های آنلاین، حضوری یا ترکیبی ارائه می‌دهد.

چه نرم‌افزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی در این دوره آموزش داده می‌شود؟

معمولاً Excel، SQL، و یک زبان برنامه‌نویسی مانند Python یا R آموزش داده می‌شود.

آیا در پایان دوره مدرک معتبر ارائه می‌شود؟

بله گواهینامه پایان دوره بین المللی و دو زبانه ارائه می‌شود.

فرصت‌های شغلی پس از اتمام این دوره چیست؟

فارغ‌التحصیلان می‌توانند در نقش‌هایی مانند تحلیلگر داده، متخصص هوش تجاری، یا تحلیلگر کسب و کار کار کنند.

تفاوت این دوره با دوره علم داده چیست؟

دوره تحلیل داده معمولاً کوتاه‌تر و کمتر پیچیده است و بر تکنیک‌های تحلیلی پایه تمرکز دارد.

هزینه دوره Data Analysis چقدر است؟

برای اطلاع از هزینه‌ها با شماره‌های درج شده آموزشگاه تماس حاصل فرمایید.

آیا امکان پرداخت اقساطی وجود دارد؟

برای اطلاع از پرداخت اقساط با شماره‌های درج شده آموزشگاه تماس حاصل فرمایید.

اهمیت آنالیز داده‌ها چیست؟

آنالیز داده‌ها فرآیند ساختاردهی، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها به منظور کشف اطلاعات مفید و تصمیم‌گیری بهتر است. این فرآیند از اهمیت بسیاری برخودار است، چراکه سازمان‌های بزرگ با تحلیل داده‌ها می‌توانند الگوها و روندها را شناسایی نموده تا با حل مشکلات در توسعه بینش و استراتژی‌های تجاری عملکرد مطلوب‌تری داشته باشند.

پربازدیدترین مقالات