دوره IDSB: مقدمه‌ای بر علم داده برای مبتدیان

آنچه یاد خواهید گرفت:

• شما با مقدمه‌ای بر علم داده آشنا می‌شوید که شامل نقش و اهمیت علم داده در دنیای امروز خواهد بود.
• با کاربردهای آن در صنایع مختلف و اصول بنیادینی که این حوزه را به جلو می‌برد، آشنا خواهید شد.
• موضوعات شامل جمع‌آوری داده، آماده‌سازی برای دقت و قابلیت اطمینان و ملاحظات اخلاقی در پردازش داده خواهد بود.
• شما همچنین مسئولیت‌ها و مهارت‌های اصلی مانند تحلیل روندها، حل مشکلات و درک چرخه عمر پروژه‌های داده را بررسی خواهید کرد.
• مفاهیم آماری و احتمالات اصلی را یاد خواهید گرفت. آمار توصیفی برای خلاصه‌سازی داده، درک معیارهای گرایش مرکزی و تغییرپذیری
• احتمال را برای کمی کردن عدم قطعیت شناسایی کنید. شما به بررسی توزیع‌های احتمالی و آزمون فرضیات خواهید پرداخت.
• در مورد تکنیک‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین یاد خواهید گرفت. کشف الگوها، خوشه‌بندی و تحلیل ارتباطات برای کاوش عمیق داده
• تخصص در ساخت مدل‌های طبقه‌بندی، درک تحلیل رگرسیون و یادگیری مدل‌سازی پیش‌بینی به دست خواهید آورد.
• الگوریتم‌هایی مانند درخت تصمیم گیری، جنگل تصادفی، ماشین‌های بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی را بررسی خواهید کرد و مفاهیم نظری را به مسائل عملی تطبیق خواهید داد.
• درباره مهارت‌های مصورسازی داده و Interpretation یاد خواهید گرفت. این شامل درک اهمیت ارائه ویژوال برای داستان سرایی است.
• ابزارهایی مانند Power BI و Tableau را یاد بگیرید و داشبوردها و گزارش‌هایی ایجاد کنید که به‌طور مؤثر بینش‌های داده را منتقل کند. 
• این آموزش برای موقعیت‌های شغلی شما که شامل نقش‌ها و مسئولیت‌ها در کاربردهای پیشرفته علم داده است، بسیار مفید خواهد بود.

پیش نیازهای دوره

• شما باید علاقه‌ای به علم داده داشته باشید.
• علاقه به مقدمه‌ای بر علم داده که شامل نقش و اهمیت علم داده در دنیای امروز خواهد بود.
• علاقه به درک مهارت‌های ارتباطی و ارائه
• کاربردهای عملی و توسعه حرفه‌ای در علم داده

توضیحات دوره

قدم بعدی در حرفه‌تان را بردارید! خواه شما یک حرفه‌ای تازه‌کار، یک مدیر باتجربه یا یک علاقه‌مند به علم داده باشید، این دوره دروازه‌ای به سوی تقویت قابلیت‌های علم داده شما و ایجاد تأثیرات معنادار در حرفه یا سازمان شماست.

با این دوره به‌عنوان راهنما، یاد می‌گیرید چگونه: مفاهیم اصلی علم داده، از جمله تحلیل داده، آمار و یادگیری ماشین را برای حل مشکلات دنیای واقعی به‌طور مؤثر درک کنید.

توانایی خود را برای اعمال دانش نظری به چالش‌های عملی در پردازش داده، مصورسازی و پیش‌بینی تقویت کنید.

در زمینه ابزارها و تکنیک‌های کلیدی مانند داده‌کاوی، رگرسیون و خوشه‌بندی برای تحلیل‌های عمیق، مهارت پیدا کنید.

یک پایه محکم برای پیشرفت شغلی ایجاد کنید، با مطالعه‌های موردی عملی، چارچوب‌ها و تمرینات تعاملی برای تقویت تخصص خود.

در قسمت اول دوره، شما با مبانی علم داده، از جمله مقدمه‌ای بر مفاهیم کلیدی آن، مانند جمع‌آوری داده، آماده‌سازی داده و اهمیت دقت داده و قابلیت اطمینان آشنا خواهید شد. شما نقش و مسئولیت‌های یک دانشمند داده را بررسی کرده و مهارت‌های حیاتی مورد نیاز برای کار به‌طور مؤثر در این زمینه را درک خواهید کرد. این بخش همچنین مفاهیم آماری اصلی که اساس تحلیل داده را تشکیل می‌دهند و به تصمیم‌گیری‌های آگاهانه بر اساس داده کمک می‌کنند، پوشش می‌دهد.

در قسمت میانی دوره، شما درک خود را از ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده توسعه خواهید داد. شما تجربه عملی با مصورسازی داده برای ارائه بینش‌ها به‌طور واضح کسب خواهید کرد و مبانی یادگیری ماشین را برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی خواهید آموخت. این بخش همچنین به بررسی چگونگی انتقال مؤثر بینش‌های داده خواهد پرداخت و مهارت‌هایی مانند ارتباط شفاهی، گوش‌دادن فعال و ارائه یافته‌های داده به مخاطبان غیر فنی را پوشش می‌دهد. دوره همچنین به فناوری‌های اداری مرتبط با علم داده ، از جمله نرم‌افزارهای ضروری و ویژگی‌های پیشرفته پلتفرم‌های تحلیل داده خواهد پرداخت.

در قسمت نهایی دوره، شما مهارت‌های خود را در سازماندهی و مدیریت گردش کارهای داده توسعه خواهید داد. یاد خواهید گرفت که چگونه وظایف مرتبط با داده را اولویت‌بندی کنید، اهداف تحلیل داده را تعیین کنید و از ابزارها برای پیگیری پیشرفت و مدیریت پروژه‌ها به‌طور مؤثر استفاده کنید. همچنین به بینش‌هایی درباره چگونگی برنامه‌ریزی و سازماندهی پروژه‌های مبتنی بر داده خواهید رسید، از جمله درک اینکه چگونه پایپ لاین های داده را ساختاربندی کرده و تلاش‌های تیمی را هماهنگ کنید. 

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• متخصصانی با پیشینه یا علاقه به علم داده که مشتاقند تخصص خود را عمیق‌تر کرده و خود را به عنوان رهبر در این حوزه تثبیت کنند،
• متخصصان مشتاق و زبان‌آموزان تازه‌کار که قصد دارند پایه‌های محکمی در علم داده در کنار مهارت‌های حیاتی مانند ارتباطات ایجاد کنند.