بوت کمپ کامل تحلیلگر داده از مبانی تا پیشرفته

در یک بوت کمپ کامل به تحلیل داده، پایتون، آمار، EDA، مهندسی ویژگی، Power BI و SQL Server مسلط شوید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• یاد بگیرید چگونه با پایتون و کتابخانه های قدرتمند آن مانند Matplotlib ،NumPy ،Pandas و Seaborn داده را به طور کارآمد دستکاری، تحلیل و مصورسازی کنید.
• مهارت هایی برای بازیابی، دستکاری و تجمیع داده با SQL توسعه دهید. شما با SQL Server برای مدیریت پایگاه داده های پیچیده و اجرای کوئری های پیشرفته کار خواهید کرد.
• کشف کنید چگونه EDA را برای کشف بینش ها، شناسایی الگوها و آماده سازی داده از طریق مصورسازی موثر داده برای تحلیل بیشتر اجرا کنید.
• ساخت داشبوردهای تعاملی و پربینش با Power BI، استفاده از DAX برای محاسبات پیچیده و یکپارچه سازی داده واقعی برای تولید گزارش ها را یاد بگیرید.

پیش نیازهای دوره

• درک اولیه از نحوه ناوبری کامپیوتر، از جمله نصب نرم افزار و مدیریت فایل ها ضروری است.
• کمی تجربه با نرم افزارهای spreadsheet مانند مایکروسافت اکسل یا Google Sheets مفید خواهد بود، زیرا به شما پایه ای برای مفاهیم اولیه تحلیل و دستکاری داده ارائه می دهد.
• این دوره با مبانی پایتون شروع می شود، بنابراین نیازی به دانش برنامه نویسی قبلی نیست. با این حال، تمایل به یادگیری کدنویسی مهم است.
• اشتیاق به اکتشاف داده، حل مشکلات و توسعه مهارت های جدید کلید استفاده حداکثری از این بوت کمپ است.

توضیحات دوره

آیا برای شروع یک حرفه ارزشمند به عنوان تحلیلگر داده آماده هستید؟ چه مبتدی باشید، چه یک متخصص با تجربه که به دنبال ارتقای مهارت های خود است، این "بوت کمپ کامل تحلیلگر داده" راه حل یک مرحله ای شما است. این دوره با دقت طراحی شده تا شما را به تمام ابزارها و تکنیک های ضروری مورد نیاز برای برتری در زمینه تحلیل داده مجهز کند.

آنچه یاد خواهید گرفت:

• برنامه نویسی پایتون برای تحلیل داده: پایتون، محبوب ترین زبان برنامه نویسی در علم داده را بررسی کنید. شما مبانی، از جمله انواع داده، ساختارهای کنترل و اینکه چگونه داده را با کتابخانه های قدرتمند مانند Pandas و NumPy دستکاری کنید را یاد خواهید گرفت. در پایان این ماژول قادر خواهید بود دستکاری های پیچیده داده و تحلیل های اولیه را به راحتی انجام دهید.
• آمار برای علم داده: درک زبان داده مستلزم پایه محکمی در آمار است. این دوره شما را با مفاهیم کلیدی مانند آمار توصیفی، احتمال، آزمون فرضیه و آمار استنباطی آشنا می کند. شما اعتماد به نفس لازم برای تصمیم گیری های داده محور و تفسیر دقیق نتایج آماری را به دست خواهید آورد.
• مهندسی ویژگی و پیش پردازش داده: آماده سازی داده برای تحلیل موفقیت آمیز حیاتی است. این ماژول تمام جنبه های مهندسی ویژگی، از مدیریت داده گمشده و رمزگذاری متغیرهای طبقه بندی شده تا مقیاس بندی و انتخاب ویژگی را پوشش می دهد. یاد بگیرید چگونه داده خام را به ویژگی های معناداری تبدیل کنید که عملکرد مدل و نتایج تحلیل را بهبود می بخشند.
• تحلیل داده اکتشافی (EDA): قبل از وارد شدن به مدل سازی داده، مهم است که داده خود را درک کنید. EDA فرآیند تحلیل مجموعه داده ها برای خلاصه سازی مشخصات اصلی آن ها، اغلب با متدهای بصری است. شما یاد خواهید گرفت چگونه روندها، الگوها و داده های پرت را با ابزارهای مصورسازی مانند Matplotlib و Seaborn شناسایی کنید. این مرحله برای کشف بینش ها و اطمینان از کیفیت داده ضروری است.
• SQL برای تحلیلگران داده: SQL (زبان کوئری ساختار یافته)، ستون فقرات مدیریت پایگاه داده و یک مهارت ضروری برای هر تحلیلگر داده است. این دوره از مبانی SQL تا تکنیک های کوئری نویسی پیشرفته را بررسی می کند. شما یاد خواهید گرفت چگونه داده را به طور موثر با SQL Server بازیابی، دستکاری و تجمیع کنید که به شما امکان می دهد با مجموعه داده های بزرگ کار کنید و تحلیل داده پیچیده را انجام دهید.
• Power BI برای گزارش دهی و مصورسازی داده: مصورسازی داده، کلید بیان موثر یافته های شما است. در این ماژول، شما به Power BI، ابزار پیشرو هوش تجاری مسلط خواهید شد. شما یاد خواهید گرفت چگونه داشبوردهای جذاب ایجاد کنید، تبدیلات داده را انجام دهید و از DAX (عبارات تحلیل داده) برای محاسبات پیچیده استفاده کنید. این دوره شامل پروژه‌ های گزارش‌ دهی واقعی نیز می باشد که به شما امکان را می‌ دهد که مهارت‌ های خود را به کار بگیرید و گزارش‌ هایی حرفه‌ ای ایجاد کنید.
• پروژه های Capstone واقعی: دانش خود را با پروژه های Capstone عملی محک بزنید. شما روی مجموعه داده‌ های واقعی کار خواهید کرد تا تحلیل داده‌ end-to-end، از پاکسازی داده‌ و EDA تا ایجاد مصورسازی ها و گزارش‌ های پربینش در Power BI، انجام دهید. این پروژه‌ ها برای شبیه‌ سازی چالش‌ های واقعی صنعت طراحی شده‌ اند و تجربه عملی را در اختیار شما قرار می‌ دهند که می‌ توانید در پورتفولیوی خود به نمایش بگذارید.

چه کسی باید در این دوره شرکت کند؟

• تحلیلگران داده آینده که می خواهند یک مجموعه مهارت را از ابتدا ایجاد کنند.
• متخصصانی که می خواهند شغل خود را به تحلیل داده تغییر دهند.
• علاقه مندان به داده که می خواهند تجربه عملی با پایتون، SQL و Power BI کسب کنند.
• دانشجویانی و فارغ التحصیلان اخیر که می خواهند آینده شغلی خود را در صنعت علم داده بهبود بخشند.

چرا این دوره؟

• برنامه درسی کامل: همه چیز را از آمار و برنامه نویسی با پایتون تا SQL و Power BI پوشش می دهد و شما را برای کار آماده می کند.
• یادگیری عملی: روی پروژه های واقعی کار خواهید کرد که بازتابی از چالش هایی است که در صنعت با آن ها مواجه خواهید شد.
• ابزارهای مرتبط صنعت: مورد تقاضاترین ابزارها و فناوری ها، از جمله پایتون، SQL Server و Power BI را یاد بگیرید.
• پشتیبانی شغلی: به منابع و راهنمایی ارزشمندی دسترسی پیدا کنید که به شما در شروع کار یا پیشرفت در شغلتان به عنوان یک تحلیلگر داده کمک می کنند.

نتیجه گیری:

در پایان این دوره، شما پایه محکمی در تحلیل داده و اعتماد به نفس رسیدگی به مشکلات واقعی داده را خواهید داشت. شما برای ورود به یک نقش تحلیلگر داده با یک پورتفولیوی قوی از پروژه هایی که مهارت های شما را نشان می دهند، آماده خواهید بود.

حالا در این دوره شرکت کنید و سفر خود را برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده ماهر شروع کنید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• افرادی که به دنبال شروع حرفه ای در تحلیل داده هستند و می خواهند مجموعه مهارت کاملی از ابتدا کسب کنند.
• متخصصان حوزه های دیگر که می خواهند به تحلیل داده روی آورند و به یک مسیر یادگیری ساختار یافته و فراگیر نیاز دارند.
• کسانی که در حوزه هایی مانند علوم کامپیوتر، آمار، کسب و کار یا حوزه های مرتبط تحصیل می کنند و می خواهند آینده شغلی خود را با مهارت های عملی و مرتبط با صنعت ارتقا دهند.
• هر کسی که به داده علاقه دارد و می خواهد یاد بگیرد چگونه تحلیل، مصورسازی و تصمیم گیری داده محور را چه برای توسعه حرفه ای و چه برای پروژه های شخصی انجام دهد.
• افرادی که در حال حاضر در صنعت داده یا حوزه های مرتبط فعالیت می‌ کنند و می‌ خواهند مهارت‌ های خود را تقویت کنند، ابزارهای جدیدی مانند پایتون، SQL و Power BI را بیاموزند و تسک های تحلیل داده‌ پیشرفته‌ را انجام دهند.