دوره آمادگی برای آزمون گواهینامه Certified Analytics Professional (CAP)

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک فرآیند گواهینامه CAP و مزایای آن
• تسلط به چارچوب‌بندی مسئله کسب‌وکار و تکنیک های تحلیلی حل مسئله
• کسب مهارت‌های لازم در علم داده، از جمله جمع‌آوری داده، آماده‌سازی تحلیل و مهندسی ویژگی‌
• اعمال پنج E در آزمون CAP و توسعه مهارت‌های نرم ضروری برای دریافت گواهینامه
• استفاده موثر از ابزارهای مصورسازی داده برای انتقال بینش‌ها و ایجاد داستان‌های داده‌ تاثیرگذار
• یادگیری متدولوژی‌های مختلف تحلیل، اعتبارسنجی مدل‌ها و استفاده از تکنیک‌های پیش‌بینانه و شبیه‌سازی
• آشنایی با اصطلاحات و مفاهیم خاص CAP مانند رگرسیون، تحلیل پیش‌بینانه و تحلیل توصیفی
• در پایان دوره، دانشجویان به طور کامل آماده خواهند بود تا آزمون CAP را با موفقیت پشت سر بگذارند و در حرفه تحلیل داده پیشرفت کنند.

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از تحلیل - داشتن دانش بنیادین در مفاهیم و متدولوژی‌های تحلیل داده به تسهیل درک مباحث پیشرفته توصیه می‌شود.
• آشنایی با ابزارهای علم داده - تجربه قبلی با ابزارها و نرم‌افزارهای تحلیل داده (مانند اکسل، R، پایتون یا SQL) مفید خواهد بود.
• دانش آمار - داشتن درک اولیه از اصول و روش‌های آماری برای درک چارچوب‌بندی و تفسیر مسائل تحلیلی ضروری است.
• مهارت‌های تفکر انتقادی - دانشجویان باید دارای مهارت‌های تحلیلی و تفکر انتقادی قوی باشند تا بتوانند به طور موثر مسائل کسب‌وکار را شناسایی و حل کنند.

توضیحات دوره

مقدمه:

گواهینامه Certified Analytics Professional (CAP) یک مدارک جهانی شناخته شده است که تخصص شما را در تحلیل داده اعتبارسنجی می‌کند. این دوره برای کمک به شما در تسلط به مباحث و مهارت‌های ضروری مورد نیاز برای موفقیت در آزمون CAP طراحی شده است. شما بینش‌هایی درباره چارچوب‌بندی مسئله کسب‌وکار، حل مسائل تحلیلی، علم داده و اهمیت مصورسازی داده خواهید یافت. چه شما دانشمند مشتاق داده‌، حرفه‌ای تحلیلگر یا فردی باشید که به دنبال پیشرفت در شغل خود با گواهینامه CAP است، این دوره یادگیری ساختارمند را برای کمک به موفقیت شما ارائه می‌کند.

بخش 1 - آشنایی با آزمون‌های CAP

دوره با معرفی گواهینامه CAP آغاز می‌شود و مزایای کسب این مدرک را برای حرفه‌ای‌های تحلیل مشخص می‌کند. شما درک عمیقی از فرآیند گواهینامه CAP و اینکه چگونه می‌تواند به پیشرفت شغلی شما کمک کند، کسب خواهید کرد. همچنین، شما با اهمیت این گواهینامه در صنایع مختلف و اینکه چگونه به عنوان یک معیار برای مهارت‌های تحلیلی عمل می‌کند، آشنا خواهید شد.

بخش 2 - درک اهداف آزمون

در این بخش، شما به بررسی اهداف کلیدی آزمون CAP و وزن‌های مربوط به آنها خواهید پرداخت. دروس این بخش به مباحثی مانند چارچوب‌بندی مسئله کسب‌وکار، چارچوب‌بندی مسائل تحلیلی و رویکردهای متدولوژیکال برای حل چالش‌های کسب‌کار می‌پردازند. مفهوم «بیانیه‌های دانش» و تکنیک‌های ارائه موثر نیز مورد بررسی قرار می‌گیرد و به شما کمک می‌کند تا درک کنید ارزیابی‌کنندگان آزمون به دنبال چه مواردی هستند.

بخش 3 - درک شناسایی مسائل کسب‌وکار

این بخش بر تسک حیاتی شناسایی مسائل کسب‌وکار و انجام تحلیل ذینفعان تمرکز دارد. شما خواهید آموخت چگونه بیانیه‌های مشکل را اصلاح کنید و بر سر مزایای اولیه کسب‌وکار با ذینفعان توافق کنید. هدف این است که شما بتوانید مسائل را به وضوح تعریف کنید قبل از اینکه به راه‌حل‌های تحلیلی بپردازید.

بخش 4 - مطالعه بیشتر درباره چارچوب‌بندی مسئله کسب‌وکار

در اینجا، شما را در فرآیند نوشتن بیانیه‌های موثر مسئله راهنمایی می‌کنیم. این بخش بر تکنیک‌های حل مسئله، فرآیند تعریف یک مشکل و تأثیر قوی چارچوب‌بندی مجدد مسائل تأکید می‌کند. شما با سوالاتی برای چارچوب‌بندی موثرتر مسائل کسب‌وکار مجهز می‌شوید که زمینه‌ای برای کار تحلیلی تأثیرگذار فراهم می‌کند.

بخش 5 - مسئله تحلیلی

این بخش به فرآیند چارچوب‌بندی مسائل تحلیلی می‌پردازد و شما را با چارچوب‌هایی مانند مدل الزامات کانو آشنا می‌کند. شما متریک‌های کلیدی موفقیت، نحوه پیشنهاد محرک‌ها و روابط بین ورودی‌ها را بررسی می‌کنید و اصول اساسی راهنمای چارچوب‌بندی مسائل تحلیلی موفق را درک خواهید کرد.

بخش 6 - آموزش گواهینامه Certified Analyst Professional - علم داده

علم داده نقش حیاتی در گواهینامه CAP ایفا می‌کند. این بخش به اصول علم داده می‌پردازد و تفاوت‌های بین هوش تجاری (BI) و علم داده را بررسی می‌کند. شما فرآیند گام‌به‌گام جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌، تحلیل آنها و تبدیل داده‌ به بینش‌های عملی را یاد خواهید گرفت. مفاهیم کلیدی مانند مهندسی ویژگی، کاهش ابعاد و اعتبارسنجی مدل‌ نیز مورد بحث قرار می‌گیرند.

بخش 7 - آموزش گواهینامه Certified Analyst Professional - پنج E آزمون CAP

این بخش به معرفی پنج E آزمون CAP می‌پردازد و بر مهارت‌ها و مهارت‌های نرم کلیدی که برای قبولی در آزمون لازم است، تمرکز می‌کند. شما خواهید آموخت چگونه فرآیند تحلیلی را شفاف کنید، اصطلاحات خاص CAP را درک کنید و از تحلیل رگرسیون، تحلیل پیش‌بینانه و تحلیلی توصیفی بهره ببرید. مثال‌های واقعی کاربردهای عملی این مهارت‌ها را نشان خواهد داد.

بخش 8 - مصورسازی داده – گواهینامه CAP

در این بخش، شما اهمیت مصورسازی داده در ارائه نتایج تحلیلی را بررسی خواهید کرد. شما تکنیک‌های متداول مصورسازی داده مانند درختان تصمیم‌گیری و نقشه‌های حرارتی را یاد می‌گیرید و به طور موثر بینش‌های داده را از طریق داستان‌سرایی داده انتقال می‌دهید. کیفیت داده، پاکسازی داده و ساخت بازار داده نیز مورد بررسی قرار می‌گیرند و شما را با ابزارهای لازم برای ایجاد مصورسازی‌های دقیق و معنادار آشنا می‌کنند.

بخش 9 - متدولوژی تحلیلی و تست مدل‌ تحلیلی

بخش نهایی بر متدولوژی‌های مختلف تحلیل و نحوه اعتبارسنجی مدل‌های تحلیلی تمرکز دارد. شما درباره متدولوژی‌های پیش‌بینانه، تکنیک‌های شبیه‌سازی و انتخاب ابزار نرم‌افزاری یاد خواهید گرفت. این بخش اطمینان می‌دهد که شما برای تست، بهبود و پیاده‌سازی مدل‌های تحلیلی در یک کانتکس واقعی آماده هستید.

نتیجه‌گیری:

در پایان دوره، شما درک روشنی از کامپوننت‌های کلیدی مورد نیاز برای موفقیت در آزمون CAP خواهید داشت. شما در چارچوب‌بندی مسائل کسب‌وکار و تحلیلی، اعمال تکنیک‌های علم داده، استفاده از ابزارهای مصورسازی داده و اعتبارسنجی مدل‌های تحلیلی مهارت خواهید داشت. این آموزش جامع شما را با مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به فرد دارنده گواهینامه Certified Analytics Professional مجهز می‌کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• تحلیلگران مشتاق - افرادی که به دنبال شروع شغلی در تحلیل داده هستند و در تلاش هستند تا گواهینامه Certified Analytics Professional (CAP) را کسب کنند.
• حرفه‌ای‌های علم داده - کسانی که در حال حاضر در علم داده یا زمینه‌های مرتبط کار می‌کنند و مایل هستند درک خود از متدولوژی‌های تحلیلی را عمیق‌تر کنند و مهارت‌های خود را بهبود دهند.
• حرفه‌ای‌های کسب‌وکار - مدیران و تصمیم‌گیرندگانی که می‌خواهند مهارت‌های تحلیلی خود را بهبود بخشند تا تصمیمات داده‌ محور در سازمان‌های خود اتخاذ کنند.
• دانشجویان - دانشجویان دانشگاه یا کالج که در رشته‌های کسب‌وکار، علم داده، آمار یا زمینه‌های مرتبط تحصیل می‌کنند و به دنبال کسب دانش عملی و گواهینامه در تحلیل داده هستند.
• تغییردهندگان شغل - حرفه‌ای‌هایی از زمینه‌های غیرتحلیلی که به دنبال انتقال به نقش‌های تحلیل داده هستند و می‌خواهند درک کاملی از فرآیند تحلیل داشته باشند.