آمادگی برای گواهینامه CompTIA DataX (DY0-001) - بررسی گواهینامه CompTIA DataX Certification

آنچه یاد خواهید گرفت:

• در این دوره، تمامی مباحث مرتبط با CompTIA DataX را خواهید آموخت.
• پس از گذراندن دوره، آماده‌ شرکت در آزمون CompTIA DataX خواهید بود.
• مقدمه دوره CompTIA DataX
• ریاضیات و آمار، تی تست، مقدار P، آزمون فرضیه، آزمون مربع کای، تحلیل واریانس (ANOVA)، فواصل اطمینان، دسته‌بندی در مقابل رگرسیون
• متریک‌های خطای رگرسیون، متریک‌های خطای دسته‌بندی، شاخص جینی، آنتروپی و کسب اطلاعات، ROC AUC و AIC BIC، ضریب همبستگی و قضیه حد مرکزی
• قانون اعداد بزرگ، توزیع‌ها، چولگی،  کشیدگی و هم‌واریانسی و غیر هم‌واریانسی و تابع چگالی احتمال (PDF)
• تابع جرم احتمال (PMF)، تابع توزیع تجمعی (CDF)، احتمال، انواع گمشدگی، oversampling و لایه‌بندی
• جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، سری‌های زمانی، مطالعات طولی، تحلیل بقا، استنتاج علی، روش یا فرآیند تحلیل اکتشافی داده‌ (EDA)
• تحلیل تک متغیره، تحلیل چندمتغیره، شناسایی رفتارها و Attributes آبجکت، نوع‌ مصورسازی (نمودارها و گراف‌ها)، نمودار جعبه‌ای و نمودار ویسکر
• نمودار پراکندگی و نمودار میله‌ای، نمودار ویولن، نمودار خطی، هیستوگرام- آبشار، نقشه حرارتی و نمودار همبستگی، نمودار سانکی و نمودار Q-Q
• نمودار چگالی و ماتریس نمودار پراکندگی، شناسایی نوع ویژگی‌ها، مباحث مشکلات رایج، مهندسی ویژگی‌، دروس تبدیل داده‌
• کدگذاری جغرافیایی، مقیاس‌بندی، استانداردسازی، منابع داده‌ اضافی، طراحی و مشخصات، انتخاب مدل، اعتبارسنجی الزامات
• ارزیابی عملکرد، بنچ‌مارکینگ عملکرد، نتایج تست‌ مشخصات، اندازه‌گیری‌های نهایی عملکرد و تحقق الزامات کسب‌وکار
• تکنیک‌های موثر در مصورسازی و گزارش‌دهی داده‌، بهترین شیوه‌ها و موانع در مصورسازی داده، دسترسی‌پذیری نمودار، مستندات داده‌ و مدل‌ها
• تابع ضرر، مبادله بایاس و واریانس، انتخاب ویژگی‌های متغیر، عدم توازن کلاس‌ها، منظم‌سازی، اعتبارسنجی متقابل K-Fold
• نفرین ابعاد، اصل تیغ اوکام (قانون پارسیمونی)، داخل نمونه در مقابل بیرون نمونه، درون‌یابی در مقابل برون‌یابی، مدل‌های گروهی
• تیونینگ هایپرپارامترها، طبقه‌بندی‌ها، سیستم‌های توصیه‌گر، رگرسورها، تعبیه‌ها، توضیح مدل پس آزمون، مدل تفسیرپذیر و علل رانش مدل
• نشت داده، نظریه رگرسیون خطی، نظریه الگوریتم رگرسیون لجستیک، تحلیل تشخیصی خطی (LDA)، تحلیل تشخیصی درجه دوم (QDA)
• قواعد همبستگی، بیز ساده، نظریه درخت تصمیم‌گیری، نظریه جنگل تصادفی، بوستینگ، تجمیع بوت‌استرپ (تکنیک Bagging)
• معماری شبکه‌ عصبی مصنوعی، dropout، نرمال‌سازی دسته‌ای، توقف زودهنگام و Schedulers
• پس‌ انتشار، تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر شات، فریمورک‌های یادگیری عمیق، Optimizers و انواع مدل‌ها
• خوشه‌بندی K-Means، نظریه الگوریتم خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، خوشه‌بندی فضایی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
• نظریه تحلیل مؤلفه‌ اصلی (PCA)، تعبیه همسایه تصادفی توزیع شده» (t-SNE) و نزدیک‌ترین همسایه K (KNN)
• تجزیه مقدار منفرد (SVD)، متریک‌های انطباق، امنیت و حریم خصوصی، متریک‌ها و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
• جمع‌آوری الزامات، داده‌ تولید شده، داده‌ مصنوعی، داده‌ عمومی تجاری و الزامات زیرساختی
• فرمت داده، استریمینگ، Batching، پیاده‌سازی پایپ‌لاین، اتوماسیون ارکستراسیون، پایداری، چرخه‌های رفرش، بایگانی، اصل و نسب داده
• ادغام، ترکیب، پاکسازی، خطای داده، داده پرت، تحلیل گراف‌ها - نظریه گراف، روش‌های اکتشافی، الگوریتم‌های حریصانه، یادگیری تقویتی و تشخیص رویداد
• تشخیص تقلب، تشخیص ناهنجاری، یادگیری ماشین‌ چندوجهی، بهینه‌سازی برای رایانش لبه‌ای، پردازش سیگنال، رپلیکیشن داده و افزایش داده
• یکپارچه‌سازی مداوم و استقرار مداوم (CI - CD)، استقرار مدل، ارکستراسیون کانتینر، مجازی‌سازی، جداسازی کد، نظارت بر عملکرد مدل
• اعتبارسنجی مدل، مقایسه محیط‌های استقرار، کانتینرسازی، استقرار ابری، استقرار خوشه‌، استقرار هیبریدی و استقرار لبه
• استقرار در On-Premises، بهینه‌سازی محدود، بدون محدودیت، مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP)، توکن‌سازی و Bag of Words
• تعبیه کلمات، فراوانی معکوس سند و فراوانی اصطلاحات (TF-IDF)، ماتریس اصطلاحات سند، فاصله ویرایش، مدل زبانی بزرگ، آماده‌سازی متن و ترکیب حسگرها
• مدل‌سازی موضوع، حل ابهام، درس‌ کاربردهای NLP، مفاهیم بینایی کامپیوتری، تشخیص کاراکتر نوری، بخش‌بندی سماتیک و آبجکت و ردیابی
• پس از یادگیری مباحث دوره، در آزمون پذیرفته می‌شوید.

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه ریاضی
• تماشای ویدئوهای دوره به طور کامل و به ترتیب
• اتصال به اینترنت
• هر دستگاهی که بتوانید درس را با آن تماشا کنید، مانند تلفن همراه، رایانه یا تبلت
• یادگیری عزم و شکیبایی
• درک نحوه خواندن نمودارها

توضیحات دوره

به «CompTIA DataX (DY0-001)» خوش آمدید!

گواهینامه CompTIA DataX - تسلط به مهارت‌های علم داده، یادگیری مباحث آزمون CompTIA DataX DY0-001 و ارتقای حرفه خود

CompTIA DataX یک گواهینامه حرفه‌ای است که تخصص شما را در تحلیل داده‌، یادگیری ماشین، آمار و علم داده تأیید می‌کند. این گواهینامه تضمین می‌کند که شما می‌توانید مجموعه داده‌های بزرگ را تحلیل کنید، مدل‌های ریاضی را اعمال کرده و بینش‌های عملی برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری داده محور ایجاد کنید. DataX به گونه‌ای طراحی شده که به متخصصان کمک کند توانایی خود را در کار موثر با داده‌ و انتقال موثر یافته‌ها نشان دهند.

این دوره هر آنچه را که برای قبولی در آزمون CompTIA DataX و برتری در تحلیل داده‌ نیاز دارید، فراهم می‌کند. شما تجربه عملی در تحلیل داده‌، آمار و یادگیری ماشین، با استفاده از تکنیک‌های واقعی برای استخراج بینش‌ها و پشتیبانی از تصمیمات کسب‌وکار، کسب خواهید کرد. چه یک مبتدی باشید و چه متخصص باتجربه، این دوره شما را به مهارت‌هایی برای موفقیت در نقش‌های داده محور مجهز می‌کند.

CompTIA Datax درک کامل شما از ابزارها و مفاهیم حیاتی داده را تقویت می‌کند. خود را در موارد زیر متمایز کنید.

ویژگی‌های CompTIA DataX

CompTIA DataX پایه محکمی برای علم داده و تحلیل داده فراهم می‌کند و آن را به یک گواهینامه ارزشمند برای متخصصانی که به دنبال پیشرفت در زمینه‌های داده‌ محور هستند، تبدیل می‌کند. در زیر برخی از زمینه‌های کلیدی تمرکز آمده است:

• اصول ریاضی و آماری - اصول اولیه احتمال، آمار و جبر خطی را که برای تحلیل داده‌ ضروری هستند، می‌آموزید.
• یادگیری و مدل‌سازی ماشین - نحوه ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین را برای استخراج بینش‌ها از داده‌ درک می‌کنید.
• عملیات‌ها و فرآیندها - در مدیریت پردازش داده‌، حاکمیت داده‌ و بهینه‌سازی گردش‌کار تخصص کسب می‌کنید.
• کاربردهای علم داده - دانش خود را در مطالعات موردی و پروژه‌های واقعی به کار می‌گیرید که شما را برای شغلی مناسب آماده می‌کند.

آنچه در این دوره خواهید آموخت؟

این دوره مهارت‌ها و دانش لازم برای قبولی در آزمون CompTIA DataX و به کارگیری تکنیک‌های تحلیل داده‌ در سناریوهای واقعی را در اختیار شما قرار می‌دهد. چه مبتدی باشید و چه متخصص باتجربه، این دوره به گونه‌ای طراحی شده که شما را گام‌به‌گام در کل برنامه درسی راهنمایی کند.

با شرکت در دوره، موارد زیر را می‌آموزید:

• ایجاد پایه‌ای قوی در ریاضیات، آمار و احتمال برای علم داده
• یادگیری ساخت و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل‌های پیش‌بینانه
• تسلط به تکنیک‌های مصورسازی داده‌ و گزارش‌دهی برای انتقال موثر بینش‌ها
• درک بهترین شیوه‌های پردازش داده‌، مدیریت و امنیت
• کار روی پروژه‌های واقعی که مهارت‌های تحلیلی شما را بهبود می‌بخشند.

فرصت‌های شغلی با CompTIA DataX

با تکمیل دوره، اعتمادبه‌نفس لازم برای دنبال کردن نقش‌ها در علم داده، هوش تجاری و تحلیل داده را به دست خواهید آورد. مسیرهای شغلی بالقوه عبارتند از:

• دانشمند داده
• تحلیل داده‌
• تحلیل هوش تجاری

CompTIA DataX تضمین می‌کند که شما دانش و مهارت‌های عملی برای تبدیل نیازهای کسب‌وکار به راه‌حل‌های داده محور، اعمال تکنیک‌های یادگیری ماشین و مدیریت موثر گردش‌‌کارهای داده را دارید.

آیا آماده تسلط به تحلیل داده‌ و یادگیری ماشین هستید؟ این دوره نقطه شروع عالی است.

CompTIA DataX چیست؟

CompTIA DataX (DY0-001) یک گواهینامه CompTIA سطح پیشرفته برای متخصصان بسیار باتجربه است که به دنبال تأیید صلاحیت در محیط‌های به سرعت در حال تحول رشته علم داده هستند.

گواهینامه CompTIA DataX (DY0-001) درک شما را از مسیرهای شغلی مختلف گسترش می‌دهد و درهایی را به سوی رشد و تخصص در حوزه به سرعت در حال تغییر علم داده می‌گشاید. با این گواهینامه، می‌توانید نقش‌هایی مانند دانشمند داده، تحلیلگر کمی، مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر پیش‌بینانه یا مهندس هوش مصنوعی (AI) را دنبال کنید.

چرا DataX را انتخاب کنید؟

متخصصان داده که به دنبال ارتقای مهارت و رفع شکاف‌های دانش موجود هستند، می‌توانند از CompTIA DataX بهره‌مند شوند. این گواهینامه جدید تحت CompTIA Xpert قرار می‌گیرد - مجموعه‌ای جدید از گواهینامه‌ها و آموزش‌ها که از طریق CompTIA ارائه می‌شود و برای متخصصانی که به دنبال کسب دانش تخصصی در فناوری‌های حیاتی کسب‌وکار هستند، طراحی شده است.

تفاوت بین +Data و DataX چیست؟

DataX و +Data از نظر نام مشابه هستند اما دو گواهینامه متفاوت هستند. +Data برای تازه‌کاران علم داده طراحی شده است، در حالی که DataX برای متخصصان بسیار باتجربه‌ طراحی شده است که می‌خواهند دانش تخصصی‌تری در علم داده کسب کنند.

چرا می‌خواهید در این دوره شرکت کنید؟

پاسخ ما ساده است: کیفیت تدریس

OAK Academy، مستقر در لندن، یک شرکت آموزش آنلاین است. OAK Academy آموزش‌هایی را در زمینه IT,، نرم‌افزار، طراحی و توسعه به زبان‌های ترکی، انگلیسی، پرتغالی و بسیاری از زبان‌های مختلف در پلتفرم یودمی ارائه می‌دهد که در آن بیش از 2000 ساعت درس ویدئویی آموزشی وجود دارد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویانی که برای گواهینامه CompTIA DataX آماده می‌شوند.
• دانشمندان داده
• تحلیلگران داده
• مدیر داده
• متخصص داده
• مهندسان پایگاه داده
• متخصصان فناوری اطلاعات