دوره آنلاین و بلند مدت علم داده(موسسه توسعه)

علم داده (Data Science) شامل مجموعه‌ای از اصول، تعریف مسئله، الگوریتم‌ها و فرآیندها است که هدف آن استخراج الگوهای غیرواضح و مفید از مجموعه داده‌ها است. امروز علم داده در حال تحول حوزه‌های علمی و کاربردی مختلف از پزشکی، روان شناسی، علوم اجتماعی، کسب‌وکار و مدیریت، علوم پایه، فنی و مهندسی و … است.

سرفصل‌های دوره علم داده (دیتا ساینس)

این دوره در ۳۱ جلسه برگزار می‌شود که هر جلسه ۳ ساعت و نیم است. جمعاً در این دوره بیش از صد ساعت محتوای آموزشی با تکیه بر حل مسئله از دنیای واقعی در حوزه‌های مختلف علم داده ارائه می‌گردد. برنامه هر جلسه به شرح زیر است:

جلسه اول: مقدمه‌ای بر علم داده، نصب آناکوندا، کار اولیه با پایتون (اعداد، حروف، عملگرها)

جلسه دوم: ساختارهای داده، عبارات شرطی و حلقه‌ها در پایتون

جلسه سوم: ماژول‌ها و کتابخانه، توابع و کلاس در پایتون، مثال الگوریتم نیوتن-رافسون

جلسه چهارم: آشنایی با کتابخانه Numpy در پایتون، مروری بر مفاهیم جبرخطی و ماتریس‌ها

جلسه پنجم: آشنایی با کتابخانه Pandas در پایتون

جلسه ششم: آشنایی با کتابخانه Matplotlib در پایتون

جلسه هفتم: روش‌های آمار توصیفی و استنباطی برای شناخت داده- موردکاوی اول

جلسه هشتم: نحوه مواجهه با داده‌های گمشده و داده‌های پرت- موردکاوی دوم

جلسه نهم: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین، آشنایی با الگوریتم kNN

جلسه دهم: پیاده‌سازی الگوریتم kNN در پایتون و آشنایی با مراحل مدل‌سازی در یادگیری ماشین – موردکاوی سوم

جلسه یازدهم: الگوریتم رگرسیون خطی

جلسه دوازدهم: پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی در پایتون – موردکاوی چهارم

جلسه سیزدهم: رگرسیون گام به گام و رویکردهای قاعده‌سازی در رگرسیون خطی- موردکاوی پنجم

جلسه چهاردهم: آشنایی با الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی در یادگیری ماشین- موردکاوی ششم

جلسه پانزدهم: آشنایی با رگرسیون لجستیک

جلسه شانزدهم: آشنایی با الگوریتم‌های kNN، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان برای حل مسائل دسته‌بندی

جلسه هفدهم: پیاده‌سازی الگوریتم‌های دسته‌بندی در پایتون – موردکاوی هفتم

جلسه هجدهم: آشنایی با الگوریتم‌های نظارت‌نشده؛ خوشه‌بندی و کاهش بعد

جلسه نوزدهم: پیاده‌سازی الگوریتم‌های نظارت‌نشده در پایتون- موردکاوی هشتم

جلسه بیستم: مقدمه‌ا‌ی بر یادگیری عمیق- موردکاوی نهم

جلسه بیست‌ویکم: تحلیل سری‌های زمانی

جلسه بیست‌ودوم: پیاده‌سازی تحلیل سری‌های زمانی در پایتون- موردکاوی دهم

جلسه بیست‌وسوم: مقدمه‌‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R: ساختارهای داده، عبارات شرطی، حلقه‌ها، توابع و کتابخانه

جلسه بیست‌وچهارم: تحلیل‌های آماری در R- موردکاوی یازدهم

جلسه بیست‌وپنجم: پیاده‌سازی یادگیری ماشین در R بخش اول – موردکاوی پنجم در R

جلسه بیست‌وششم: پیاده‌سازی یادگیری ماشین در R بخش دوم – موردکاوی هفتم در R

جلسه بیست‌وهفتم: آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و انبار داده

جلسه بیست‌وهشتم: راه‌اندازی پایگاه داده MySQL- موردکاوی دوازدهم، بخش اول

جلسه بیست‌ونهم: تمیزکردن و پردازش داده‌ها در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش دوم

جلسه سی‌ام: کوئری‌نویسی پیشرفته در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش سوم

جلسه سی‌‎ویکم: مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی محصولات داده‌محور- موردکاوی سیزدهم

مقایسه

دوره جامع علم داده(جهاددانشگاهی شریف)

علاقمندان به حوزه علوم داده (Data Science)، یادگیری ماشین و داده‌کاوی، اعضای تیم داده و هوش تجاری شاغل در استارتاپ‌ها، سازمان‌ها و کسب و کارها، علاقه‌مندان به امور پژوهشی در حوزه علم داده و افرادی که به دنبال آموزش های کاربردی و ارتقاء مهارت های خود هستند، می‌توانند در این دوره شرکت نمایند. با مراجعه به صفحه آشنایی با رشته‌های دانشگاهی مرتبط با علم‌ داده در ایران به درک بیشتری در این حوزه می‌رسید.

مقایسه

دوره جامع علم‌ داده(تهران دیتا)

متخصص علم‌داده براساس آخرین آمارهای رسمی جزو سه شغل برتر در سال 2022 هست. شغلی که علاوه بر جذابیت شغلی دارای حقوق و مزایای بسیار بالاتری به نسبت سایر مشاغل بوده است. متخصص علم‌داده فردی است که مهارت‌های خود را در زمینه آمار و ساختن مدل‌های یادگیری ماشین بکار می‌برد تا پیش‌بینی‌ها را انجام دهد و به سؤالات کلیدی در کسب‌وکار پاسخ دهد. همچنین یک متخصص علم‌داده باید درست مانند یک تحلیلگر داده قادر به پاک‌سازی، تجزیه‌وتحلیل و تجسم داده‌ها باشد. بااین‌حال، یک متخصص داده، عمق و تخصص بیشتری در این مهارت‌ها دارد و همچنین قادر به آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است. متخصص علم‌داده فردی است که می‌تواند با پرداختن به سؤالات نامحدود و دگرگون پذیر و استفاده از دانش خود در مورد آمار و الگوریتم‌های پیشرفته، ارزش زیادی را خلق کند.

سرفصل های دوره :

دوره جامع علم‌داده در ۱۵ سرفصل کاربردی طی ۳۵۰ ساعت منطبق با نیازمندی‌های بازار کار طراحی و برنامه‌ریزی ‌شده است. این دوره یک سفر منسجم و جامع جهت تبدیل‌شدن شما به یک متخصص علم‌داده خواهد بود. در این دوره با مفاهیم، تکنیک‌ها و ابزارهای مرجع و تخصصی روز علم‌داده توسط برجسته‌ترین اساتید در سرفصل‌های زیر تدریس خواهند شد.

مبانی آمار و جبرخطی
- تحلیل داده با اکسل
- مدیریت پایگاه داده با Microsoft SQL Server
- هوش تجاری در Power BI
- مبانی و مفاهیم علم‌داده
- تحلیل آماری در زبان R
- علم‌داده در پایتون
- سری‌های زمانی در پایتون
- سیستم‌های توصیه‌گر در پایتون
- متن‌کاوی و وب‌‎کاوی
- یادگیری عمیق
- تحلیل کلان داده
- داستان‌سرایی داده با نرم‌افزار Tableau
- مدیریت و حاکمیت داده
- مدیریت فرآیند و فرآیندکاوی

علم داده

تصور کنید در دنیایی زندگی می‌کنید که در آن هر تصمیم، از انتخاب یک فیلم تا پیش‌بینی بیماری‌ها، با دقت و هوشمندی باورنکردنی انجام می‌شود. این دنیا، همین حالا در حال شکل‌گیری است، و نیروی محرک آن، علم داده می‌باشد. در عصری که اطلاعات یا داده‌ها مانند طلا می‌باشند، علم داده را می‌توان همانند کیمیاگری در نظر گرفت که باعث شده داده‌های خام به بینش‌های ارزشمند تبدیل شوند. در واقع قدرت پیش‌بینی روندهای بازار، انقلاب در تشخیص‌های پزشکی، یا حتی رمزگشایی اسرار جهان، از طریق علم داده امکان پذیر خواهد بود و این واقعیت علم داده است. جالب است بدانید لینکدین در گزارش “مهارت‌های نوظهور ۲۰۲۱” ، از علم داده به عنوان یکی از سریع‌ترین مهارت‌های در حال رشد نام برده است. بنابراین می‌توان گفت یادگیری علم داده نه تنها یک فرصت هیجان‌انگیز برای رشد شخصی است، بلکه می‌تواند دریچه‌ای به سوی فرصت‌های شغلی پرطرفدار وپردرآمد نیز باشد. در ادامه، شما را با اصول علم داده، کاربردهای آن، و چگونگی ورود به این حوزه هیجان‌انگیز آشنا خواهیم کرد. چه یک دانشجوی مشتاق باشید، چه یک متخصص در جستجوی تغییر مسیر شغلی، یا یک مدیر کسب و کار که می‌خواهد قدرت داده را درک کند، مطالعه این مطلب مانند یک نقشه گنج در انتخاب مسیر آینده کمک بزرگی به شما خواهد کرد.

علم داده چیست

علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) مطالعه داده‌ها جهت استخراج دانش و بینش معنادار برای تجارت است. علم داده، رشته‌های ریاضی و آمار، برنامه‌نویسی تخصصی، تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را ترکیب می‌کند تا مجموعه‌های پیچیده داده‌ها را تحلیل و تفسیر کند. به طور مثال فرض کنید که صاحب کتابخانه‌ای بزرگ پر از کتاب‌ هستید، هر کتاب نماینده یک قطعه اطلاعات است. علم داده مانند داشتن یک کتابدار فوق‌العاده هوشمند عمل می‌کند که نه تنها به شما کمک می‌کند کتاب مورد نظر خود را پیدا کنید، بلکه پیش‌بینی می‌کند بر اساس علایق گذشته شما، به چه کتاب‌هایی علاقه‌مند هستید و نیاز دارید.

اهمیت علم داده

علم داده به دلیل گستردگی مزیت‌هایی که دارد بسیار پر اهمیت است و بر کسب‌ وکارها، تحقیقات علمی و حتی زندگی روزمره ما تأثیر می‌گذارد. در ادامه چند دلیل برای اهمیت این حوزه هیجان‌انگیز آورده شده است:

تصمیم‌گیری آگاهانه: بینش‌های مبتنی بر داده منجر به انتخاب‌های استراتژیک بهتر می‌شود.
تحلیل پیش‌بینی کننده: پیش‌بینی روندها و رفتارها به کسب و کارها کمک می‌کند تا فرصت‌ها را شناسایی کرده و بتوانند از رقبای خود پیشی بگیرند.
فرصت‌های شغلی: دیتا ساینس یکی از سریع‌ترین حوزه‌های در حال رشد است و تقاضای زیادی برای افراد متخصص علم داده وجود دارد. این حوزه فرصت‌های شغلی پرسودی در صنایع مختلف ارائه می‌دهد.
شخصی‌سازی: با تحلیل داده‌های مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند تجربیات شخصی‌سازی‌ شده‌ای ارائه دهند که باعث بهبود رضایت و وفاداری مشتری خواهد شد.
تسریع پیشرفت تکنولوژی: علم داده در پیشرفت‌های تکنولوژی تاثیر بسزایی داشته و باعث بروز نوآوری در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خواهد شد.

جالب است بدانید مطالعه‌ای توسط MicroStrategy نشان داد که ۹۴٪ از کسب و کارها، داده و تحلیل را برای تحول دیجیتال و استراتژی‌های رشد تجاری خود مهم می‌دانند.

مشاغل مرتبط با علم داده

دانش علم داده در طیف گسترده‌ای از مشاغل کاربرد دارد به همین دلیل فرصت‌های شغلی متعددی را ارائه می‌دهد. از جمله این مشاغل عبارتند از: دانشمند داده: جهت توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌ها برای استخراج بینش از داده‌ها نیاز به دانش علم داده دارد. تحلیلگر داده: از مهارت علم داده به منظور تفسیر داده‌ها و ارائه بینش‌های قابل اقدام به ذی‌نفعان استفاده می‌شود. مهندس ماشین لرنینگ: طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین، نیاز به علم داده دارد. مهندس داده: مهندسین علم داده جهت ساخت و نگهداری زیرساخت برای تولید و پردازش داده، از علم داده بهره می‌برند. تحلیل‌گر هوش تجاری: علم داده به تحلیل‌گران تجاری جهت تحلیل داده‌ها برای اطلاع‌رسانی استراتژی کسب‌وکار و تصمیم‌گیری نهایی کمک شایانی می‌کند. تحلیل‌گر آماری: استفاده از علم داده به منظور اعمال تکنیک‌های آماری برای تحلیل داده‌ها و حل مسائل واقعی برای تحلیل‌گران آماری نیز بسیار حائز اهمیت است.

چه کسانی می‌توانند علم داده یاد بگیرند

اگرچه هر کسی می‌تواند علم داده را بیاموزد اما داشتن برخی از مهارت‌ها می‌تواند مسیر شما را هموارتر سازد که این مهارت‌ها شامل موارد زیر می‌شود:

ریاضیات: فهم دقیق جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال و نظریه احتمال.
آمار: دانش استنتاج آماری، آزمون فرضیه و تکنیک‌های تحلیل داده.
برنامه‌نویسی: آشنایی با حداقل یک زبان برنامه‌نویسی ترجیحاً زبان برنامه نویسی پایتون یا R.
کنجکاوی و پشتکار: تمایل به کاوش در داده‌ها و پایداری در برابر مسائل چالش‌برانگیز.
تفکر تحلیلی: توانایی رویکرد منطقی و سیستماتیک به مسائل.
مهارت‌های ارتباطی: توانایی توضیح مفاهیم پیچیده به زبان ساده.

آموزش علم داده

شروع یادگیری علم داده ممکن است سخت به نظر برسد اما با تلاش و پشتکار این مسیر می‌تواند برای شما بسیارهیجان‌انگیز و پرارزش باشد. در ادامه نقشه راه برای یادگیری این مهارت آورده شده است:

پیشینه تحصیلی: پایه‌ای قوی در ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر ضروری است.
یادگیری برنامه‌نویسی: تسلط به زبان‌ برنامه‌نویسی (پایتون و R) برای یادگیری علم داده ضروری است. این زبان‌ به طور گسترده برای تحلیل داده‌ها و وظایف یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
شبکه‌سازی و مشارکت: به جوامع علم داده بپیوندید، در کارگاه‌ها، وبینارها و کنفرانس‌ها شرکت کنید. ارتباط با حرفه‌ای‌های این حوزه می‌تواند بینش‌ها و فرصت‌های ارزشمندی برای شما فراهم کند.
شرکت در دوره‌های آموزشی: لازم است جهت یادگیری این مهارت آموزش‌های لازم را از اساتید مجرب ببینید. این دوره‌ها به صورت آنلاین و یا حضوری موجود هستند. جهت انتخاب بهترین دوره آموزش علم داده می‌توانید از تیموتی کمک بگیرید.
تمرین عملی: علم داده یک حوزه عملی است تجربه عملی در کنار دانش تئوری بسیار ارزشممند خواهد بود. به این منظور روی پروژه‌های واقعی کار کنید و با سایر متخصصان در این حوزه همکاری کنید.

دوره‌های آموزشی علم داده در تیموتی

همانطور که گفته شد علم داده یک حوزه تحول‌آفرین است که پتانسیل تغییر صنایع و حل برخی از مشکلات مهم جهان را دارد. با تسلط بر این علم، می‌توانید به یک دارایی حیاتی برای هر سازمانی تبدیل شوید، نوآوری را هدایت کنید و تأثیر قابل توجهی بگذارید. ممکن است یادگیری علم داده کمی چالش برانگیز به نظر برسد اما فراموش نکنید هر متخصصی یک زمانی مبتدی بوده است. بنابراین با انتخاب بهترین مسیر برای آموزش، پشتکار و تمرین مداوم قطعا موفق خواهید شد. جهت انتخاب دوره آموزشی متناسب با نیاز و خواسته‌های خود می‌توانید با استفاده از تیموتی که مجموعه‌ای از بهترین دوره‌های آموزشی را گردآوری کرده، دوره‌های مختلف را با یکدیگر مقایسه نموده و در نهایت بهترین را انتخاب نمایید.