دوره تحلیل داده مکتب شریف

تا پیش از این ابزارهایی مثلspss  به کمک تحلیلگران داده (data analyst) می‌آمد اما رفته رفته  فرآیند تحلیل داده، اشکال جدیدتری به خود گرفت. به همین خاطر است که آموزش data analysis این روزها مورد توجه بسیاری از برنامه‌نویسان قرار گرفته است.

قبل از این که بخواهیم به بحث آموزش تحلیل داده و ویژگی‌‌های آن بپردازیم، خوب است ببینیم که اصلا تحلیل داده چیست و چه کاربردی دارد؟

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده فرآیندی است که در آن از ابزارها و تکنیک‌های مختلف برای جمع‌آوری، تمیز کردن، بررسی، مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌ها به منظور استخراج اطلاعات مفید و معنی‌دار استفاده می‌شود. این اطلاعات سپس می‌تواند برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر، حل مشکلات و بهینه‌سازی فرآیندها در موضوعاتی نظیر سرمایه‌گذاری‌های مالی، منابع انسانی و ... مورد استفاده قرار گیرد.

در دوره تحلیل داده با چه موضوعاتی آشنا می‌شویم؟

از جمله مهم‌ترین موضوعاتی که در دوره تحلیل داده آموزش داده می‌شود، مراحل مختلف فرآیند تحلیل داده و یا همان دیتا آنالیز است؛ در ادامه به شرح این مراحل پرداخته‌ایم.

قدم اول

برای شروع به تجزیه و تحلیل داده در دوره تحلیل داده، ایجاد یک طرح مطالعاتی بسیار مفید است. در این طرح مطالعاتی، شما به دقت پرسش‌ها و اهداف خود را تعریف کرده و منابع داده‌ای که برای پاسخ به این پرسش‌ها نیاز دارید را تعیین می‌کنید.

مثلا اگر در به دنبال آموزش تحلیل داده با پایتون هستید و می‌خواهید در یک آموزشگاه برنامه نویسی تحلیل داده، فرآیندهای مربوط به این حوزه را یاد بگیرید، باید در قدم اول شروع به مطالعه در زمینه پایتون کنید.

    قدم دوم

مرحله بعدی در اموزش تحلیل داده، جمع‌آوری داده‌ها است. می‌توانید از منابع مختلفی مانند پایگاه‌داده‌ها، فایل‌های CSV، صفحات وب و سایر منابع داده‌ای استفاده کنید. برخی از ابزارهای محبوب برای جمع‌آوری داده‌ها Python و SQL هستند.

در مثال قبل، در دوره تحلیل داده با پایتون، بعد از این که به اندازه کافی مطالعه داشتید، نوبت به جمع‌آوری داده‌ها و اطلاعات می‌رسد.

    قدم سوم

در دوره جامع تحلیل داده پس از جمع‌آوری داده‌ها، مرحله بعدی تمیز کردن داده‌ها است. این کار شامل حذف داده‌های نامربوط، پرکردن مقادیر خالی، رفع تکرارها و استانداردسازی داده‌ها است. تمیز کردن داده‌ها از اهمیت بسیاری برخوردار است؛ زیرا داده‌های ناقص یا نامرتبط می‌توانند به نتایج نادرست و اشتباهات در تحلیل منجر شوند.

    قدم چهارم

بعد از تمیز کردن داده‌ها در آموزش دیتا آنالیز شما می‌توانید به استخراج ویژگی‌ها و متغیرهای مهم بپردازید. این کار شامل محاسبه متغیرهای آماری، ساختن نمودارها و توصیف دقیق داده‌ها است.

    قدم پنجم

در فرآیند آموزش data analysis، مرحله بعدی تجزیه و تحلیل داده، استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف است. می‌توانید از روش‌های آماری، مدل‌سازی، یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ)، داده کاوی، بررسی کلان داده و سایر روش‌های تحلیلی استفاده کنید. در این مرحله، زبان‌های برنامه‌نویسی نظیر پایتون می‌توانند مفید باشند.

    قدم ششم

در دوره دیتا آنالیز پس از انجام تحلیل، نتایج به دست آمده را بصورت گزارش‌ها و نمودارها ارائه می‌دهیم. این گزارش‌ها برای ارائه به تصمیم‌گیران و سایر افرادی که به داده‌های آماری و مالی و مصورسازی آن‌ها علاقه‌مند هستند، بسیار مفید است. 

خوب است بدانید یکی از قدرتمندترین ابزارها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، زبان برنامه‌نویسی پایتون است. Python  با کتابخانه‌های متنوعی مانند NumPy،  Pandas و Matplotlib امکانات و قابلیت‌های قدرتمندی را برای تجزیه و تحلیل داده فراهم آورده ‌است.

در حین آموزش data analysis با یادگیری مفاهیم آمار و ریاضیات مربوط به تجزیه و تحلیل داده، می‌توانید بهترین استفاده را از ابزارها و تکنیک‌های این حوزه داشته باشید. فهمیدن مفاهیمی مانند میانگین، واریانس، همبستگی و توزیع‌های احتمالاتی می‌تواند در فهم بهتر دیتا ساینس (علم داده)، نتایج داده‌ها و تفسیر آن‌ها کمک کند.

برای بهبود مهارت‌های تجزیه و تحلیل داده، می‌توانید به منابع و دوره‌های آموزشی آنلاین و حضوری مراجعه کنید. در بین تمامی دوره‌های موجود برای آموزش تحلیل داده، بوت کمپ تحلیل داده بهترین گزینه‌ای است که می‌توانید انتخاب نمایید.

در ادامه به دلایل محبوبیت قابل توجه بوت کمپ data analysis نگاهی خواهیم داشت.

دلایل محبوبیت بوت کمپ تحلیل داده چیست؟

بوت کمپ تحلیل داده (Data Analysis Bootcamp) در سال‌های اخیر طرفداران زیادی پیدا کرده است. از دلایل اصلی این محبوبیت، بایستی به موارد زیر اشاره کنیم:

رشد سریع حوزه داده‌ها

با تغییرات گسترده در حوزه اطلاعات و داده ها که به واسطه هوض مصنوعی مصنوعی و سایر پدیده‌های فناوری، در دنیای امروز رقم خورده است، تجزیه و تحلیل داده‌ها اهمیت بیشتری پیدا کرده است. بوت کمپ تحلیل داده این امکان را به علاقه‌مندان می‌دهد تا در کوتاه‌ترین زمان ممکن و با تمرکز بر مهارت‌های عملی، این مهارت‌ها را یاد بگیرند.

فرصت‌های شغلی

با رشد سریع حوزه داده‌ها، فرصت‌های شغلی در این حوزه نیز افزایش یافته است. دوره تحلیل داده به فارغ‌التحصیلان و علاقه‌مندان فرصت می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند.

زمان و هزینه کمتر

مقایسه‌‌ای بین بوت کمپ تحلیل داده و سایر دوره‌های مرتبط نشان می‌دهد که بوت کمپ‌ها زمان و هزینه کمتری نسبت به دوره‌های تحصیلی در دانشگاه و ... دارند. آموزش تحلیل داده در بوت کمپ، معمولاً در مدت زمان کوتاهی برگزار می‌شود و هزینه آن‌ نیز نسبت به دوره‌های تحصیلی کمتر است.

این امر برای افرادی که قصد دارند به سرعت مهارت‌های مربوط به دیتا آنالیست را کسب کنند و وارد بازار کار شوند بسیار کاربردی است.

چه مهارت‌ها و دانشی برای شرکت در بوت کمپ‌های تجزیه و تحلیل داده لازم است؟

فرقی نمی‌کند که به دنبال آموزش رایگان تحلیل داده هستید یا قصد دارید که در یک بوت کمپ تحلیل داده شرکت کنید. به هر حال داشتن برخی از مهارت‌ها و دانش‌های ضروری است. در ادامه به این مهارت‌ها اشاره می‌کنیم.

آشنایی با مفاهیم اساسی داده‌ها

آشنایی با مفاهیم اساسی داده‌ها مانند مجموعه داده، متغیرها، توزیع‌ها و روش‌های نمونه‌برداری، روش تحقیق و ... برای شرکت در دوره تحلیل داده بسیار مهم است.

باید آشنایی اولیه را با انواع مختلف داده‌ها مانند داده‌های عددی، دسته‌ای و متنی داشته باشید اما نیازی نیست که پیش از این در دوره‌هایی مثل اموزش تحلیل داده با اکسل شرکت کرده باشید.

آمار و احتمال

دانش در زمینه آمار و احتمال برای شرکت در دوره آموزش تحلیل داده ضروری است. شما باید با مفاهیمی مانند میانگین، واریانس، توزیع‌های احتمالی، آزمون فرضیه و تحلیل رگرسیون آشنا باشید.

زبان‌های برنامه‌نویسی

آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python برای data science  و استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای مربوطه ضروری است. باید قادر باشید کدهای ساده‌تر را بنویسید و داده‌ها را به صورت مؤثر تجزیه و تحلیل کنید.

دانش مرتبط با ماشین لرنینگ

آشنایی با مفاهیم ماشین لرنینگ و الگوریتم‌های مرتبط با آن برای آموزش دیتا آنالیز و علم داده ضروری است. درک اصول عملکرد و قدرت و ضعف هر الگوریتم و توانایی استفاده از آن‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها مهم است.

دانش مرتبط با پایگاه داده‌ها

باید بتوانید با پایگاه داده‌ها کار کنید و داده‌ها را به صورت صحیح و مؤثر از آن‌ها استخراج کنید. به‌طور کلی در مسیر دیتا ساینس آشنایی با نرم‌افزارهایی مثل اکسل بسیار ضروری است

مهارت‌های ارتباطی

توانایی انتقال نتایج و گزارش‌گیری از تحلیل داده‌ها به شکل قابل فهم و جذاب برای دیگران از اهمیت بالایی برخوردار است. در دوره دیتا آنالیز مهارت‌های ارتباطی، نوشتاری و شفاهی افراد نیز تقویت می‌شود.

به طور کلی، بوت کمپ تحلیل داده برای افرادی که در حوزه داده‌ها و یا big data کار می‌کنند یا قصد ورود به این حوزه را دارند، مناسب است. 

مطالب مرتبط در بلاگ

چگونه تحلیلگر داده شویم