علم داده یا دیتا ساینس (Data Science)

چرا باید علم داده را یاد بگیریم؟

دلایل شرکت در دوره علم داده را می‌توان به موارد زیر مرتبط دانست:

• تقاضای بالا و فرصت‌های شغلی: علم داده یکی از رشته‌هایی است که سریع‌ترین رشد را داشته است و چشم انداز شغلی پردرآمدی دارد.
• تطبیق پذیری در سراسر صنایع: در مراقبت‌های بهداشتی، مالی، خرده فروشی، بازاریابی و بسیاری از بخش‌های دیگر استفاده می‌شود.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: به کسب‌وکارها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه و استراتژیک بگیرند.
• تقویت مهارت‌های حل مسئله: علم داده شامل آنالیز مسائل پیچیده و یافتن راه‌حل‌های مبتنی بر داده است.
• اتوماسیون و هوش مصنوعی: نقش مهمی در اتوماسیون، هوش مصنوعی و برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین ایفا می‌کند.
• بهبود بهره‌وری کسب‌وکار: فرآیندها را بهینه می‌کند، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و بهره‌وری را بیشتر می‌کند.
• تشویق نوآوری و توسعه: منجر به پیشرفت‌های پیشگامانه در زمینه‌های مختلف، از جمله پزشکی و فناوری می‌شود.
• پشتیبانی از کارآفرینی: به استارت‌آپ‌ها و کسب وکارها کمک می‌کند تا از داده‌ها برای مقیاس‌بندی به شکلی موثر استفاده کنند.

همچنین علم داده با بهره‌گیری از آنالیز داده‌ها، در بازار کار و عملیات تجاری یک مزیت رقابتی ایجاد می‌کند.

بازار کار و درآمد دیتا ساینتیست در ایران و خارج از کشور

تقاضا برای دانشمندان داده در سراسر جهان به سرعت در حال رشد است که ناشی از نیاز صنایع به پردازش حجم زیادی از داده‌ها برای تصمیم‌گیری است. در ایران، بازار کار علم داده به ویژه در بانکداری، تجارت الکترونیک، بهداشت و درمان و استارت‌آپ‌های فناوری در حال گسترش است. با‌این‌حال، به دلیل چالش‌های اقتصادی و دسترسی محدود به ابزارهای جهانی، ممکن است فرصت‌ها در مقایسه با کشورهای توسعه یافته محدودتر باشد. دستمزدها در ایران متفاوت است، اما حقوق این سمت شغلی در مقایسه با سایر مشاغل فناوری اطلاعات عموماً بالا هستند.

در سطح بین المللی، دانشمندان داده در کشورهایی مانند ایالات متحده، کانادا، آلمان و بریتانیا با حقوق سالانه از 80 هزار دلار تا بیش از 150 هزار دلار بسته به تجربه و صنعت، تقاضای زیادی دارند. فرصت‌های کار از راه دور همچنین به متخصصان داده ایرانی اجازه می‌دهد تا برای شرکت‌های جهانی کار کنند و پتانسیل درآمد خود را افزایش دهند.

مهارت‌های مورد نیاز برای شغل دیتا ساینس

تبدیل شدن به یک دانشمند داده مستلزم ترکیبی از مهارت‌های فنی و تحلیلی است. مهارت‌های فنی کلیدی در دوره علم داده شامل برنامه‌نویسی (Python، SQL)، یادگیری ماشین، آنالیز آماری، تجسم داده‌ها (Power BI) و فناوری‌های داده‌های بزرگ (Hadoop، Spark). پایه قوی ریاضی در جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال و احتمال برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی دقیق ضروری است.

جدا از تخصص فنی، مهارت‌های نرم مانند حل مسئله، تفکر انتقادی و ارتباط موثر به همان اندازه مهم هستند. دانشمندان داده باید داده‌های پیچیده را تفسیر کنند و اطلاعاتی را به شیوه‌‌ای معنادار به ذینفعان ارائه دهند. علاوه‌براین، دانش علم داده در صنایعی مانند امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی یا بازاریابی، اثربخشی حضور این متخصصان را افزایش می‌دهد. یادگیری مستمر و آپدیت بودن نسبت به هوش مصنوعی در این رشته،  بسیار مهم است.

چالش‌های یادگیری دیتا ساینس و راه‌حل‌های آن

یادگیری علم داده به دلیل میزان بالای دانش مورد نیاز شاید چالش برانگیز باشد. مبتدیان اغلب با ریاضیات پیچیده، برنامه‌نویسی و درک الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مشکل دارند. علاوه‌براین، این زمینه به سرعت در حال تکامل است و به روز ماندن را دشوار می‌کند. دسترسی محدود به منابع آموزشی با کیفیت بالا نیز می‌تواند سرعت پیشرفت را کاهش دهد، به ویژه در کشورهایی که پیشرفت‌های تکنولوژیک خیلی دیرتر وارد بستر آموزشی می‌شوند.

برای غلبه بر این چالش‌ها، یادگیری ساختاریافته از طریق دوره علم داده توصیه می‌شود. تفکیک موضوعات به بخش‌های قابل مدیریت و آموزش پروژه‌محور علم داده، درک این حوزه را بهبود می‌بخشد. تعامل با متخصصان حوزه علم داده و شرکت در مسابقات می‌تواند انگیزه و مهارت‌ها را افزایش دهد. علاوه‌براین، پلتفرم‌های رایانش ابری مانند سامانه گوگل کولب (Google Colab) دسترسی رایگان به منابع محاسباتی لازم را فراهم می‌کنند و روند یادگیری را تسهیل می‌بخشد.

آموزش دیتا ساینس از پایه تا پیشرفته: نقشه راه یادگیری علم داده

دوره دیتا ساینس از پایه تا پیشرفته را شامل می‌شود تا دانش ضروری در این حوزه برای ورود به بازار کار و رسیدن به اهداف شخصی را برآورده کند. با‌این‌حال، در پیش نیازهای و شناسایی مسیرهای یادگیری اهمیت زیادی دارد.

پیش نیازهای یادگیری دیتا ساینس چیست؟

قبل از شروع دوره علم داده، به یک پایه قوی در ریاضیات از جمله آمار، احتمالات و جبر خطی نیاز دارید. مهارت‌های برنامه‌نویسی اولیه در پایتون یا R ضروری است، زیرا این زبان‌ها به طور گسترده برای آنالیز داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. درک اولیه از GIT و SQL برای مدیریت پایگاه داده و دستکاری داده‌ها نیز مفید است. علاوه‌براین، تفکر تحلیلی و مهارت‌های حل مسئله به تفسیر موثر داده‌ها کمک می‌کند. در‌حالی‌که دانش قبلی در مورد یادگیری ماشین یا کلان داده اجباری نیست؛ آشنایی با این مفاهیم می‌تواند سفر یادگیری شما را تسریع کند؛ به بیان دیگر، کلید اصلی موفقیت در یادگیری دیتاساینس، علاقه مندی شما به کدنویسی و پشتکار بالاست.

مسیر یادگیری علم داده از مبتدی تا حرفه‌ای

مسیر یادگیری در کورس دیتا ساینس از مبتدی تا حرفه‌ای طبق مراحل زیر است:

1. مقدمه‌ای بر علم داده
2. برنامه‌نویسی و مبانی آماری
3. آنالیز داده‌ها و تجسم
4. مقدمه‌ای بر آموزش یادگیری ماشین
5. یادگیری ماشین پیشرفته 
6. تخصص و پروژه‌های دنیای واقعی
7. یادگیری مستمر و توسعه حرفه‌ای

لازم به یادآوری است که آموزش علم داده برای بازار کار ممکن است براساس الزامات دوره علم داده متفاوت باشد.

آیا برای یادگیری دیتا ساینس باید برنامه‌نویسی بلد باشم؟

بله، برنامه‌نویسی برای علم داده ضروری است، اما برای شروع نیازی ندارید که متخصص باشید. پایتون به دلیل سادگی و کتابخانه‌های قدرتمندی مانند Pandas، NumPy و Scikit-learn توصیه می‌شود ( هر چند در ابتدای دوره پایتون، آموزش داده خواهد شد.)
زبان برنامه‌نویسی R برای آنالیز آماری محبوبیت زیادی دارد و زبان SQL برای جستجو در پایگاه داده مفید است. تسلط بر برنامه‌نویسی تخصصی برای آنالیز داده‌های پیشرفته و برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین ضروری است.

چقدر زمان نیاز است تا به یک متخصص دیتا ساینس تبدیل شویم؟

زمان مورد نیاز به تجربه قبلی و سرعت یادگیری شما بستگی دارد. یک مبتدی بدون سابقه ممکن است 6 تا 12 ماه طول بکشد تا مهارت‌های اساسی را از طریق تمرین مداوم به دست آورد. مهارت در یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی ممکن است به یک تا 2 سال زمان نیاز داشته باشد.

 برای تبدیل شدن به یک متخصص در حوزه هوش مصنوعی، بیگ دیتا و برنامه‌های کاربردی صنعتی، ممکن است بیش از 3 سال به یادگیری مداوم و تجربه واقعی نیاز داشته باشید. با‌این‌حال، پروژه‌های عملی و دوره‌های کارآموزی این سفر را تسریع می‌کنند.

سرفصل‌ها و محتوای آموزشی دوره علم داده دانشکار

برنامه درسی دوره علم داده موضوعات اساسی مانند برنامه‌نویسی، آمار و آنالیز داده‌ها را پوشش ‌دهد. سپس به سمت یادگیری ماشینی و تکنیک‌های پیشرفته مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری پیشرفت می‌کند.

 دوره تخصصی دیتا ساینس شامل پروژه های عملی، برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی و استقرار مدل برای تجهیز شما به مهارت‌های ضروری برای ورود به بازار کار است.

موضوعات اصلی آموزش در بوت کمپ علم داده

موضوعات اصلی آموزش در بوت کمپ علم داده عبارتند از:

• مهارت‌های نرم
• مبانی برنامه‌نویسی
• پایتون
• گیت
• پایگاه داده
• آمار با پایتون
• آنالیز داده‌ها با پایتون
• یادگیری ماشینی
• یادگیری ماشین پیشرفته
• کاربردها و استفاده از ابزار هوش مصنوعی در حوزه دیتا
• آماده‌سازی مصاحبه
• استوری تلینگ و ارائه
• رزومه
• پروژه نهایی
• لینکدین
• انتقال تجربه

هر بخش توسط اساتید و طبق زیرمجموعه‌ای از بخش‌های مختلف انجام می‌شوند تا شما دانش خود را آرام‌آرام بهبود دهید و در پایان به یک متخصص تبدیل شوید.

تکنیک‌ها و مراحل اجرای پروژه‌های دیتا ساینس

دوره علم داده دانشکار با پروژه واقعی از یک گردش کار ساختاریافته پیروی می‌کند: ابتدا مشکل تعریف می‌شود و داده‌های مربوطه جمع‌آوری خواهد شد. 

در مرحله بعد، داده‌ها پیش پردازش می‌شود. در این مرحله، آنالیز داده‌های اکتشافی (EDA) برای کشف الگوها و بینش‌ها انجام می‌شود. سپس، مدل‌های یادگیری ماشین اعمال خواهند شد. نتایج با استفاده از معیارهایی مانند Accuracy و RMSE ارزیابی می‌شوند. در نهایت، یافته‌ها تجسم می‌شوند (مصورسازی داده) و مدل با استفاده از ابزارهایی مانند Flask یا FastAPI به اجرا در می‌آید. به طور کلی، مراحل اجرای پروژه‌های آموزش دیتاساینس عبارتند از:

1. بیان مسئله
2. آماده‌سازی داده
3. مدل‌سازی داده
4. ارائه مدل نهایی در بستری مناسب

ارتباط با کاربران و تحویل نهایی پروژه را باید مرحله آخر در نظر گرفت که بسته به پروژه متفاوت خواهد بود.

ابزارها و نرم افزارهای مهم در آموزش علم داده

ابزارها و نرم افزارهای مهم در آموزش علم داده صفر تا صد طبق جدول زیر هستند:

دسته‌بندی	ابزارها و نرم افزارها
زبان‌های برنامه‌نویسی	Python, R, SQL
تجزیه‌وتحلیل داده‌ها	Pandas, NumPy, SciPy
یادگیری ماشینی	Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch
تجسم داده‌ها	Matplotlib، Seaborn، Tableau، Power BI
کلان داده و ابر	Hadoop، Spark، Google Cloud، AWS
پلتفرم‌های توسعه	Jupyter Notebook, Google Colab
مدیریت پایگاه داده	MySQL، PostgreSQL، MongoDB
استقرار مدل	Flask, FastAPI, Docker
کنترل نسخه	Git، GitHub
یادگیری ماشین خودکار	AutoML، H2O.ai

ساختار دوره: از یادگیری تا اجرای پروژه واقعی

دوره علم داده ساختاریافته با برنامه‌نویسی پایه و آمار شروع می‌شود. سپس به سمت پاکسازی داده‌ها، تجسم‌سازی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی حرکت می‌کند. تجربه عملی از طریق پروژه‌های کوچک و مطالعات موردی به دست می‌آید. مرحله نهایی، یک پروژه بزرگ در دنیای واقعی است که در آن، شما تمام مفاهیم آموخته شده را برای حل یک مسئله به کار می‌برید. شما باید مدل‌هایی بسازید که کاربردی باشند. دوره دیتا ساینس هم درک نظری و هم کاربرد عملی را تضمین می‌کند.

معرفی بوت کمپ علم داده دانشکار

در بوت کمپ علم داده دانشکار، با آموزش پروژه محور که توسط متخصصان مجرب رهبری می‌شود، تمامی اصول و ابزارهای ضروری علم داده را فرا خواهید گرفت. این برنامه با موضوعات اساسی از جمله برنامه‌نویسی، آمار و پایتون شروع می‌شود که به زبان ساده با تمرین‌های عملی توضیح داده شده است. پس از تسلط بر اصول اولیه، مواردی مانند پردازش داده‌ها، استفاده از ابزارهای تحلیلی و هوش مصنوعی برای حل مشکلات دنیای واقعی آموزش داده می‌شوند.

فراتر از مهارت‌های فنی، بوت کمپ آموزش دیتا ساینس شامل جلسات به اشتراک‌گذاری تجربه، راهنمایی نوشتن رزومه و بهینه‌سازی پروفایل لینکدین می‌شود تا شما را برای بازار کار آماده کند. شرکت‌کنندگانی که ارزیابی‌های مستمر آکادمی را با موفقیت پشت سر بگذارند، وارد فرآیند کاریابی می‌شوند و شانس خود را برای استخدام در شرکت‌های معتبر افزایش می‌دهند.

بوت کمپ آنلاین دیتا ساینس دانشکار چیست؟

دوره علم داده دانشکار تاکنون ۲۷۹ نفر فارغ‌التحصیل داشته است. این دوره که بیش از 160 ساعت آموزش را شامل می‌شود، یک برنامه آموزش حرفه‌ای مبتنی بر پروژه است. دوره دیتا ساینس به شما کمک می‌کند اصول اولیه بتا پیشرفته، کار با ابزارها و نرم‌افزارها، مدل‌سازی نمونه‌های واقعی و غیره را یاد بگیرید. این دوره همراه با منتورینگ و کمک به شما در استخدام ارائه می‌شود.

آکادمی دانشکار با ارائه یک برنامه آموزشی ساختاریافته و تخصصی که برای ارتقای رشد شغلی طراحی شده است، متعهد به توانمندسازی شرکت‌کنندگان خود بوده است. برای دستیابی به این هدف، آکادمی از متخصصان با تجربه از شرکت‌های مشهور دعوت کرده است تا کمپ‌های خود را رهبری کرده و شرکت‌کنندگان با انگیزه و متعهد را به مهارت‌های لازم برای ورود موفقیت آمیز به بازار کار مجهز کنند.

این دوره دیتا ساینس دانشکار برای چه کسانی مناسب است؟

دوره علم داده دانشکار برای افراد زیر مناسب است:

• افرادی که بدون تجربه قبلی به دنبال ورود به حوزه علم داده هستند.
• کسانی که در زمینه‌های مهندسی، برنامه‌نویسی یا آنالیز تجاری کار می‌کنند.
• دانشجویانی که در رشته علم کامپیوتر، آمار یا هر رشته STEM تحصیل می‌کنند.
• افرادی که می‌خواهند به عنوان فریلنسر یا کارآفرین مشغول به فعالیت شوند.
• تحلیلگران داده که می‌خواهند دانش خود را در زمینه علم داده گسترش دهند.

هر فردی که علاقه‌مند به حوزه تحلیل داده (Data Analysis) است، این امکان را دارد در این دوره شرکت کند.

مزایای شرکت در دوره علم داده دانشکار

مزایای شرکت در دوره جامع علم داده دانشکار عبارتند از:

• تمرین و پروژه‌های کاربردی
• منتورینگ و جلسات رفع اشکال
• آموزش مهارت‌های نرم و کار تیمی
• همراهی پشتیبان در مسیر یادگیری
• شبکه‌سازی با اساتید و دانش‌پذیران
• آموزش رزومه نویسی و آمادگی برای مصاحبه شغلی
• کمک به استخدام نفرات برتر

آموزش کار با هوش مصنوعی در حوزه دیتا نیز از مزایای منحصر‌به‌فرد این دوره آموزشی است.

نحوه دریافت مدرک معتبر از دانشکار

شما بعد از گذراندن دوره علم داده و طی کردن تمامی مراحل، مدرک معتبر دریافت می‌کنید. درحقیقت، دوره دیتا ساینس با مدرک ارائه می‌شود. با این مدرک می‌توانید برای استخدام، کارآفرینی و سایر موارد اقدام کنید. مسیر آموزش مهارت‌های دیتا ساینتیست در دانشکار عبارتند از:

1. ورود به بوت‌کمپ (ثبت‌نام و تکمیل اطلاعات اولیه، مرحله پرداخت و امضا تفاهم نامه)
2. یادگیری در بوت‌کمپ (همسفر با تجربه‌های اساتید، منتورینگ، انجام پروژه پایانی و ارزیابی نفرات برتر)
3. پس از بوت‌کمپ (اعطای مدرک، آموزش رزومه‌نویسی، مشاوره‌های تخصصی جهت استخدام و معرفی به شرکت‌ها)

در تمامی مسیر آموزشی به خوبی توسط اساتید پشتیبانی می‌شوید تا مفاهیم را به طور کامل در ذهن خود تثبیت کنید.

تفاوت این دوره با سایر بوت کمپ‌های علم داده 

دوره علم داده دانشکار یک برنامه آموزشی عمیق و تخصصی با هدف توسعه متخصصان در زمینه علم داده است. برنامه درسی طیف گسترده‌‌ای از موضوعات مانند آنالیز داده‌ها، مدل‌سازی آماری، یادگیری ماشینی و استفاده از ابزارها و فن آوری‌های ضروری را پوشش می‌دهد.

دوره غیرحضوری دیتا ساینس همچنین شامل پروژه‌ها و کارگاه‌های عملی است که به شرکت‌کنندگان تجربه ارزشمندی را ارائه می‌دهد و به آنها امکان خواهد داد دانش خود را در محیط‌های کاری واقعی به کار گیرند. دوره علم داده برای افرادی مناسب است که به دنبال پیشرفت در زمینه‌های علم داده و یادگیری ماشین هستند.

چرا دوره علم داده دانشکار را انتخاب کنیم؟

تمامی موضوعات آموزشی از طریق ویدئوهای ضبط شده با کیفیت بالا و طی یک مسیر یادگیری ساختاریافته و گام‌به‌گام ارائه می‌شود.  قبل از شروع هر موضوع، شما در یک جلسه معرفی آنلاین شرکت خواهید کرد که توسط مربیان خبره رهبری می‌شود. در این جلسه، افراد اطلاعات و تجربیات خود را به اشتراک می‌گذارند. علاوه‌براین، جلسات هفتگی رفع اشکال و تمرین آنلاین با مربی برگزار می‌شود. این مرحله راهنمایی و پشتیبانی عملی برای تقویت یادگیری و کمک به شما برای غلبه بر چالش‌ها است. هدف نهایی، تربیت متخصص علم داده برای ورود به بازار کار است.

سوالات پرتکرار و مشاوره قبل از ثبت نام

تیم پشتیبانی ما در دانشکار آماده پاسخگویی به سوالات شماست. شما می‌توانید در بالای صفحه روی دکمه سفید رنگ «مشاوره» کلیک کنید. سپس برای کسب اطلاعات تکمیلی و امکان مشاوره تخصصی با کارشناسان باید اطلاعات خود (نام و نام خانوادگی و شماره همراه) را تکمیل کنید. درنهایت، تیم پشتیبانی با شما تماس می‌گیرند و به شما مشاوره می‌دهند.

ثبت‌نام در دوره علم داده دانشکار و شروع مسیر حرفه‌ای

با ثبت‌نام در دوره علم داده دانشکار، وارد مسیر شغلی پردرآمد و تخصصی در حوزه علم داده خواهید شد. شما در دوره آنلاین علم داده به مهارت‌های لازم برای جمع‌آوری و آنالیز داده‌ها با استفاده از ابزارهایی مانند پایتون، هوش مصنوع و غیره مجهز می‌شوید. شما تحت آموزش کاربردی توسط اساتید خبره قرار می‌گیرید و یادگیری خود را با پروژه‌های واقعی تقویت می‌کنید. در پایان دوره دیتا ساینس یک مدرک معتبر در انتظار شماست. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد دوره بوت کمپ آموزش دیتا ساینس با تیم پشتیبانی ما تماس بگیرید.