تحلیل داده یا دیتا آنالیز (Data Analysis)
دوره تحلیل داده (Data Analysis): بوت کمپ تخصصی و پروژهمحور
اگر به دنیای دادهها علاقهمندید و میخواهید به یک متخصص تحلیل داده تبدیل بشید، این دوره همون چیزیه لازم دارید!
توی این دوره، قراره تمام ابزارها و مهارتهای لازم برای ورود به دنیای هیجانانگیز دیتا آنالیز را از پایه یاد بگیرید. با تدریس اساتید با تجربه و حرفهای، نه تنها برنامهنویسی پایتون و اصول آمار را بهصورت عملی یاد میگیرید، بلکه با دیتابیسها و تکنیکهای پیشرفته جمعآوری، پردازش و تحلیل دادهها هم بهخوبی آشنا خواهید شد.
اما این همه ماجرا نیست! دوره دیتا آنالیز بهطور کامل پروژهمحور طراحی شده تا با حل تمرینهای چالشبرانگیز، کار روی پروژههای واقعی و برگزاری جلسات انتقال تجربه، شما را به طور کامل برای ورود به دنیای کار آماده کند.
در کنار آموزشهای تخصصی و منتورینگ حرفهای، آموزش در زمینه رزومهنویسی و ساخت پروفایل لینکدین، شما را برای ورود به بازار کار آمادهتر از قبل میکند.
و در نهایت، اگر در ارزیابیهای طول دوره، تایید آکادمی را کسب کنید، وارد فرآیند کاریابی خواهید شد.
آینده شغلی خودتون رو همین امروز بسازید.
تجربه دانش پذیران
دانشپذیران دورههای قبل دربارهی آن چی میگویند؟
کمک به استخدام در شرکتهای منتخب
شما با استفاده از آموزشهای بوتکمپ و انجام تمرین و پروژه به سطحی میرسید که به عنوان جونیور در شرکتها مشغول به کار بشید. به شما نحوه ارسال رزومه، مصاحبه شغلی و ارتباط با شرکتها رو آموزش میدیم تا خودتون هم رزومه بفرستید. برای افرادی که با حضور فعالانه، دوره را با موفقیت به آخر میرسونن، فرایند کاریابی شامل ارزیابی رزومه، شبیهسازی مصاحبه شغلی و معرفیشون به شرکتهای منتخب براشون انجام میشه.
سرفصل های دوره تحلیل داده یا دیتا آنالیز (Data Analysis)
Soft Skills - مهارتهای نرم
- شخصیت شناسی (ابزارهای معتبر شخصیت شناسی تست NEO، سنجش رغبت شغلی با تست HOLLAND) و تحلیل آن
- کارتیمی (پنج دشمن کار تیمی، بازیکن تیمی ایده آل)
- پرورش مهارت یادگیری (مدیریت زمان، مدیریت توجه، برنامه ریزی، سطوح یادگیری)
Python - پایتون
- آشنایی اولیه با زبان برنامهنویسی پایتون، کاربردها، و محیط اجرا
- معرفی variables و روش تعریف آنها
- آشنایی با نوع داده string، نحوه تعریف و مقداردهی
- معرفی ساختار داده list برای نگهداری مجموعهای از دادهها
- آشنایی با dictionary
- توضیح حلقهها (loop) شامل for loop و while loop
- بررسی عبارات شرطی شامل if, elif, else
- تعریف function، نحوه ایجاد، دریافت پارامترها
- آشنایی با module و package
- مروری کامل بر مبانی برنامهنویسی شیءگرا
- آشنایی با مفهوم مدیریت خطاها با error handling
- نحوه کار با فایلها
- معرفی regular expressions
- آشنایی با ساختارهای داده (data structures)
- مقدمهای بر algorithm و آشنایی با concurrency
Git - گیت
- مقدمات گیت
- برنچها و مدیریت شاخهها
- ادغام (Merge) و مدیریت کانفلیکت
- مدیریت تغییرات موقت (Stash)
- بررسی و مقایسه تغییرات
- سفر در زمان و بازگردانی تغییرات
- گیتهاب و کار با ریپازیتوری ریموت
- مستندسازی
Database - پایگاه داده
- معرفی پایگاه داده SQL Server و محیط مدیریت و توسعه آن یعنی SSMS
- آموزش نصب، راهاندازی و نحوه اتصال به سرور
- آشنایی با انواع دیتابیسهای سیستمی که توسط کاربر ایجاد میشود
- معرفی دیتابیس آزمون Northwind
- مرور جداول کلیدی مانند Customers, Orders, Products, Employees و ساختار داده
- تعریف trigger به عنوان سازوکار اجرای خودکار دستورات هنگام تغییر داده
- عملیات INSERT, UPDATE, DELETE
- اجرای اولین کوئری ساده با SELECT جهت بازیابی داده از جدول
- آشنایی با اصول پایهای نوشتن کوئری در SQL
- معرفی data types مانند int , float, varchar, datetime,...
- آشنایی با توابع پایه و توابع تجمعی (aggregate functions)
- کاربردهای SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX
- بررسی ارتباط جداول
- نحوه پیادهسازی ارتباط یک
- بهچند یا چند بهچند استفاده از JOIN برای استخراج داده ترکیبی
- تعریف view به عنوان شئ مجازی برای نمایش داده ترکیبی یا فیلتر شده
- آشنایی با توابع تاریخ و زمان مانند GETDATE , DATEADD ، DATEDIFF FORMAT
- طراحی پایگاه داده و database design
- مروری بر مباحث پیشرفته T SQL
- تشریح اصول امنیتی شامل تعریف سطح دسترسی, مدیریت کاربران و نقشها, پشتیبانگیری (backup) و بازیابی اطلاعات (restore)
- آشنایی با روشهای بهینهسازی کوئری و ساختار دیتابیس جهت افزایش کارایی
آمار و احتمالات با پایتون
- آشنایی با مفاهیم احتمال و محاسبه احتمال رخدادها
- بررسی probability distribution (توزیع احتمالات)
- آشنایی با distribution (توزیع آماری)، مفهومی کلیدی در علم آمار و داده
- sampling distribution یا توزیع نمونهگیری، بررسی تفاوت نمونه و جامعه آماری
- معرفی hypothesis testing یا آزمون فرضیه
- بررسی descriptive statistics آمار توصیفی
تحلیل داده با پایتون
- آشنایی اولیه با زبان Python و کاربردهای آن
- معرفی Jupyter Notebook به عنوان محیط تعاملی جهت نوشتن، اجرا و مستندسازی کدها
- معرفی ساختارهای داده داخلی پایتون، تعریف و استفاده از function (توابع) و کار با فایلها
- آشنایی با کتابخانه NumPy و اهمیت آن در تحلیل داده
- معرفی array به عنوان ساختار داده و نحوه کار با آن
- آشنایی با مفهوم vectorized computation
- مروری بر اصول شمارش (counting)
- آشنایی با کتابخانه Pandas و ساختار دادههای اصلی
- descriptive analytics و تحلیل توصیفی
- اهمیت دیتا آنالیز در کشف بینشهای کاربردی، کمک به تصمیمگیری داده محور
- آشنایی با فرآیند data loading، مدیریت data storage و انواع فرمتهای فایل با استفاده از کتابخانه Pandas
- بررسی فرآیند پاکسازی داده و آمادهسازی داده برای تحلیل (data preparation)
- data wrangling: روشهای join ، combine و reshape
- رسم نمودار و تصویرسازی دادهها
- آموزش روشهای data aggregation و کار با توابع گروهبندی (group operation)
- آشنایی با estimation و برآورد پارامترهای جامعه آماری و بررسی hypothesis testing
Excel - اکسل
- نصب اکسل
- آشنایی با محیط اکسل، داده ساختاریافته، جدولها
- انواع داده و مفهوم جدول ساختارمند دیتابیس
- شناخت دیتابیس مورد یادگیری(دیتا فروش)
- حذف دادههای تکراری، سلولهای خالی، داده اشتباه
- عناوین TRIM, CLEAN, SUBSTITUTE, TEXT
- توابع آماری
- توابع شمارشی شرطی
- VLOOKUP, XLOOKUP, INDEX, MATCH
- موضوع Conditional Formatting
- ساخت و تنظیم Pivot Table
- فراخوانی دیتا با استفاده از Power Query و ویرایش دیتا برای پاکسازی داده
- ساخت یک داشبورد جامع با استفاده از یک داده CSV
Linkedin - لینکدین
- آشنایی با LinkedIn به عنوان بزرگترین شبکه اجتماعی حرفهای در دنیا
- راهنمای شروع ساخت پروفایل بر اساس تخصص و اهداف شخصی برای حرفه ای تر دیدهشدن
- تکمیل بخشهای رزومه مانند About (درباره من)، Experience (سوابق کاری)، Education (تحصیلات) و Skills (مهارتها)
- افزودن بخشهای Certifications، Projects، Recommendations و …
- آشنایی با اصول شبکهسازی و روشهای برقراری ارتباط حرفهای در لنیکدین
- مروری بر بخش Jobs (بخش مشاغل)؛ آموزش جستجوی فرصتهای شغلی
- انتخاب ایده محتوایی مناسب برای انتشار در لینکدین
- ابزارهای analytics بررسی آمارههای بازدید، نرخ تعامل و … محتوای منتشرشده
- یادگیری در لینکدین با LinkedIn Learning، پلتفرم آموزش آنلاین وابسته به لینکدین
- تعامل حرفهای در لینکدین: comment ، like ،اشتراکگذاری و انتشار post
- ساخت و مدیریت Business Page
- آشنایی با بخش Home (خانه) لینکدین؛ مرور تایملاین اختصاصی
Power BI
- آشنایی با Business Intelligence (هوش تجاری)
- آشنایی با data sources و اتصال دادهها به منابع مختلف
- توضیح فرآیند data transformation (تغییر و تبدیل داده) با ابزار
- آشنایی با شاخص و metric در زبان DAX
- آموزش رسم نمودارها و تصاویر تحلیلی
- creating visuals
- کاربرد هوش مصنوعی در power bi
- ساخت dashboard (داشبورد) یکپارچه و حرفهای برای نمایش نتایج تحلیل دادهها
- آموزش مراحل انتشار تحلیل و داشبورد در Power BI Service
آمادگی برای مصاحبه
- SQL interview preparation
- Data Analysis interview preparation
- Python interview preparation
داستان پردازی و ارائه گزارش
- یکی از مهارتهای کاربردی در حوزه دیتا، نحوه گزارش دهی و ارائه نتایج آماری به دست آمده است.
کارگاه رزومه نویسی
- کارگاه رزومه نویسی برای دیتاآنالیست ها
machine learning مقدماتی
- تعریف machine learning و تفاوت آن با برنامهنویسی سنتی
- آشنایی با الگوریتم linear regression (رگرسیون خطی)
- مبانی logistic regression برای دستهبندی دادهها
- معرفی scikit
- learn کتابخانه قدرتمند و محبوب پایتون برای پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین
- توضیح اجزای اصلی کتابخانه Scikit
- learn
- آموزش hyperparameter و تفاوتش با parameter
- معرفی روشهای model validation (ارزیابی/اعتبارسنجی مدل)
- آشنایی با feature engineering فرآیند ساخت، انتخاب یا تغییر ویژگیهای داده جهت افزایش دقت مدل
کاربردها و استفاده از ابزار هوش مصنوعی در حوزه دیتا
- راهنمای پرامپت نویسی صحیح
- Vibe coding کد نویسی با هوش مصنوعی و
- ابزارهای تحلیل داده بر پایه هوش مصنوعی
پروژه نهایی
- دیتای مسابقات تنیس
- دیتای فروشگاهی
پنل انتقال تجربه
- در این بخش با تجربیات و دانش حرفهای افراد موفق در حوزهی دیتا همراه خواهید شد.(هر جلسه ۱.۵ ساعت)
- عماد عربیان(سینیور دیتا آنالیست دیجیکالا)
- پیمان رضوی(سینیور دیتا آنالیست اسنپ)
- سید عارف موسوی(سینیور دیتا آنالیست دیجیکالا)
مدرسان دوره تحلیل داده یا دیتا آنالیز (Data Analysis)
چرا این دوره؟
مزایای این دوره
.png&w=128&q=75)
از زبان دانش پذیران آکادمی
دانشپذیران دورههای قبل دربارهی دوره چه میگویند؟
در شرایط بسیار سختی در بوت کمپ شرکت کردم و فکر میکردم که نتونم تمومش کنم ولی با پشتکار بسیار خواستن توانستن است رو تجربه کردم ممنون از تیم بوت کمپ که شرایط این تجربه ی خوب رو ایجاد کردند
مهدیه علوی
مسیرآموزشی در دانشکار
زمانبندی دوره
برنامه هفتگی
هزینه دوره و ثبتنام اولیه
سوالات متداول
سوالات شما پاسخ داده نشد؟
چرا تحلیل داده یک مهارت کلیدی برای آینده شغلی است؟
بسیاری از شرکتها بهدنبال متخصصانی هستند که بتوانند دادهها را تجزیهوتحلیل کرده و راهکارهای بهینه ارائه دهند. امروزه آموزشگاهها و پلتفرمهای آنلاین متعددی، بوتکمپ تحلیل داده (Data Analysis Bootcamp) را ارائه میدهند که به یادگیری سریع و عملی این مهارت کمک میکند.
بوت کمپ آنلاین تحلیل داده (Data Analysis) دانشکار چیست؟
بوتکمپ تحلیل داده (Data Analysis) دانشکار یک دوره آموزشی فشرده و تخصصی است که برای افرادی که قصد ورود به دنیای تحلیل داده را دارند، طراحی شده است. این بوتکمپ بهصورت آنلاین برگزار شده و شامل آموزشهای عملی، پروژههای واقعی و تمرینات تعاملی است.
بوت کمپ تحلیل داده برای چه کسانی مناسب است؟
بوت کمپ تحلیل داده دانشکار برای گروههای زیر توصیه میشود:
- متخصصان حوزه فناوری اطلاعات که قصد دارند مهارتهای خود را در زمینه تحلیل داده ارتقا دهند.
- دانشجویان و فارغالتحصیلان رشتههای فنی و مهندسی که به دنبال فرصتهای شغلی در حوزه تحلیل داده هستند.
- کارآفرینان و صاحبان کسبوکار که میخواهند از دادهها برای تصمیمگیریهای استراتژیک استفاده کنند.
- افرادی که به یادگیری زبانهای برنامهنویسی تحلیل داده مانند Python و SQL. علاقه مند هستند.
اگر شرایط ذکر شده شامل حال شما میشود، توصیه میکنیم هرچه سریعتر یادگیری دوره بوت کمپ تحلیل داده را شروع کنید.
نحوه دریافت مدرک معتبر تحلیل داده
برای دریافت مدرک، دانشجویان باید پروژههای عملی دوره را تکمیل کرده و آزمونهای نهایی را با موفقیت پشت سر بگذارند.
تفاوت دوره تحلیل داده دانشکار با سایر بوت کمپهای تحلیل داده
بوت کمپ تحلیل داده دانشکار دارای ویژگیهای منحصر به فردی است که به شرح زیر است:
- رویکرد پروژهمحور: دانشجویان بهجای آموزش تئوری صرف، مهارتهای خود را از طریق کار بر روی پروژههای واقعی تقویت میکنند.
- آموزش ابزارهای تخصصی: از ابزارهای پیشرفته مانند Power BI، SQL و Python برای تجزیهوتحلیل دادهها استفاده میشود.
- مدرسان حرفهای: تدریس توسط متخصصان مجرب حوزه تحلیل داده که تجربه کاری واقعی در این صنعت دارند.
- پشتیبانی و راهنمایی: مشاوره و پشتیبانی در طول دوره برای کمک به دانشجویان در یادگیری بهتر و حل چالشهای فنی ارائه میشود.
با بررسی و در نظر گرفتن این تفاوتها میتوانید بهترین گزینه را انتخاب کنید.
آموزش تحلیل داده: موضوعات و سرفصلهای دوره
مباحثی که در دوره تحلیل داده (Data Analysis Course) دانشکار تدریس میشود، شامل موارد زیر است:
- مقدمهای بر تحلیل داده و آشنایی با اهمیت آن در صنایع مختلف
- آمار و احتمال (Statistics & Probability) برای درک عمیقتر دادهها و انجام تحلیلهای آماری
- پاکسازی داده (Data Cleaning) برای آمادهسازی دادههای خام و بهینهسازی آنها
- مدلسازی داده (Data Modeling) برای ایجاد ساختارهای اطلاعاتی مناسب
- تجسم دادهها (Data Visualization) با ابزارهایی مانند Power BI
پس از پایان سرفصل های دوره تحلیل داده دانشکار، میتوانید به هدفهای خود در زمینه تحلیل داده برسید.
بهترین ابزارها و نرمافزارهای تحلیل داده کدامند؟
برای اجرای موفق تحلیل داده، استفاده از ابزارهای مناسب ضروری است. برخی از بهترین نرمافزارهای این حوزه عبارتند از:
- Python و Pandas برای پردازش و تحلیل دادهها
- SQL برای مدیریت و بازیابی دادهها از پایگاههای اطلاعاتی
- Power BI برای ایجاد داشبوردها و گزارشهای بصری
- Excel برای انجام تحلیلهای اولیه و مدلسازی دادهها
با استفاده از این ابزارها که در بوت کمپ تحلیل داده دانشکار ارائه میشوند، یادگیری تحلیل داده سریع تر و کاربردی تر خواهد بود.
آموزش تحلیل داده با ابزارهای کاربردی
استفاده از نرمافزارهای مختلف در این دوره به تحلیلگران کمک میکند تا از دادههای خام، اطلاعات ارزشمندی استخراج کرده و تصمیمات بهتری بگیرند. در ادامه به بررسی این ابزار ها میپردازیم.
دوره تحلیل داده با Power BI و DAX
Power BI قابلیت اتصال به منابع مختلف دادهای را دارد و امکان تجسم اطلاعات را به شیوهای کاربرپسند فراهم میکند. در دوره تحلیل داده با Power BI و DAX، دانشجویان با نحوه کار با این ابزار، طراحی داشبوردهای پویا و استفاده از زبان DAX (Data Analysis Expressions) برای پردازش دادهها آشنا میشوند.
نقش SQL و Excel در تحلیل داده
پایگاه دادهها بخش مهمی از هر سیستم اطلاعاتی هستند و SQL به تحلیلگران داده امکان میدهد تا دادهها را بازیابی، تغییر داده و تحلیل کنند. استفاده از مدلسازی داده (Data Modeling) در پایگاههای داده به سازماندهی بهتر اطلاعات کمک میکند.
Excel یکی از ابزارهای پایه در تحلیل داده است که برای تحلیلهای آماری، تجسم دادهها و انجام محاسبات پیچیده استفاده میشود. این نرمافزار قابلیتهایی مانند Power Query و Pivot Table را ارائه میدهد که به کاربران در پردازش دادهها کمک میکند.
استفاده از Python و Pandas برای تحلیل داده
Python یکی از محبوبترین زبانهای برنامهنویسی برای تحلیل داده است و کتابخانه Pandas ابزار قدرتمندی برای پردازش دادههای ساختاریافته محسوب میشود. در تحلیل داده با Python، مراحل زیر انجام میشود:
- وارد کردن و پردازش دادهها با Pandas
- پاکسازی داده (Data Cleaning) و مدیریت مقادیر گمشده
- تحلیل آماری دادهها با استفاده از توابع Pandas
- تجسم دادهها (Data Visualization) با استفاده از Matplotlib و Seaborn
یادگیری این ابزارها به تحلیلگران داده کمک میکند تا دادهها را بهصورت بهینه ساختاردهی کرده و بینشهای ارزشمندی از آنها استخراج کنند.
چگونه تحلیل داده را یاد بگیریم؟ (نقشه راه Data Analysis)
قبل از ورود به دنیای تحلیل داده، باید برخی مهارتهای پایهای را یاد گرفت که در ادامه ذکر شده است:
- درک مفاهیم آماری و ریاضی: تحلیل داده بر مبانی آمار و احتمال (Statistics & Probability) استوار است، بنابراین درک این مفاهیم ضروری است.
- آشنایی با پایگاههای داده و SQL: توانایی مدیریت و استخراج داده از پایگاههای اطلاعاتی اهمیت زیادی دارد.
- تسلط بر ابزارهای تحلیل داده: یادگیری نرمافزارهایی مانند Power BI و Excel برای تجسم و تحلیل دادهها مهم است.
با یادگیری این پیشنیازها، مسیر ورود به حوزه تحلیل داده برای شما هموارتر شده و میتوانید بهسرعت مهارتهای پیشرفتهتر را بیاموزید.
گامهای یادگیری تحلیل داده (از مبتدی تا پیشرفته)
برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده حرفهای، باید مراحل زیر را طی کرد:
- آشنایی با مفاهیم پایهای: یادگیری مبانی آمار، احتمال و نحوه کار با دادهها
- کار با پایگاههای داده: یادگیری SQL برای استخراج و مدیریت دادهها
- آموزش Excel و Power BI: استفاده از ابزارهای تجسم داده و تحلیل اطلاعات
- برنامهنویسی با Python: کار با Pandas و Matplotlib برای پردازش و نمایش دادهها
- انجام پروژههای عملی: کار روی پروژههای واقعی برای درک بهتر تحلیل داده
با طی کردن این مراحل، میتوانید مهارتهای لازم برای تحلیل داده را از پایه تا سطح پیشرفته یاد بگیرید.
بهترین منابع برای یادگیری تحلیل داده
برای یادگیری تحلیل داده، منابع مختلفی وجود دارد که شامل موارد زیر است:
- دورههای آنلاین آموزشی: شرکت در بوت کمپهای تحلیل داده برای یادگیری عملی
- کتابهای تخصصی: مطالعه کتابهایی در زمینه مدلسازی داده (Data Modeling) و تجسم دادهها (Data Visualization)
- پروژههای عملی: انجام تمرینهای مختلف برای افزایش مهارتهای تحلیلی
با شرکت در دوره حرفه ای تحلیل داده دانشکار و بررسی پروژه های واقعی، مهارتهای خود را تقویت کنید و وارد دنیای حرفهای این حوزه شوید.
چالشهای یادگیری تحلیل داده و راهحل آنها
بسیاری از افراد در مسیر یادگیری تحلیل داده (Data Analysis) با دشواریهایی مانند درک مفاهیم پیچیده آماری، یادگیری ابزارهای جدید و تسلط بر مدلسازی داده (Data Modeling) مواجه میشوند.
یکی دیگر از چالشهای مهم، پاکسازی داده (Data Cleaning) است که نیاز به دقت و دانش فنی دارد تا دادههای نامعتبر و نادرست شناسایی و اصلاح شوند.
درک مفاهیم آمار و احتمال (Statistics & Probability) نیز برای تحلیل صحیح دادهها ضروری است، اما ممکن است در ابتدا چالشبرانگیز باشد. با این حال، با تمرین مستمر و انجام پروژههای عملی، میتوان این موانع را پشت سر گذاشت.
آیا برای تحلیل داده باید برنامهنویسی بلد باشم؟
Excel و Power BI امکان مدلسازی داده و تجسم دادهها را فراهم میکنند. برای تحلیلهای پیشرفتهتر با برنامهنویسی ، یادگیری زبانهایی مانند Python و SQL ضروری است. Python همراه با Pandas برای پردازش و پاکسازی دادهها بسیار مفید است.
سختترین بخش یادگیری تحلیل داده چیست؟
برخی از سختترین بخشهای این مسیر عبارتند از درک اصول آماری و ریاضی، مدیریت حجم بالای دادهها، تسلط بر ابزارهای متنوع و مهارتهای تجسم دادهها که با تقسیم یادگیری به مراحل کوچکتر و تمرین مداوم، میتوان این چالشها را بهتدریج پشت سر گذاشت.
چقدر زمان نیاز دارم تا یک تحلیلگر داده شوم؟
بهطور کلی 3 تا 6 ماه برای یادگیری مفاهیم اولیه شامل آمار و احتمال، کار با Excel و تحلیل دادههای ساده، 6 تا 12 ماه برای تسلط بر SQL، Power BI، Python و اجرای پروژههای عملی و بیش از 12 ماه برای یادگیری تخصصیتر در زمینه مدلسازی داده و اجرای تحلیلهای پیشرفته زمان لازم است.
بازار کار و درآمد تحلیلگران داده
در ایران مشاغل مرتبط با تحلیل داده در حال رشد هستند و شرکتها نیاز فزایندهای به متخصصان این حوزه دارند. ابزارهایی مانند Excel، SQL و Power BI بهطور گسترده در شرکتهای ایرانی استفاده میشوند. همچنین بسیاری از شرکتهای بینالمللی از Python و Pandas برای تجزیهوتحلیل دادهها استفاده میکنند.
نیاز به مشاوره برای انتخاب دوره تحلیل داده دارید؟
بسیاری از علاقهمندان به این حوزه با سوالاتی مانند کدام مسیر برای من مناسبتر است؟ یا آیا باید ابتدا برنامهنویسی یاد بگیرم یا از ابزارهای بصری مانند Power BI شروع کنم؟ مواجه میشوند. در صورتی که هنوز مطمئن نیستید از کجا شروع کنید، میتوانید از خدمات مشاوره رایگان برای انتخاب مسیر یادگیری مناسب استفاده کنید.
ارتباط با پشتیبانی و پاسخ به سوالات متداول درباره دوره
در صورتی که درباره دوره تحلیل داده دانشکار سوالی دارید، تیم پشتیبانی آماده است تا پاسخگوی شما باشد. برخی از سوالات متداول شامل موارد زیر هستند:
- آیا شرکت در دوره نیاز به دانش قبلی در برنامهنویسی دارد؟
- نحوه دریافت مدرک معتبر این دوره چگونه است؟
- آیا این دوره بهصورت آنلاین برگزار میشود؟
اگر سوالی دارید که در لیست بالا نیست، میتوانید از طریق کانالهای ارتباطی مختلف با تیم پشتیبانی در تماس باشید.
ثبت نام در دوره تحلیل داده دانشکار
شرکت در دوره تحلیل داده دانشکار فرصتی ایدهآل برای یادگیری مهارتهای تحلیل داده از پایه تا پیشرفته است. برای ثبتنام در دوره تحلیل داده دانشکار، کافی است مراحل زیر را دنبال کنید:
- ثبتنام در دوره
- شرکت در کلاسهای آنلاین و دسترسی به محتوای آموزشی
- تمرین و کار بر روی پروژههای عملی
- شرکت در آزمون نهایی و کسب نمره قبولی
- دریافت مدرک معتبر
با دریافت این مدرک و تلاش و پشتکار خود، شما میتوانید بهعنوان یک تحلیلگر داده در شرکتهای مختلف مشغول به کار شوید.
شروع یادگیری و ساختن آینده شغلی در حوزه تحلیل داده
اگر میخواهید در مسیر آموزش تحلیل داده گام بردارید، بهترین راه شروع، شرکت در دوره تحلیل داده یا بوت کمپ تحلیل داده (Data analysis) دانشکار است که به شما کمک میکند مهارتهای موردنیاز را از طریق تمرین و پروژههای واقعی یاد بگیرید.
در مجله دانشکار بخوانید...
آکادمی (بوتکمپ)
آکادمی (استارکمپ)
آکادمی (اسکیلکمپ)
می باشد