از داده خام تا یک راهحل قابل ارائه
علم داده فقط یادگیری چند ابزار و الگوریتم نیست. در این مسیر یاد میگیرید مسئله را درست تعریف کنید، داده را بشناسید، تحلیل و مدلسازی انجام دهید و نتیجه را به شکلی قابل دفاع و قابل ارائه تبدیل کنید.
چرا یک مسیر یکپارچه؟
پراکندگی منابع، جای نقشه راه را نمیگیرد
چالش رایج یادگیری خودآموز
- نامشخص بودن ترتیب یادگیری مهارتها
- فاصله میان یادگیری ابزار و حل مسئله
- ناتمام ماندن تمرینها بدون بازخورد
- نداشتن خروجی منسجم برای پورتفو
پاسخ مسیر دایکه
هر گام، یک نقش روشن در رشد شما دارد: ابتدا تحلیل و ارائه مدیریتی، سپس مدلسازی دادهمحور و در ادامه مهارتهای فنی لازم برای کار حرفهای با داده.
معماری مسیر
سه گام؛ سه سطح از توانمندی
هر گام یک خروجی مستقل و معنادار دارد و در عین حال شما را برای مرحله بعد آماده میکند.
-
گام ۱نگرش و تحلیل
تحلیلگر دادهمحور
شناخت مسئله و تحلیل آماری داده، سپس تبدیل نتیجه تحلیل به یک گزارش مدیریتی تعاملی و قابل دفاع.
کورسهای این گام
- کورس ۱شیرجه در علم داده
- کورس ۲آمار برای علم داده
- کورس ۳Power BI
- تعریف مسئله و شناخت چرخه CRISP-DM
- تحلیل اکتشافی، آزمون فرض و A/B Test
- تعریف KPI و طراحی داشبورد مدیریتی در Power BI
خروجی گامتحلیل داده فروش واقعی و ارائه Insight در داشبورد مدیریتی -
گام ۲مدلسازی
مدلساز دادهمحور
عبور از تحلیل به ساخت، ارزیابی و بهبود مدلهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای دادههای ساختیافته، متن و تصویر.
کورسهای این گام
- کورس ۱دادهکاوی و یادگیری ماشین کاربردی
- کورس ۲یادگیری عمیق کاربردی
- آمادهسازی داده، Feature Engineering و Pipeline
- طبقهبندی، رگرسیون، خوشهبندی و ارزیابی مدل
- شبکههای عصبی و تحلیل کاربردی متن و تصویر
خروجی گامساخت، مقایسه و دفاع از مدل مناسب برای یک مسئله واقعی -
گام ۳مهارت فنی
تکنسین دیتاساینس
توسعه توان برنامهنویسی و کار با منابع داده برای اجرای مستقلتر جریانهای فنی پروژه و همکاری در تیمهای داده.
کورسهای این گام
- کورس ۱برنامهنویسی پایتون
- کورس ۲منابع داده در پایتون
- برنامهنویسی ماژولار و شیگرایی در Python
- Git و همکاری در GitHub
- SQL، REST API، FastAPI و جمعآوری داده از وب
خروجی گاماجرای جریان فنی دریافت، ذخیرهسازی و پردازش داده
نتیجه یادگیری
در پایان مسیر چه کارهایی میتوانید انجام دهید؟
صورتبندی مسئله
نیاز واقعی را به یک مسئله قابل تحلیل با داده تبدیل کنید.
شناخت و آمادهسازی داده
کیفیت داده را بررسی و آن را برای تحلیل و مدلسازی آماده کنید.
تحلیل و مدلسازی
روش مناسب را انتخاب و نتیجه را با معیارهای درست ارزیابی کنید.
دسترسی به منابع داده
با پایگاه داده، API و دادههای وب در پروژههای خود کار کنید.
داشبورد و روایت داده
KPIها و Insightهای تحلیلی را در یک داشبورد مدیریتی Power BI ارائه کنید.
ساخت پورتفو
خروجیهای منتخب را برای GitHub، Kaggle یا رزومه آماده کنید.
تجربه پروژه
یادگیری در بستر مسئلههای واقعی
پروژهها کمک میکنند آموختهها را از سطح مفهوم به یک خروجی قابل مشاهده و قابل توضیح تبدیل کنید.
تحلیل و ارائه مدیریتی
از تعریف مسئله و تحلیل آماری تا ارائه Insight به تصمیمگیران
پروژه کورس آمار برای علم داده
تحلیل آماری و طراحی A/B Test
تحلیل توصیفی و استنباطی داده، صورتبندی فرضیه، انتخاب آزمون مناسب و اجرای A/B Test برای پاسخهای باینری و کمی؛ سپس تفسیر نتایج برای یک تصمیم دادهمحور.
Power BI · داده واقعی سازمان
تحلیل فروش و داشبورد مدیریتی
تعریف مسئله و KPI، اتصال و آمادهسازی دادههای واقعی فروش، مدلسازی تحلیلی، ساخت داشبورد و ارائه و دفاع از Insightها.
مدلسازی روی مسئلههای واقعی
پروژههای ساختیافته، رقابتی و کسبوکاری در یادگیری ماشین و عمیق
پروژه پایانی واقعی دایکه
تحلیل رفتار مشتریان و نمایهسازی گروه هدف
تحلیل دادههای واقعی رفتار مشتری، کشف الگوها، بخشبندی و تفسیر گروههای هدف برای تصمیمهای بازاریابی و محصول.
پروژههای یادگیری ماشین
اعتبارسنجی مشتری و پیشبینی قیمت مسکن
از پاکسازی و مهندسی ویژگی تا Pipeline، مقایسه و ارزیابی مدل؛ همراه با آمادهسازی و ارسال خروجی پروژه قیمت مسکن در Kaggle.
حوزههای تجربه پروژهای یادگیری عمیق
کار با دادههای زمانی، متنی و تصویری
براساس نسخه در حال بازتولید کورس، تجربههای عملی مشابه پیشبینی روی سریهای زمانی، تحلیل متن و احساسات، طبقهبندی تصویر و استفاده از مدلهای ازپیشآموزشدیده پوشش داده میشود.
مصادیق دقیق پروژهها پس از نهاییشدن نسخه بازتولیدشده کورس اعلام میشوند.
پروژه End-to-End برای پورتفوی حرفهای
یک رویکرد صفر تا صد برای عبور از اسکریپتهای آموزشی به ساخت یک خروجی مهندسیشده
پروژه نهایی منابع داده در پایتون
از API دادههای مالی تا جریان آماده استقرار
دادههای تاریخی و بلادرنگ از API دریافت میشوند، ساختار پایگاه داده طراحی و دادهها ذخیره میشوند، شاخصهای محاسباتی ساخته و بهروزرسانی میشوند و کد پروژه برای ارائه و استقرار یکپارچه میشود. این پروژه برای نمایش توان فنی دانشمند داده در پورتفو و آمادهشدن برای ورود به دنیای ML Engineering طراحی شده است.
- ۱دریافت داده تاریخی و Real-time از API
- ۲طراحی Database و ذخیرهسازی
- ۳محاسبه و بهروزرسانی شاخصها
- ۴نمایش روند و خروجی تحلیلی
- ۵یکپارچهسازی کد برای استقرار
پروژه نهایی مکمل
ساخت Web API پردازش متن از یک URL
اعتبارسنجی ورودی، Web Scraping، استخراج و پردازش متن، تولید ابر کلمات، مدیریت خطا و یکپارچهسازی پروژه برای استقرار.
پروژهها و تجربههای عملی این بخش از برنامه مرجع کورسها استخراج شدهاند. جزئیات اجرایی و دادههای هر پروژه مطابق برنامه نهایی همان دوره ارائه میشود.
روش یادگیری
تماشای محتوا، نقطه شروع است؛ نه پایان یادگیری
- ۱محتوای ساختاریافتهیادگیری مفاهیم و مشاهده پیادهسازی
- ۲تمرین و پروژهدرگیر شدن با داده و چالش واقعی
- ۳جلسه آنلاینتکمیل بحث، رفع ابهام و حل مسئله
- ۴بازخورد و اصلاحشناسایی خطا و بهبود رویکرد
- ۵خروجی قابل ارائهمستندسازی و تکمیل نمونهکار
انتخاب آگاهانه
این مسیر برای شما مناسب است؟
مناسب شماست اگر…
- یک نقشه راه منظم برای ورود جدی به علم داده میخواهید.
- آمادهاید برای تمرین و پروژه، زمان هفتگی مشخصی کنار بگذارید.
- میخواهید علاوه بر ابزار، روش حل مسئله را یاد بگیرید.
- بازخورد مدرس و امکان رفع اشکال برایتان مهم است.
احتمالاً مناسب شما نیست اگر…
- فقط یک آموزش بسیار کوتاه برای یک ابزار مشخص میخواهید.
- فعلاً فرصتی برای تمرین و انجام پروژه ندارید.
- تنها هدف شما دریافت مدرک بدون درگیری عملی است.
- انتظار دارید بدون استمرار، به نتیجه حرفهای برسید.
محتوای تکمیلی
آمادگی بیشتر برای محیطهای حرفهای
آموزشهای ویدیویی منتخب لینوکس و Docker و همچنین آشنایی با Big Data بهعنوان محتوای تکمیلی در پروفایل ثبتنامکنندگان قرار میگیرند. این محتواها مکمل مسیر اصلیاند و جزو تعهد جلسات آنلاین مسیر محسوب نمیشوند.
پیش از ثبتنام
پرسشهای پرتکرار
آیا برای شروع باید برنامهنویسی پایتون بلد باشم؟
مسیر با هدف ایجاد یک ورود ساختاریافته طراحی شده است و برنامهنویسی پایتون نیز در معماری آن پوشش داده میشود. با این حال، پیگیری منظم تمرینها و اختصاص زمان کافی برای یادگیری مهارتهای فنی ضروری است.
تفاوت این مسیر با ثبتنام در چند دوره مستقل چیست؟
دورههای مسیر با ترتیب و ارتباط مشخص کنار هم قرار گرفتهاند؛ هر گام خروجی مرحله قبل را توسعه میدهد و شما را برای سطح بعد آماده میکند. همراهی، پروژه و جلسات رفع اشکال نیز در همین چارچوب دنبال میشوند.
اگر شاغل باشم میتوانم مسیر را دنبال کنم؟
بله، به شرط آنکه علاوه بر مشاهده محتوا و حضور در جلسات، برای تمرین و پروژه زمان هفتگی ثابتی در نظر بگیرید. جزئیات زمانبندی جلسات و شیوه برگزاری در مشخصات همین صفحه نمایش داده میشود.
اگر از برنامه آموزشی عقب بمانم چه میشود؟
ویدئوهای آموزشی و سازوکار بازآموزی کمک میکنند یادگیری را ادامه دهید. شرایط دقیق دسترسی، انتقال یا بازآموزی بر اساس ضوابط اعلامشده برای دوره فعال اعمال میشود.
پروژهها تا چه اندازه هدایتشده هستند؟
در طول مسیر، ابتدا با تمرینها و پروژههای هدایتشده پیش میروید و بهتدریج مسئولیت بیشتری در انتخاب روش، پیادهسازی، ارزیابی و ارائه نتیجه بر عهده میگیرید.
بعد از این مسیر چه مسیری را میتوانم ادامه دهم؟
پس از کسب پایه تحلیلی، مدلسازی و مهارت فنی، میتوانید بر اساس هدف شغلی خود به سمت حوزههایی مانند مهندسی یادگیری ماشین یا مهندسی هوش مصنوعی حرکت کنید.
قدم بعدی
مسیر خود را از یک تصمیم روشن شروع کنید
جزئیات دورهها را بررسی کنید؛ اگر درباره تناسب مسیر با سابقه و هدف خود تردید دارید، پیش از ثبتنام از مشاوره دایکه استفاده کنید.

ماندانا نادری –
سلام وقت شما بخیر
نادری هستم از دانشجوهای دوره ۱۴ علم داده دایکه.
میخواستم تشکر کنم از محتوای آموزشی عالی که تا این مرحله در اختیارم گذاشتید.
ممنونم که موسسه برای نحوه و مبلغ پرداخت هم باهام همکاری کرد و دانشجوی دوره شدم.
الان کورس آمار رو گذروندم و کورس داده کاوری رو هم دارم میگذرونم، میخواستم از خانم دکتر ذوالقدر برای حوصله و دقت که توی آموزش این دو مبحث داشتن تشکر کنم.
واقعا حس میکنم دارم توی مسیرم پیشرفت میکنم.
راستش برای من خیلی مهمه که یه آموزش ساختارمند و صحیح و کامل داشته باشم تا پایه و ساختار اصلی موضوع توی ذهنم ساخته بشه.
الان که مباحث رو میخونم میبینم دارم نگرش تحلیلی پیدا میکنم
بازم ممنونم از مجموعه ای که فراهم کردید.
مریم سادات طاهرانی –
واقعا دوره عالیه، من این دوره رو گذروندم و بینهایت از کیفیت آموزش راضی هستم
مجتبی ذوالفقاری –
یکی از اتفاقات مهم عمرم آشنایی با دایکه بود. چند سالی بود دنبال یادگیری دیتاساینس بودم اما منبع خوبی پیدا نمیکردم تا اینکه با دایکه آشنا شدم.
سبحان محمدی –
با کمک دایکه از حوزه نفت و گاز به خط مقدم تکنولوژی پرتاب شدم و اکنون شاغل در اروپا هستم
به علاقه مندان این حوزه بسیار توصیه میکنم حتما شرکت کنید و از دانش هر دو عزیزان دکتر تهرانی پور و محمدزاده استفاده کنید 👏
مریم کوشافر –
دایکه نگاه من رو به مفهوم داده تغییر داد و باعث شد حتی زندگی رو از بعد دیگه ای ببینم…
فاطمه صاحب اختیاری –
در مورد خودم من تصفیه مالی رو انجام دادم چون من دوره قبلی ها بودم و به دلیل پاره مشکلات نتونستم دوره ها رو ببینم الان مرتب دارم میبینم و یکشنبه شب ها هم شرکت دارم در دوره کوچینگ آنلاین
الان توی دوره ۱۸ ام هستم و مدرس جناب آقای دکتر شکری زاده
من خودم پایتون کار کردم
شاید بیشتر از بقیه درک کنم چقدر روش تدریس عالی دارن
و واقعا لذت میبرم از نوع بیان درک عمیق شون توی توضیحات مفاهیم
من به تمام کسانی که دیتاساینس میخوان کار کنن مجموعه شما رو نام بردم
محمدرضا رحیمی زاد –
با عرض سلام دوره ای که ثبت نام کردم درست همون چیزی بود که باید باشه.
راستش جزئیات بسیار برای من مهمه و به نظرم ویژگی مهم دوره های دایکه تمرکز روی جزئیات هست طوری که مخاطب به درک کامل مطلب برسه. انتخاب مدرس در دوره پایتون ویژگی مهم بعدی بوده. در کل بهتره بگم بیشتر از چیزی که انتظار داشتم بود ممنون از تیم خوبتون.
ساناز پرور –
در حال مهاجرت کاری به کانادا هستم و ۵ ماه است که در دایکه علم داده را بصورت بین رشته ای کار میکنم.
راضیه آریافرد –
چقدر این علم بینظیره چرا من انقدر دیر ثبت نام کردم؟!!! عالی هستین
من فکنم قل ثبت نام حداقل ۱۰ بار سوالات تکراری پرسیدم، و برام شگفت انگیز بود که همیشه با حوصله پاسخگو بودین…
یسنا اصلانی –
هر چقدر از حرفه ای بودن تیم دایکه بگم کم گفتم، من عقب موندم کمی ولی همیشه بهم انگیزه دادن، عالیه کلا
نوید طلایی –
بسیار حرفه ای مسیر آموزش ها و محتوای ویدیو ها طراحی شده
مهسا رمضانی –
من خیلی سال پیش شاگرد دکتر ذوالقدر بودم. الان بعد از چندین سال پیجتون رو اتفاقی دیدم. میخوام پیجتون رو به بچه ها معرفی کنم
راستش اونموقع هنوز دیتاساینس وجود نداشت بهش میگفتن دیتاماینینگ. قضیه حدودا ۸ سال پیشه ☺ دکتر ذوالقدر دوره دیتاماینینگ با نرم افزار SPSS تدریس میکردن. من اون دوره رو گذروندم.
و اینقدر اون دوره برای کارم و اون زمان برای ارشدم تاثیر گذار بود.
نیاز محمدزاده هنرور –
به عنوان فردی با ۱۵ سال سابقه تدریس، کیفیت و انسجام فیلم های آموزشی شرکت دایکه برای من بسیار جالب بود. در این دوره با صرف زمان کمی در هفته، به راحتی میتوان مطالب را دنبال کرد و تسک ها را انجام داد. رزومه بسیار قوی اساتید و پشتیبانی این گروه اطمینان خاطر زیادی به من داده است. تعهد بالای گروه دایکه به کیفیت آموزش و به روز بودن مطالب، به همراه پاسخدهی سریع و دقیق به سوالات، تجربه آموزشی بسیار خوبی برای من ایجاد کرده است.
احمد عباسیان –
دقت کردین وقتی تبدیل بشین به کسی که برای همه خیر بخواد، سیگنال های این عالم برای اینکه شما در این مسیر بمونید، بیشتر و بیشتر میشه…امروز پست دوست و استاد عزیزم Farivar Zarvandeh رو دیدم که متن زیر رو نوشته بود…من هم به خاطر اینکه به حرفاشون ایمان دارم و واقعا دایکه و کارش رو قبول دارم و به همه توصیه می کنم. DaycheGroup
اگر حوصله یادگرفتن از یوتویوب رو ندارین و می خواین یک مسیر مشخص رو همین بچه های ایرانی خودمون یادتون بدن، بر شما باد استفاده از این فرصت ناب. یک سال هم طول میکشه و بعدش هم خودمون می فرستیمتون اروپا اگر خواستین…خیلی ایده ها داری، خیلی کارها، بذار من تصمیم گیری رو برات راحت کنم…یک سال با دایکه دانشمند داده شو بعدش هم بیا پیش خودمون برات توی قلب اروپا کار پیدا می کنیم…هیچ کاری دیگه هم نمی خواد بکنی…این وسط یک سال هم روی زبانت کار کن.
پیام استاد فریور: 😍
خطاب به بچه هایی که قراره تو چندسال آینده وارد بازار کار بشن مخصوصا بازار بین الملل . ما داریم تو مارکت اروپا با چشم خودمون میبینیم که تقاضا برای نیروی کار داره به شدت متحول میشه ، نه اینکه شغلها از بین بره اما تسلط به هوش مصنوعی پر حوزهذشغلی هرکس داره به کلیدی ترین مهارت مورد تقاضا تو رزومه تبدیل میشه.
ای کسانی که ایمان نیاورده اید، بدانید و آگاه باشید آموزش هوش مصنوعی در مدارس چین و آمریکا تحت نظر وزارت علوم از دبستان تصویب شده و اروپا هم داره دوره های کارآموزی هوش مصنوعی رو از سطح دبیرستان شروع میکنه
من هم دارم مثل نوح به همه هشدار میدم 😁 هر روز برای آینده بچه هاتون رو چهارتا تا چیز سرمایه گذاری کنید
زبان سوم ( در کنار انگلیسی) ، هوش مصنوعی (اصول و مبانی صحیح)، ورزش و موسیقی . اینها سواد پایه یک انسان معمولی در ۵ سال آینده خواهد بود.