مشاوره رایگان

علم داده، راهنمای تصمیم‌گیری‌های هوشمند در دنیای مدرن! در مسیر دانشمند داده، شما یاد می‌گیرید چگونه با تحلیل داده‌ها و استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، مسائل پیچیده را حل کرده و مدل‌های هوش مصنوعی کارآمد ایجاد کنید. این مسیر با طراحی دقیق، مهارت‌های لازم برای ورود به حرفه دانشمند داده را در 3 گام اصلی و یک گام اختیاری ارائه می‌دهد.

محتوای آموزشی مسیر دانشمند داده

طرح غیرحضوری / آفلاین / اشتراکی

DaycheTrainingPath

دانشمند داده چه جایگاهی دارد؟!

در عصر دیجیتال، داده‌ها به عنوان یکی از ارزشمندترین دارایی‌های هر سازمان شناخته می‌شوند. دانشمندان داده به‌عنوان متخصصانی که توانایی استخراج ارزش از این داده‌ها را دارند، در مرکز تحول دیجیتال قرار دارند. آن‌ها نه‌تنها با تحلیل داده‌ها، بلکه با ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی و ارائه راه‌حل‌های داده‌محور، نقشی کلیدی در تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه ایفا می‌کنند.

دانشمند داده، شغلی با تأثیرگذاری بالا و آینده‌ای روشن است. آیا آماده‌اید در این مسیر هیجان‌انگیز قدم بگذارید؟

چرا دانشمند داده یک شغل بی‌رقیب است؟

  1. تقاضای بالا: در تمامی صنایع از فناوری تا بهداشت و مالی، نیاز به دانشمندان داده رو به افزایش است.
  2. درآمد جذاب: حقوق دانشمندان داده از بسیاری از مشاغل حوزه فناوری بالاتر است و یکی از پردرآمدترین حرفه‌ها در دنیا محسوب می‌شود.
  3. چالش‌برانگیز و جذاب: دانشمند داده باید از خلاقیت، تحلیل و مهارت‌های برنامه‌نویسی برای حل مسائل پیچیده استفاده کند.
  4. نقش استراتژیک: دانشمندان داده نقشی حیاتی در تعیین استراتژی‌های سازمان ایفا می‌کنند و مستقیماً به تصمیم‌گیری‌های کلان کمک می‌کنند.

کجا می‌توانید به عنوان دانشمند داده فعالیت کنید؟

  • شرکت‌های فناوری: تحلیل داده‌های کاربران، بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده.
  • سازمان‌های مالی: پیش‌بینی رفتار مشتریان، شناسایی تقلب و بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری‌ها.
  • صنایع بهداشتی: تحلیل داده‌های بیماران، پیش‌بینی بیماری‌ها و بهبود خدمات درمانی.
  • حوزه‌های دولتی و غیرانتفاعی: بهینه‌سازی سیاست‌گذاری‌ها و استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های اجتماعی.

مهارت‌های دانشمند داده موفق

یک دانشمند داده موفق ترکیبی از مهارت‌های زیر را دارد:

  • توانایی تحلیل داده‌ها و کشف الگوهای پنهان.
  • مهارت‌های برنامه‌نویسی (پایتون، R و SQL).
  • درک عمیق از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.
  • توانایی ارتباط مؤثر برای ارائه نتایج به تیم‌های مختلف.

اهداف اصلی مسیر

  1. درک کامل از فرآیند تحلیل داده‌محور (CRISP-DM).
  2. تسلط بر ابزارهای تحلیل داده، برنامه‌نویسی و الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
  3. آماده‌سازی برای حل مسائل انواع داده‌های متنی و تصویری.
  4. مهارت در استفاده از منابع داده متنوع (دیتابیس، API، وب).
  5. آماده‌سازی برای محیط‌های حرفه‌ای با استفاده از تکنولوژی‌های به‌روز و زیرساخت های Big Data.

ویژگی‌های کلیدی این مسیر

  • پشتیبانی دائمی: دسترسی به ویدیوها، کلاس‌ها و رفع اشکال بدون محدودیت.
  • آموزش پروژه‌محور: انجام پروژه‌های عملی در هر گام برای تجربه واقعی.
  • مناسب برای همه علاقه‌مندان: بدون نیاز به پیش‌نیاز تخصصی.
  • مطابقت کامل با نیاز بازار کار: محتوا و تکنولوژی‌ها بر اساس نیازهای صنعت طراحی شده‌اند.

مزایای شرکت در این مسیر

  1. جامع و حرفه‌ای: محتوای دوره شامل تمامی جنبه‌های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده حرفه‌ای است.
  2. آموزش کاربردی: از مفاهیم پایه تا پروژه‌های واقعی، همه مهارت‌ها را یاد خواهید گرفت.
  3. پشتیبانی و منابع: دسترسی دائمی به محتواها و امکان استفاده نامحدود از سرویسهای آموزشی.
  4. ارتباط با صنعت: محتوای آموزشی مطابق با نیازهای روز بازار کار طراحی شده است.

مدت زمان و نحوه برگزاری

  • مدت زمان کل دوره: 50 هفته (3 گام اصلی و 1 گام اختیاری).
  • نحوه برگزاری:
    • فرمت غیرحضوری: ترکیب از کلاس‌های آنلاین و آفلاین و گروه های پشتیبانی.
    • جلسات رفع اشکال و دسترسی به ویدیوهای آموزشی.
    • انجام پروژه‌های عملی در هر گام.

مسیر دانشمند داده دایکه

این مسیر شامل ۳ گام اصلی و یک گام اختیاری است. هر گام شامل کورس‌های آموزشی منظم و پروژه‌های عملی است.

  •  
  •  
  •  
  •  

گام اول: تحلیلگر داده محور

  • مدت زمان: ۲۲ هفته
  • کورس‌ها:
    1. شیرجه در علم داده
    2. آمار برای علم داده
    3. فرآیند داده کاوی و یادگیری ماشین کاربردی
  • خروجی:
    – تسلط بر نقشه راه پیشبرد پروژه های تحلیلی دیتاساینس و چالش های آن.
    – تسلط بر تحلیل آماری داده، آماده سازی و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین در چارچوب متدولوژی CRISP-DM.
    – شیرجه در برنامه نویسی پایتون و کتابخانه های تخصصی: pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn and scikit-learn در حل و پیاده سازی مسائل دیتاساینس.
  •  
  •  
  •  
  •  

گام دوم: تکنسین دیتاساینس

  • مدت زمان: ۱۶ هفته
  • کورس‌ها:
    1. برنامه‌نویسی پایتون
    2. منابع داده در پایتون
  • خروجی:
    – مهارت برنامه نویسی ماژولار و آشنایی با شی گرایی در پایتون.
    – قابلیت استفاده از ابزارهای مدیریت ورژن کد Git و کار تیمی در Github.
    – قابلیت استفاده از پایگاه داده مبتنی بر SQL، خواندن و نوشتن API و جمع آوری داده از وب (Web Crawling).
  •  
  •  
  •  
  •  

گام سوم: محیط حرفه‌ای و یادگیری عمیق کاربردی

  • مدت زمان: ۱۳ هفته
  • کورس‌ها:
    1. کاربری لینوکس و داکر
    2. تحلیل کلان داده
    3. یادگیری عمیق کاربردی
  • خروجی:
    – آشنایی با سیستم‌عامل لینوکس و داکر برای محیط‌های داده‌محور.
    – قابلیت استفاده از مهارت های تحلیل داده روی زیرساخت Big Data.
    – حل مساپل پیچیده و تحلیل داده های متنی و تصویری با استفاده از الگوریتم های مدرن یادگیری عمیق.
  •  
  •  
  •  
  •  

گام چهارم (اختیاری): متخصص هوش مصنوعی