💎 راهنمای جامع شغلی کارشناس تحلیل داده‌ها

🔹 امروزه با توجه به وجود ابزارهای ذخیره‌سازی داده و نیز پیشرفت در ابزارهای پردازش داده‌ها، شرکت‌ها تمایل زیادی به استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده کسب‌وکار خود جهت استفاده برای بهبود فرایند تصمیم‌گیری دارند. لذا به دنبال افرادی هستند که بتوانند داده‌های ذخیره‌سازی شده را به صورت متمرکز و یکپارچه ذخیره و پاک‌سازی کنند و با استفاده از روش‌های آماری و توصیفی، شرایط فعلی و وضعیت جاری سازمان را توصیف کنند و راه‌حل‌هایی را برای بهبود کسب‌وکار ارائه کنند.

🔹 کارشناس تحلیل داده‌ها، فردی است که در زمینه تحلیل داده‌های آماری فعالیت می‌کند. این فرد مسئول تجزیه‌وتحلیل داده‌های موجود در یک تحقیق است و اطمینان حاصل می‌کند که نتایج به دست آمده از داده‌ها صحیح و قابل قبول هستند.


💢 برای آشنایی با شرح وظایف، مهارت‌ها، فرصت‌های شغلی و بازار کار کارشناس تحلیل داده‌ها به صورت رایگان، روی لینک زیر کلیک کنید: 👇🏻

▫️ آشنایی با شغل کارشناس تحلیل داده‌ها


🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

مصورسازی داده‌ها

🔸 در دنیای داده‌کاوی و کار با داده‌ها حجم فراوان داده‌ها بی‌شک کار توضیح داده‌ها و نمایش نتایج حاصل از بررسی داده‌ها را بسیار سخت می‌کند؛ لذا هر فردی در هر حیطه‌ای که با داده‌ها و اطلاعات وسیع آماری کار می‌کند، نیازمند ابزاری برای انتقال مفاهیم به ساده‌ترین شکل ممکن است.

🔸 در آموزش‌های زیر مصورسازی داده‌های آماری با چند ابزار مهم و کاربردی ارائه شده است.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش پیش پردازش و مصورسازی داده‌ها با Tidyverse در R

▫️ آموزش تصویرسازی داده‌ها در پایتون با کتابخانه Seaborn

▫️ آموزش ROOT و رابط pyROOT برای مصورسازی داده‌ها


🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

داده‌کاوی Data Mining

🔸 در رشته‌های مختلف علمی، نظریه‌های بسیار مهمی که با مطالعات میدانی به دست آمده‌اند، همگی دارای این مولفه مشترک هستند: به دست آوردن قواعد و قوانینی که توضیحی فشرده و مفهومی از داده‌های در دسترس را ارائه می‌دهند.

🔸 این عملیات، و مجموعه دیگری از کارهای مرتبط با آن، موضوع بحث یکی از زیرشاخه‌های مشترک علوم کامپیوتر و آمار، به نام داده‌کاوی است. فرایند کلی استخراج دانش از داده، معنای عام‌تری از داده‌کاوی را در بر دارد که به Knowledge Discovery from Data یا به اختصار KDD معروف است.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش اصول و روش های داده کاوی

▫️ آموزش داده کاوی Data Mining در MATLAB

▫️ آموزش داده کاوی یا Data Mining در RapidMiner

▫️ آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین در بازاریابی با RapidMiner

▫️ آموزش مفاهیم آماری در داده کاوی و پیاده سازی آن در Python

▫️ آموزش تخمین خطای طبقه بندی در داده کاوی


🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

🎉 جشنواره پلکان آموزشی فرادرس شروع شد.
 
🔶 در این جشنواره، شما می‌توانید با توجه به مقدار سبد سفارش خود تا ۶۵۰ هزار تومان تخفیف دریافت کنید.
 
برای دریافت کد تخفیف و مشاهده جزئیات این جشنواره، روی لینک زیر بزنید. 👇
 
🔗 ورود به صفحه جشنواره پلکان آموزشی — [کلیک کنید] 
 

📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌

آموزش‌ نرم‌افزار‌های یادگیری ماشین


نرم‌افزار WEKA

🔸 نرم‌افزار WEKA به عنوان یک ابزار گرافیکی با رابط کاربری کاربرپسند، امکان انجام فعالیت‌های مرتبط با یادگیری ماشین و داده‌کاوی را برای کاربران فراهم می‌کند. این نرم‌افزار به افرادی که تازه وارد حوزه یادگیری ماشین و داده‌کاوی شده‌اند یا افرادی که تمرکز آن‌ها بر روی جنبه‌های تحلیل داده‌ها بیشتر است، اجازه می‌دهد تا بدون داشتن دانش کدنویسی، در حوزه داده‌کاوی فعالیت کنند.

▫️ یادگیری ماشین و داده کاوی بدون کدنویسی با WEKA - [کلیک کنید]

ا ———————————————-

نرم افزار مدل سازی داده ها

🔸 اگر به دنبال نرم افزاری منسجم برای مدل سازی هستید که به کدنویسی های پیچیده نیازی نداشته باشد، Eureqa بهترین گزینه برای شما محسوب می شود. یادگیری و اجرای این نرم افزار هوش مصنوعی بسیار ساده است به طوری که طیف گسترده ای از مردم، از دانشجویان گرفته تا فعالین در بورس می توانند به راحتی آن را یاد گرفته و از آن استفاده کنند.

▫️ نرم افزار Eureqa Formulize برای یادگیری ماشین - [کلیک کنید]


🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

آشنایی با کلان داده Big Data

🔸 امروزه در عصر فناوری با نرخ بالای تولید محتوا توسط مخاطبین مواجه هستیم که به منظور مشاهده اطلاعات تولید شده در یک روز به چند سال زمان نیاز داریم، به همین دلیل تحلیل درست اطلاعات و به کارگیری نتایج درست از تحلیل مورد نیاز است.

🔸 کلان‌داده به حجم عظیمی از اطلاعات و نحوه تحلیل آن‌ها اطلاق می‌شود که می‌تواند کمک شایانی به سازمان‌های بزرگ در جهت اخذ تصمیمات مهم بکند. در سال‌های اخیر دانشمندان و محققین ویژگی‌های بسیاری را برای کلان‌داده که همگی با حرف “V” شروع می‌شوند، در نظر گرفته‌اند. لذا آشنایی با این مفهوم برای متخصصان فناوری و تحلیل‌گران سیستم لازم است.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش آشنایی با کلان داده یا Big Data

▫️ آموزش کلان داده و پایگاه داده غیر رابطه‌ای NOSQL

▫️ آموزش مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده

▫️ آموزش تجزیه و تحلیل کلان داده با Hadoop

▫️ آموزش Apache Cassandra

▫️ آموزش تحلیل داده‌های جریانی با Apache Kafka

▫️ آموزش پردازش زبان‌های طبیعی NLP در Python با پلتفرم NLTK



🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

🎉  هر آموزش فقط ۶۹ هزار تومان ! 
 
  در جشنواره «شگفتی آموختن» فرادرس شما می‌توانید هر یک از ۴۰۰ آموزش ارائه شده در این جشنواره را فقط با قیمت  ۶۹,۰۰۰ تومان تهیه کنید.
 
🔸 برای مشاهده آموزش‌های جشنواره، از لینک زیر استفاده کنید. 👇👇
 
🔗 ورود به صفحه جشنواره و مشاهده ۴۰۰ آموزش – [کلیک کنید]
 
🎁 کد تخفیف: AMG23


📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌

تحلیل شبکه های اجتماعی و علمی

🔸 از آنجایی‌ که شبکه‌های اجتماعی نقش کلیدی در موفقیت‌‌های تجاری و پیشرفت‌های کاری ایفا می‌کنند، شبکه‌ها راه‌هایی برای جمع‌آوری اطلاعات برای شرکت‌ها مهیا می‌کنند که باعث می‌شود، از رقابت بپرهیزند و حتی برای تنظیم قیمت‌ها و سیاست‌ها با هم همکاری نمایند.

🔸 در آموزش‌های زیر شما می‌توانید به بررسی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی بانرم‌افزارهای مختلفی از قبیل NodeXL، Gephi و Pajek پرداخته شده است.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی و علمی

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با نرم افزار NodeXL

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با نرم افزارهای Gephi و Pajek

▫️ آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با زبان R و متن کاوی


🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

ترکیب، تلفیق و تحلیل داده‌ها

🔸 منظور از ترکیب داده یا اطلاعات، ادغام توامان اطلاعات دریافتی از منابع مختلف برای دستیابی به درک بهتر محیط مساله و در نتیجه، اتخاذ تصمیمات دقیق تر است. بر این اساس، ترکیب اطلاعات می تواند به عنوان ابزاری قدرتمند در خدمت داده کاوی و اکتشاف معرفت به کار گرفته شود.

🔸 روش تلفیق داده ها به ترکیب داده های حاصل از حسگرهای مختلف برای پیش بینی دقیق تر خواص و حالات یک سیستم می پردازد. این تکنیک به ترکیب داده های جمع آوری شده از منابع مختلف پرداخته و با ربط دادن اطلاعات حاصل شده به شرایط سامانه مورد تحلیل، به سمت بهترین تصمیم گیری حرکت می کند.

🔸 یادگیری تجزیه‌و‌تحلیل و آماده‌سازی داده‌ها، یکی از مهارت‌های بسیار مهم و حیاتی برای تحلیل داده‌ها و ایجاد الگوریتم‌های هوشمند است. امروزه داده‌ها به عنوان یکی از باارزش‌ترین دارایی‌ها در دنیای تجارت و صنعت شناخته شده‌اند و شرکت‌ها به دنبال استخراج اطلاعات مفید از داده‌های خود هستند.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش ترکیب اطلاعات

▫️ آموزش تلفیق داده

▫️ آموزش pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون

▫️ تحلیل و پردازش اطلاعات با انواع ماشین

▫️ تحلیل داده های فروش محصولات با Python

▫️ تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با Python


🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]


@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

📚 آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون – سریع و آسان در ۱۸۰ دقیقه


یادگیری ماشین (Machine‎ Learning‎) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی و یکی از موضوعات مورد توجه در علوم کامپیوتر است که به سیستم‌های کامپیوتری، توانایی یادگیری از داده‌ها را می‌دهد. در واقع یادگیری ماشین، بررسی می‌کند که چگونه کامپیوترها می‌توانند بر اساس داده یاد بگیرند.

از کاربردهای یادگیری ماشین می‌توان به فیلتر کردن هرزنامه‌ها در شبکه‌های اجتماعی، تشخیص افراد مریض و دید کامپیوتری برای ماشین‌های خودران اشاره کرد. یادگیری ماشین دارای چند حوزه مهم از جمله یادگیری نظارت شده، بدون نظارت، نیمه نظارتی و تقویتی است.


💢 برای شروع یادگیری، روی لینک زیر بزنید: 👇👇

▫️ آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون – سریع و آسان در ۱۸۰ دقیقه


🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین - [کلیک کنید]



@Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی
‌‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
 
 
🎉 برای اولین بار در فرادرس —  ۷۰⁒ تخفیف ویژه روی تمامی آموزش‌ها
 
🔶 در جشنواره «به سوی بهار» فرادرس شرکت کنید و هر یک از آموزش‌های مورد علاقه خود را با ۷۰ درصد تخفیف ویژه دریافت کنید.
 
🟢 فرصت را از دست ندهید و همین حالا روی لینک زیر کلیک کنید.
 
🔗 ورود به صفحه جشنواره به سوی بهار – [کلیک کنید]
 
🎁 کد تخفیف: EYD43 
 

📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌

🌸  جشنواره «سال نو»، بهترین فرصت یادگیری 🌸
 
🎉  ۷۰ درصد تخفیف ویژه روی تمامی آموزش‌های فرادرس!
 
🎁 همین حالا روی لینک زیر بزنید و با کد تخفیف EYD43 آموزش‌های مورد علاقه خود را از فرادرس تهیه کنید. 👇
 
🔗  ورود به صفحه جشنواره سال نو – [کلیک کنید]
 

📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌

🎉 بزرگترین تخفیف تاریخ فرادرس را از دست ندهید... 🎉
 
در «جشنواره سال نو» فرادرس، با ۷۰⁒ تخفیف ویژه آموزش ببینید و سال نو را با یادگیری یک مهارت جدید شروع کنید.
 
 پس فرصت را از دست ندهید و همین حالا روی لینک زیر کلیک کنید. 👇🏻👇🏻
 
🔗  بزرگترین تخفیف تاریخ فرادرس  – [کلیک کنید]
 

📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌

💠 فرادرس را از طریق کانال‌های رسمی دنبال کنید.

از طریق کانال‌های رسمی فرادرس، شما همواره می‌توانید به مطالب زیر دسترسی داشته باشید:

فرصت‌ها و کدهای تخفیف ویژه فرادرس

مطلع شدن از جدیدترین آموزش‌های منتشر شده در فرادرس

شرکت در مسابقات و طرح‌های تخفیف همراه با هدایای آموزشی

دریافت رایگان هر هفته یک آموزش، در طرح رایگان هفتگی


📣 برای استفاده از فرصت‌های ویژه، فرادرس را در کانال‌های زیر دنبال کنید.👇👇👇


🔸 کانال رسمی فرادرس – [کلیک کنید]


🔸 کانال فرصت‌های ویژه (فراپُن) – [کلیک کنید]


🔸
کانال تازه‌های نشر – [کلیک کنید]


🔸 کانال پادکست فرادرس – [کلیک کنید]


🔸 کانال تدریس در فرادرس [کلیک کنید]


🔸 کانال‌های موضوعی و تخصصی – [کلیک کنید]


🔸 کانال یوتیوب فرادرس – [کلیک کنید]


🔸 کانال آپارات فرادرس – [کلیک کنید]


📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

@FaraDars — فرادرس
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

📊 «آموزش تهیه داشبورد تحلیل داده با Grafana»

منتشر شد!

🔖 در این آموزش، ابتدا به مرور مفاهیم اولیه داده و پایگاه داده می‌پردازیم، چون Grafana مستقیما از زبان کوئری‌نویسی SQL Server پشتیبانی می‌کند. در ادامه، مروری بر دستورات اصلی کوئری‌نویسی در این پایگاه داده خواهیم داشت؛ سپس کار با نرم‌افزار Grafana را فرا خواهیم گرفت.

🎯 مناسب برای: تحلیلگران

🎁 کد تخفیف ۷۵⁒ ویژه انتشار: NWQH67

❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه، ۳۱ فروردین

🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]


@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس

#علم_داده #ابزارهای_علم_داده #تحلیل_داده
.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

📣  از جدیدترین آموزش‌های فرادرس، باخبر شوید...
 
🔹 کانال تازه‌های نشر فرادرس، به منظور اطلاع‌رسانی جدیدترین و به‌روز‌ترین آموزش‌های مجموعه فرادرس، ایجاد شده است.
 
🔸 در این کانال، می‌توانید جدید‌ترین آموزش‌های منتشر شده در فرادرس را مشاهده کنید که هر یک از این آموزش‌ها، دارای یک کد تخفیف ویژه انتشار با اعتبار ۷ روز است. پس فرصت را از دست ندهید. 😉
 
جهت دسترسی به کانال تازه‌های نشر از لینک زیر استفاده نمایید: 👇👇
 
🔗 کانال تازه های نشر - [کلیک کنید] 
 

📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌

🎉 جشنواره شگفتی آموختن فرادرس شروع شد!
 
  در این جشنواره شما می‌توانید ۴۰۰ آموزش منتخب از فرادرس را فقط با قیمت ۶۹,۰۰۰ تومان تهیه کنید. 
 
🔸 برای مشاهده آموزش‌های جشنواره از لینک زیر استفاده کنید. 👇🏻👇🏻
 
🔗 جشنواره شگفتی آموختن  – [کلیک کنید]
 
🎁 کد تخفیف: AMG25


📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌

📣 فقط با ۶۹ هزار تومان آموزش ببینید!

در جشنواره «شگفتی آموختن» فرادرس شما می‌توانید هر یک از ۵۰۰ آموزش ارائه شده را فقط با ۶۹,۰۰۰ تومان از فرادرس دریافت کنید.

🔰 برای مشاهده آموزش‌ها و دریافت کد تخفیف، روی لینک زیر بزنید. 👇🏻👇🏻

🔗 جشنواره شگفتی آموختن – [کلیک کنید]


🔻 در ادامه برخی از دسته‌بندی‌های پر مخاطب این جشنواره آمده است. برای دریافت هر آموزش روی عنوان مورد نظر خود بزنید. 👇

🔸 آموزش اکسل

🔸 آموزش پایتون

🔸 آموزش فتوشاپ

🔸 آموزش زبان انگلیسی

🔸 آموزش برنامه نویسی

🔸 آموزش طراحی سایت

🔸 آموزش های دوره متوسطه

🔸 آموزش های طراحی گرافیک

🔸 آموزش مهارت توسعه فردی

🔸 آموزش بورس و بازارهای مالی


📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM

🎉 با ۶۰⁒ تخفیف آموزش ببینید.
 
🔴 جشنواره «بهار، فصل آموختن» فرادرس،بهترین فرصت برای یادگیری مهارت‌های جدید است.
 
در این جشنواره شما می‌توانید آموزش‌های مورد علاقه خود را با ۶۰⁒ تخفیف ویژه از فرادرس دریافت کنید.
 
🔸 پس فرصت را از دست ندهید و همین حالا وارد لینک زیر شوید. 👇👇
 
 🔗 جشنواره بهار، فصل آموختن  – [کلیک کنید] 
 

📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌

در کانال‌های موضوعی و تخصصیِ فرادرس، چه مطالبی را می‌توانید به صورت رایگان مشاهده کنید؟

✔️ جدیدترین و به‌روز ترین مقالات آموزشی در رشته‌های مختلف تحصیلی و تخصصی
✔️ خلاصه دروس دانشگاهی
✔️ مطالب جذاب علمی و ویدئوهای آموزشی
✔️ آموزش مهارت‌های کاربردی


🔻 برای دسترسی سریع‌تر به مطالب و مقالات آموزشی هر یک از کانال‌های موضوعی، می‌توانید از لینک‌های زیر استفاده نمایید. 👇👇


👨‍💻 کانال‌های موضوعی برنامه‌نویسی و طراحی وب:

🟧 کانال آموزشی برنامه‌نویسی پایتون

🟧 کانال آموزشی طراحی و توسعه وب

🟧 کانال تخصصی آموزش برنامه‌نویسی


🎓 کانال‌های موضوعی رشته‌های دانشگاهی:

◾️ کانال آموزشی مهندسی برق

◾️ کانال آموزشی مهندسی عمران

◾️ کانال آموزشی مهندسی مکانیک

◾️ کانال آموزش‌های مهندسی صنایع

◾️ کانال آموزشی مهندسی و علوم کامپیوتر


📙 کانال‌های موضوعی عمومی:

🟧 کانال آموزش‌ زبان‌های خارجی

🟧 کانال آموزشی آفیس و مهارت کار با رایانه


🤖 کانال‌های موضوعی هوش مصنوعی و علم داده:

◾️ کانال آموزشی هوش مصنوعی

◾️ کانال آموزشی علم داده و داده کاوی


🔰 دیگر کانال‌های موضوعی فرادرس:

🟧 کانال آموزشی رباتیک

🟧 کانال آموزشی ریاضیات

🟧 کانال آموزشی متلب و سیمولینک

🟧 کانال آموزشی بورس و بازارهای مالی

🟧 کانال آموزشی نرم‌افزارهای طراحی و گرافیک


📚 @Fara_DS — کانال تخصصی علم داده و داده کاوی‌‌‌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2024/05/16 19:56:02
Back to Top
HTML Embed Code: