دوره آموزش علم داده با پایتون یک دوره کاربردی برای بسیاری از فارغ التحصیلان دانشگاه ها و علاقه مندان به حوضه داده‌کاوی و هوش مصنوعی مناسب است.«علم داده» (data science)، یک زمینه میان رشته‌ای است که از روش‌ها، فرآیندها، الگوریتم‌ها و سیستم‌های علمی برای استخراج دانش  از داده‌ها در اشکال گوناگون (ساختار یافته و ساختار نیافته) استفاده می‌کند.

علم داده مفهومی برای یکپارچه‌سازی آمار، تحلیل داده، یادگیری ماشین و دیگر مفاهیم مرتبط تحت یک عنوان واحد است. این کار به منظور درک و تحلیل پدیده‌ها با استفاده از داده‌ها انجام می‌شود.

فواید یادگیری علم داده

یادگیری مجموعه مهارت های علم داده می تواند برای بسیاری از فارغ التحصیلان دانشگاه ها مفید واقع شود. در دنیای امروز که به داده ها و آمار و ارقام متکی است افراد در جایگاه های مختلف در صنعت و دانشگاه برای درک کسب و کارها به درک و تفسیر داده ها نیاز دارند. علم داده مختص فرد یا گروه خاصی نیست و تمامی فعالان صنعت و دانشگاه می توانند به تناسب حرفه خود از چنین دانشی بهره بگیرند و از مزایای آن سازمانها و جامعه را بهره مند سازند.

یادگیری این مهارت ها در دانشگاه می تواند در هر یک از سه مقطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکترا اتفاق بیفتد. هرچه عادت فکری کار با داده زودتر آموزش شود با سهولت بیشتری می تواند در ذهن افراد نهادینه شود و اثرات مفید بیشتری بر جای بگذارد.

بررسی عناوین پایان نامه های دانشجویان دانشگاه های مختلف نشان می دهد که بسیاری از دانشجویان پایان نامه های خود را در رشته های مختلف به روش کمی انجام می دهند و از تحلیل کمی داده ها برای پاسخگویی به مساله تعریف شده استفاده می کنند در حالی که در دروس دانشگاهی هیچ گاه با داده ها کار نکرده اند و پایان نامه برخورد اولیه آنها با موضوع تحلیل داده ها بوده است.

پیشنهاد شگفت انگیز کدفرند،دسترسی به تمامی دوره های آموزشی کدفرند تنها با ۹۹ هزار تومان

مزایا استفاده از علم داده

مزایای علم داده بستگی به اهداف شرکت و صنعت مربوط به آن دارد. برای مثال دپارتمان‌های فروش و بازاریابی می‌توانند داده‌های مشتریان را برای بهبود نرخ جذب مشتری و ساخت کمپین‌های فرد به فرد کاوش کنند.

موسسات بانکی، داده‌های خود را جهت ارتقا وظیفه شناسایی کلاهبرداری کاوش می‌کنند. سرویس‌های استریم مثل «نتفلیکس» (Netflix) داده‌ها را برای شناسایی آنچه کاربران به آن علاقمند هستند و استفاده از آن‌ها برای دانستن اینکه تولید چه فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی بهتر است کاوش می‌کنند.

وظایف یک متخصص علم داده

با بررسی عملکرد متخصصان داده، حداقل می‌توان به تعریفی کلی از شغل آنها در دنیای فناوری رسید. متخصصان داده در این صنعت ابتدا منابع گسترده و مشخص را برای داده‌کاوی انتخاب می‌کنند. آنها از آزمایش‌های آنلاین و روش‌های دیگر برای گسترش این پایگاه داده و همچنین آنالایز آن استفاده می‌کنند.

یادگیری ماشین مرحله‌ی پیشرفته‌تری است که در پایان وارد شده و در نهایت به شناخت بهتر مشتری و کسب‌وکار، به صاحبان آن کمک می‌کند. در تعریف ساده، داده کاوی در فناوری به‌معنای توسعه‌ی زیرساخت، آزمایش کردن، استفاده از یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری و تولید محصول بر اساس داده است.

علم‌داده برای کسب و کار ها

امروزه کسب‌وکارهای مختلف فارغ از حوزه‌ای که در آن مشغول به فعالیت می‌باشند به تک‌تک رفتارهای کاربران و مشتریان خود به صورت علمی نگاه می‌کنند و این در حالی است که نسبت به مشتریان بالقوهٔ خود، یعنی کسانی که در حال حاضر مشتری آن شرکت نبوده اما شاید در آینده به یک مشتری مبدل گردند، نیز به عنوان منبع خوبی از درآمدزایی نگاه می‌کنند.

لذا اگر به فکر حضور در دنیای آی‌تی در یک بستر گسترده هستید، حتماً باید با تحلیل داده و نحوهٔ به‌کارگیری از داده‌ها در بهتر شدن خدمات و محصولات آشنا شوید و از همین روی برخورداری از مهارت تحلیل داده‌ها به عنوان یکی از حرفه‌های لازم و ضروری در عصر حاضر قلمداد می‌گردد.

مخاطبان دوره آموزش علم داده

1. تحلیلگران کسب و کار، و یا هر کسی که علاقه مند به علم داده و نرم افزار مصورسازی است یا برنامه نویسانی که می خواهند علم داده سودآور و در مسیر شغلی یادگیری ماشینی قرار بگیرند.
2. کسانی که میخواهند پایتون را سریع تر فرا بگیرند و با چگونگی استفاده از آن برای علم داده نیز به خوبی آشنا شوند.
3. کسانی که میخواهند بدانند چگونه می‌توان از انبوه اطلاعات بدون ساختار، پاسخ سوال‌های کسب‌وکار را پیدا کرد.
4. کسانی که میخواهند شغل مورد نظرشان از جذابیت بالایی برخوردار باشد.

توضیحات برای دریافت این دوره آموزشی

شما به دو روش می توانید این دوره را دریافت کنید

1. روش اول : میتوانید با تهیه اشتراک ویژه به این دوره و تمامی دوره ها به طور کامل دسترسی(دانلود) داشته باشید.
2. روش دوم : می توانید تنها با پرداخت مبلغ ۴۵۰ هزار تومان این دوره را دانلود کنید.