- شرح محصول
- مشخصات
- نقد و بررسی
در سالهای اخیر، دانشمند داده بدل به یک شغل پردرآمد شده است که در ایالات متحده درآمدی در حدود 120000 دلار در سال خواهد داشت. علم داده حرفه پرطرفداری است که امکان ورود به حوزه های مختلف مالی، اینترنت اشیاء و ... را فراهم میکند. این دوره هم متناسب با افراد مبتدی با دانش برنامه نویسی و هم توسعه دهندگان با تجربه طراحی شده است. دراین دوره به نحوه استفاده از پایتون در تحلیل و مصورسازی داده، استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین پرداخته میشود.
چرا برای تحلیل داده ها بیشتر از پایتون استفاده می شود ؟ پایتون به دلیل برخی ویژگی ها از قبیل امکان یادگیری ساده ، اپن سورس بودن ، امکان ادغام با هر زیرساخت موجود ، پایگاه داده و کتابخانه های فوق العاده آن و بسیاری از موارد دیگر امروزه به عنوان انتخاب اول افراد در زمینه یادگیری علم داده به حساب می آید .
امروزه شرکت ها درجهان اطلاعات فراوانی از مشتریان خود دارند و علاقه مند به استفاده ی آنها جهت ارائه خدمات بیشتر و بهتر برای مشتریان هستند تا سود بیشتری کسب کنند. این موضوع امروزه امری بدیهی است شاید در گذشته به دلیل کمبود امکانات محصولات و خدمات به سلیقه تولید کننده روانه بازار شده و به راحتی مورد استفاده قرار می گرفتند اما در دوره ای که ما زندگی میکنیم ، به واسطه تولید انبوه و رقابت بسیار، بقا در بازار بدون توجه به سلایق و ارزش های مشتری امکان پذیر نیست .
به طور مثال برای آشنایی بیشتر با علم داده و اهمیت آن نرم افزار های مسیریابی را در نظر بگیرید در این نرم افزارها داده های مربوط به تعداد افراد حاضر در یک مسیر ، سرعت جا به جاییشان و بسیاری موارد دیگر حال از طریق تلفن همراه یا هر روش دیگری به پایگاه داده انتقال می یابند ، در پایگاه داده اطلاعات پردازش شده و به شما بهینه ترین مسیر و زمان حدودی رسیدنتان به مقصد را نمایش می دهد.
دیتا ساینتیست ها کسانی هستند که از اطلاعات مختلف، داده هایی را در مورد موضوع های مختلف از مشتریان دریافت می کنند تا با استفاده از آنها آینده را پیشبینی نموده و امکان تعیین استراتژی های مناسب را فراهم نمایند. به همین دلیل دیتا ساینتیست در حال تبدیل به شغلی بسیار مهم است. شغلی که البته در‌آمد خوبی هم دارد . افراد شاغل دراین زمینه ممکن است به طور روزانه با این موارد سروکار داشته باشند . بررسی و آشنایی با الگوها و ترند های روز بازار ، بهبود کیفیت داده ها و محصولات با استفاده از تکنیک های ماشین لرنینگ ، تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده با استفاده از ابزارهایی نظیر python ، SQL ، SAS و R و سپس ارائه پیشنهادات به تصمیم گیرندگان ،ایجاد الگوریتم های پیشبینی و مدل های داده و ...
