دوره جامع علم داده

جهان امروز، جهان داده‌ است و ذخیره‌سازی و استفاده بهینه از داده‌ها یکی از چالش‌های اصلی سازمان‌ها در یک دهه گذشته بوده است. از این ‌رو در سال‌های اخیر، تمرکز اصلی متخصصان داده بر روی ساختن چهارچوب‌ها و راه‌حل‌هایی برای مدیریت داده‌ها بوده است. آموزش علم داده (Data Science) در حقیقت حلقۀ اتصال و هدایت‌گر این وضعیت است. در ادامه قرار است با آموزش علم داده بیشتر آشنا شویم.

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. داده همواره یکی از مهم‌ترین دارایی‌های هر سازمانی بوده و می‌توان ادعا کرد که در دنیای امروز، سازمان‌ها بدون تصمیم‌گیری بر مبنای برنامه‌های استراتژیک داده ‌محور قادر به ادامه حیات نخواهند بود.

کاربردهای دیتا ساینس:

علم داده در مواجهه با بسیاری از مشکلات دنیای واقعی مؤثر بوده و به‌منظور اتخاذ تصمیم‌های هوشمندانه و آگاهانه‌تر، به‌طور فزاینده‌ در تمامی صنایع از آن استفاده می‌شود. به برخی از کاربردهای Data Science در زیر اشاره شده است:

• پزشکی: شرکت‌های پزشکی از علم داده برای ساختن ابزارهای پزشکی پیچیده برای تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده می‌کنند. برای کسب اطلاعات بیشتر به کاربردهای داده کاوی در پزشکی مراجعه کنید.
• بازی: بازی‌های ویدیویی و رایانه‌ای اکنون با کمک علم داده ایجاد می‌شوند و همین امر تجربه بازی را به سطح بالاتری انتقال داده است.
• تشخیص تصویر: شناسایی الگوها در تصاویر و تشخیص اشیا در تصویر یکی از محبوب‌ترین کاربردهای دیتا ساینس است.
• سیستم‌های پیشنهاد دهنده: نتفلیکس و آمازون بر اساس آنچه کاربر سیستم‌عامل‌های آن‌ها تماشا، خرید یا مرور می‌کند، فیلم و محصول خاص پیشنهاد می‌دهند.
• تشخیص کلاه‌برداری: مؤسسات بانکی و مالی از علم داده و الگوریتم‌های مرتبط برای کشف کلاه‌برداری در معاملات استفاده می‌کنند.

مزایای دوره آموزشی علم داده:

مزیت اصلی علم داده، توانمندسازی و تسهیل تصمیم‌گیری است. سازمان‌هایی که بر علم داده سرمایه‌گذاری می‌کنند، می‌توانند از شواهد قابل سنجش و مبتنی بر داده برای تصمیم‌سازی در کسب‌و‌کار خود استفاده کنند. تصمیم‌های داده‌محور می‌تواند منجر به افزایش سود و بهبود بهره‌وری عملیاتی، کارایی کسب‌و‌کار و جریان‌های کاری شود.

چه مشاغلی در حوزه دیتا ساینس وجود دارد؟

کسب و کارها و سازمان‌ها با داده‌های قدیمی خود می‌توانند اشتباهات خود را شناسایی کرده و کیفیت را بهبود بخشند و درآمد را افزایش دهند. به دلیل بینشی که داده‌ها در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد، مشاغل زیادی در این زمینه ایجاد شده است.
به صورت کلی و با توجه به نیاز سازمان‌ها می‌توان این مشاغل را به دسته‌های زیر تقسیم بندی کرد:

• تحلیل‌گر داده (Data Analyst)
• مهندس داده (Data Engineer)
• دانشمند داده (Data scientist)
• معمار داده
• داستان‌سرای داده 
• دانشمند یادگیری ماشین
• مهندس یادگیری ماشین
• توسعه دهنده هوش تجاری
• مدیر پایگاه‌ داده
• نقش‌های تخصصی تکنولوژی

مهارت های متخصصین علم داده:

متقاضیان جهت ورود به بازار داده  نیاز به کسب دانش و تخصص در موضوعاتی همانند پایگاه های داده، آمار، ذخیره سازی داده، تجزیه و تحلیل، بصری سازی داده و … خواهند داشت. ساخت مدل‌های توصیفی، پیش‌بینانه‌، استقرار مدل‌‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و آمار از وظایف کلیدی یک متخصص علم داده است. همچنین آشنایی با زبان‌ پایتون و زبان R و توانایی کار با پایگاه داده‌های رابطه و زبان SQL از مؤلفه‌های موفقیت در این فیلد شغلی در بازار کار کشور است که در دوره جامع علم داده فراگیران یک پله بالاتر از تخصص با این مفاهیم آشنا خواهند شد.

 دوره علم داده برای چه افرادی مناسب خواهد بود؟

علاقمندان به حوزه علوم داده (Data Science)، یادگیری ماشین و داده‌کاوی، اعضای تیم داده و هوش تجاری شاغل در استارتاپ‌ها، سازمان‌ها و کسب و کارها، علاقه‌مندان به امور پژوهشی در حوزه علم داده و افرادی که به دنبال آموزش های کاربردی و ارتقاء مهارت های خود هستند، می‌توانند در این دوره شرکت نمایند. با مراجعه به صفحه آشنایی با رشته‌های دانشگاهی مرتبط با علم‌ داده در ایران به درک بیشتری در این حوزه می‌رسید.

مسیر یادگیری دوره دیتا ساینس در جهاد دانشگاهی صنعتی شریف:

دوره آموزشی دیتا ساینس در جهاد دانشگاهی صنعتی شریف با رویکرد کسب مهارت‌های تخصصی مورد نیاز، تهیه و تدوین شده است.

در دوره آموزشی علم داده به تدریج با مباحث و اصول علوم داده از جمله: SQL Server، Tableau، Power BI، Big Data، تحلیل اکتشافی و… آشنا می‌شوید. 

پس از این دوره می‌توانید در سایر دوره‌های گروه آموزشی علوم داده از جمله: دوره دانشمند داده، دوره مهندس داده، دوره تحلیلگر داده و دوره یادگیری عمیق شرکت نمایید و یک پله بالاتر از تخصص آموزش ببینید.