کامل‌ترین نقشه راه و منابع آموزش علم داده

در دنیای امروز، علم داده به یکی از محبوب‌ترین و پرطرفدارترین حوزه‌های فناوری تبدیل شده است. با افزایش حجم انفجاری داده‌ها در سراسر جهان، تقاضا برای افراد ماهر در تجزیه و تحلیل و استخراج بینش‌های مفید از این داده‌ها به‌شدت افزایش یافته است. اگر شما هم علاقه‌مند به ورود به حوزه علم داده هستید، این مقاله به شما کمک خواهد کرد تا یک نقشه راه جامع و گام به گام برای آموزش علم داده و یادگیری مهارت‌های لازم در این زمینه را ترسیم کنید. با مرکز آموزش‌های تخصصی کاربردی جهاد دانشگاهی صنعتی شریف همراه باشید.

دیتا ساینس (Data Science) چیست؟

علم داده (Data Science) یک رشته میان رشته‌ای متشکل از آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و علوم اجتماعی است و ترکیبی از مهارت‌های تکنیکی و مهارت‌های تحلیلی است. هدف اصلی آن‌ها استخراج اطلاعات و دانش از داده‌ها، شناسایی الگوها و روندها و ارائه راهکارهای مبتنی بر داده برای حل مسائل و تصمیم‌گیری است.

پیش نیاز یادگیری دیتا ساینس

برای یادگیری علم داده، لازم است که با برخی از پایه‌های اصلی این رشته آشنا باشید. این پایه‌ها شامل موارد زیر است:

1. ریاضیات و آمار: درک مفاهیم ریاضی و آماری مانند جبر خطی، احتمال و آمار توصیفی برای کار با داده‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته ضروری است.
2. برنامه نویسی: آشنایی اولیه با برنامه نویسی به ویژه در زبان‌هایی مانند پایتون، R و SQL برای تحلیل و مدل سازی داده‌ها بسیار مهم است.
3. علوم کامپیوتر: آشنایی با مفاهیم پایه‌ای علوم کامپیوتر مانند پایگاه داده‌ها، الگوریتم‌ها و فناوری‌های ذخیره و پردازش داده ضروری است.
4. حوزه تخصصی: داشتن دانش در یک زمینه تخصصی مانند بازاریابی، مالی، بهداشت و درمان یا صنعت مورد علاقه شما می‌تواند به شما در تحلیل داده‌های آن حوزه کمک کند.

اگر این پیش نیازها را ندارید، نگران باشید! در بهترین دوره علم داده ایران، همه این پیش نیازهای data science تدریس خواهند شد. با ما همراه باشید.

مسیر یادگیری علم داده

اکنون که با علم داده آشنا شدید، می‌توانید مسیر یادگیری خود را در این حوزه آغاز کنید.مسیر یادگیری علم داده بدین صورت است:

1.        مهارت‌های مقدماتی

پایه‌های ریاضی و آماری: ابتدا باید مفاهیم پایه‌ای ریاضیات و آمار را فرا بگیرید. این شامل موضوعاتی مانند جبر خطی، محاسبات، احتمال و آمار توصیفی است.

2.      مهارت برنامه نویسی

برنامه نویسی: پس از تسلط بر مبانی ریاضی و آماری، باید مهارت‌های برنامه نویسی خود را توسعه دهید. زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R و SQL بسیار کاربردی هستند و می‌توانید با یادگیری این زبان‌ها به پردازش و تحلیل داده‌ها بپردازید.

3.     تجزیه و تحلیل و نمایش داده‌ها

تجزیه و تحلیل و نمایش داده‌ها یک جزء مهم در مسیر یادگیری علم داده است و شامل مراحل زیر است:

آماده سازی داده‌ها: قبل از هر چیز باید داده‌های خام را آماده کرد. این شامل عملیاتی مانند پاکسازی، یکنواخت سازی و ترکیب داده‌ها می‌شود.

تجزیه و تحلیل اکتشافی: انجام تجزیه و تحلیل اکتشافی برای شناسایی الگوها، روندها و ویژگی‌های کلیدی در داده‌ها بسیار مهم است. این می‌تواند شامل ترسیم نمودارها، محاسبه شاخص‌های آماری و انجام آزمون‌های فرضیه باشد.

نمایش داده‌ها: ارائه داده‌ها به صورت بصری با استفاده از نمودارها، پیش نمایش‌ها و داشبوردها می‌تواند بینش‌های کلیدی را آشکار سازد و ارتباط بین متغیرها را برجسته کند.

مدل سازی و پیش بینی: پس از تجزیه و تحلیل اکتشافی، مدل‌های پیشرفته آماری و یادگیری ماشین می‌توانند برای درک عمیق تر داده‌ها و انجام پیش بینی‌های دقیق به کار گرفته شوند.

ارزیابی و تفسیر نتایج: در نهایت، نتایج تجزیه و تحلیل داده باید ارزیابی و تفسیر شوند تا به درک بهتری از موضوع مورد مطالعه دست یافت.

در دوره جامع علم داده جهاد دانشگاهی شریف، ابتدا مهارت‌های مقدماتی و مفاهیم ریاضی، آمار و داده تدریس می‌شوند، سپس برای یادگیری مهارت برنامه نویسی و پایگاه داده، زبان پایتون و R و SQL و کوئری نویسی آموزش داده می‌شوند، برای یادگیری تحلیل و نمایش داده‌ها، سرفصل‌های Power BI و Tableau تدریس می‌شوند و در نهایت مباحث پیشرفته و پیچیده علم داده مثل بیگ دیتا، ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق که در ادامه معرفی می‌شوند، به طور مختصر مورد بررسی قرار می‌گیرند.

در دپارتمان علم داده، دوره جامع برنامه نویسی با پایتون را نیز تدوین کرده‌ایم تا افرادی که نیاز یا علاقه به یادگیری تخصصی Python دارند، یک منبع آموزشی باکیفیت داشته باشند.

همچین برای یادگیری تخصصی مهارت تحلیل داده و دیتا آنالیست شدن، دوره‌های تخصصی هوشمندسازی کسب و کار با Microsoft Power BI، تربیت تحلیلگر داده (Data Analyst) و متخصص هوش تجاری با استفاده از SSIS را با بالاترین کیفیت و تدریس برترین اساتید طراحی و تدوین کرده‌ایم.

4.     مهندسی داده

مهندسی داده از مهارت‌های پیشرفته دنیای علم داده است، مهندس داده باید اطمینان حاصل کند که تمامی داده‌ها در زمان مناسب، بدون نقص و با کیفیت مطلوب در اختیار واحدهای تحلیل قرار بگیرد. مهندسان داده مسئول ساخت خطوط داده هستند و اغلب باید از ابزارها و تکنیک‌های پیچیده‌ای برای مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ استفاده کنند. برای یادگیری این مهارت، دوره‌ تربیت مهندس داده (Data Engineer)، دوره آموزشی Big Data و دوره داده کاوی با پایتون را در نظر گرفته‌ایم.

5.     دانشمنده داده

برای استفاده از کابردهای پیشرفته‌تر و پیچیده‌تر دیتا ساینس باید دانشمند داده شوید و برای این منظور باید مهارت‌ها و اطلاعات و دانش تخصصی از جمله Machine Learning و Deep Learning و متن کاوی را یاد بگیرید. برای یادگیری این مهارت‌ها و رسیدن به این هدف، دوره تربیت دانشمند داده، دوره یادگیری عمیق (deep learning)، دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون و دوره متن کاوی با پایتون را طراحی و تدوین کرده‌ایم.

6.      مهارت‌های تکمیلی

کاربرد در صنایع و حوزه‌های تخصصی: انتخاب یک حوزه تخصصی مانند بازاریابی، مالی، بهداشت و درمان و توسعه دانش در آن حوزه می‌تواند به شما در تحلیل داده‌ها و حل مسائل آن حوزه کمک کند.

پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های عملی در طول مسیر یادگیری بسیار مهم است. این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا مهارت‌های خود را در عمل به کار ببرید و با چالش‌های واقعی آشنا شوید.

مهارت‌های نرم: علاوه بر دانش فنی، داشتن مهارت‌های نرم مانند حل مسئله، تفکر انتقادی و ارائه مؤثر نیز برای موفقیت در علم داده بسیار مهم است.

منابع یادگیری دیتا ساینس

برای شروع یادگیری علم داده، می‌توانید از منابع متنوعی استفاده کنید. برخی از این منابع آموزش علم داده عبارتنداز:

1-کتاب‌های معتبر: کتاب هایی مانند “Introduction to Statistical Learning” اثر Gareth James و همکاران و “Python for Data Analysis” اثر Wes McKinney.

2-دوره‌های آنلاین: دوره‌های آنلاین متعددی به زبان انگلیسی در پلتفرم هایی مانند Coursera، Udemy وجود دارد که می‌توانید در آن‌ها ثبت‌نام کنید که البته محدودیت‌هایی دارند. در دپارتمان علوم داده جهاد دانشگاهی صنعتی شریف، بهترین دوره دیتا ساینس را تدوین کرده‌ایم که در بالا به طور مفصل معرفی شد و با گذراندن این دوره، آماده ورود به بازار کار می‌شوید و همچنین گواهینامه معتبر قابل ترجمه دریافت خواهید کرد.

3-آموزش‌های ویدیویی: کانال‌های یوتیوب مختلفی مانند 3Blue1Brown و StatQuest ویدیوهای آموزشی با کیفیت بالا ارائه می‌دهند.

4-مقالات و وبلاگ‌ها: سایت‌هایی مانند Analytics Vidhya و Towards Data Science و وبلاگ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف، مقالات و پست‌های آموزشی مفیدی در این زمینه منتشر می‌کنند.

5-پروژه‌های GitHub: کار کردن بر روی پروژه های موجود در GitHub می‌تواند به شما در یادگیری عملی کمک کند.

مهارت‌های مورد نیاز علم داده

برای تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست موفق، در کنار مهارت‌های فنی که در بالا به آن‌ها اشاره شد، داشتن مهارت‌های نرم نیز بسیار مهم است. برخی از این مهارت‌های نرم عبارت‌اند از:

1.حل مسئله: توانایی تجزیه و تحلیل مسائل پیچیده و ارائه راه‌حل‌های خلاقانه.

2.ارتباطات: قدرت برقراری ارتباط موثر با تیم‌های مختلف و ارائه نتایج تحلیل به غیرفنی‌ها.

3.کار تیمی: همکاری و هماهنگی با اعضای تیم در انجام پروژه‌های علم داده.

4.تحلیل و تفکر انتقادی: توانایی نقد و تحلیل داده‌ها و استنتاج بینش‌های مفید از آن‌ها.

5.کنجکاوی و یادگیری مستمر: داشتن حس کنجکاوی برای کشف دانش جدید و آماده‌بودن برای یادگیری مداوم.

6.ریسک‌پذیری و خلاقیت: توانایی آزمایش ایده‌های جدید و خارج از چارچوب برای حل مسائل.

با داشتن این مهارت‌ها در کنار مهارت‌های فنی، می‌توانید به یک دیتا ساینتیست موفق و باارزش برای سازمان‌ها تبدیل شوید.

کاربردهای علم داده

دیتا ساینس کاربردهای مختلفی دارد. از بازاریابی و تبلیغات گرفته تا امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی و تولید، علم داده نقشی کلیدی در ارتقای کیفیت زندگی و پیشرفت بشر ایفا می‌کند.

بازاریابی و تبلیغات

علم داده به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشتریان خود را بهتر بشناسند، کمپین‌های بازاریابی هدفمند را طراحی کنند و بازده تبلیغات خود را افزایش دهند.

امور مالی

علم داده به موسسات مالی کمک می‌کند تا ریسک‌ها را ارزیابی کنند، تقلب را شناسایی کنند و محصولات و خدمات جدیدی را به مشتریان خود ارائه دهند.

مراقبت‌های بهداشتی

علم داده به پزشکان و محققان کمک می‌کند تا بیماری‌ها را تشخیص دهند، درمان‌های جدید را توسعه دهند و کیفیت خدمات بهداشتی را ارتقا دهند.

تولید

علم داده به شرکت‌های تولیدی کمک می‌کند تا فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کنند، ضایعات را کاهش دهند و راندمان تولید را افزایش دهند.

و کاربردهای زیاد دیگر  …

برای کاربردی‌تر شدن دانش علم داده و استفاده از این دانش در حوزه‌های تخصصی، دوره‌ معاملات هوشمند ارزهای دیجیتال (معاملات الگوریتمی) و دوره Large Language Model با پایتون (LLM) را نیز تدوین کرده‌ایم که با شرکت در این دوره‌ها و یادگیری مباحث آن‌ها، در حوزه تخصصی خودتان می‌توانید حرفی برای گفتن داشته باشید.

نتیجه گیری

در این مقاله، توضیحات کامل و جامعی درباره آموزش علم داده و مسیر دیتا ساینتیست شدن دادیم. با پیروی از این نقشه راه، می‌توانید مسیر یادگیری خود در علم داده را آغاز کنید. به خاطر داشته باشید که این مسیر نیازمند تلاش و پشتکار است، اما در نهایت به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص علم داده با دانش و مهارت‌های قابل اعتماد تبدیل شوید. شما می‌توانید با جهاد دانشگاهی صنعتی شریف در تماس باشید تا یک مشاوره رایگان نیز دریافت نمایید.