Python، SQL و Tableau سه مورد از پرکاربردترین ابزارها در دنیای علم داده هستند.
پایتون زبان برنامه نویسی پیشرو است؛
SQL پرکاربردترین وسیله برای ارتباط با سیستم های پایگاه داده است؛
Tableau راه حل ترجیحی برای تجسم داده است؛
به بیان ساده - SQL به ما کمک می کند تا داده هایی را که با آنها کار می کنیم ذخیره و دستکاری کنیم، Python به ما امکان می دهد کد بنویسیم و محاسبات را انجام دهیم، و سپس Tableau تجسم داده های زیبا را فعال می کند. یکپارچگی سنجیدهشده که بر روی این سه ستون قدم بگذارد، میتواند سالانه میلیونها دلار برای یک کسبوکار از نظر پرسنل گزارشدهی صرفهجویی کند.
بنابراین، ناگفته نماند که کارفرمایان هنگام ارسال شرح شغل Data Scientist و Business Intelligence Analyst به دنبال Python، SQL و Tableau هستند. نه تنها این، بلکه آنها می خواهند نامزدی پیدا کنند که بداند چگونه از این سه ابزار به طور همزمان استفاده کند. به این صورت است که وظایف تجزیه و تحلیل داده های تکراری را می توان خودکار کرد.
بنابراین، در این دوره آموزشی، نحوه ادغام Python، SQL و Tableau را به شما آموزش خواهیم داد. یک مهارت ضروری که به شما نسبت به سایر نامزدها برتری می دهد. در واقع، بهترین راه برای متمایز کردن رزومه کاری و فراخوانی برای مصاحبه، کسب مهارت های مرتبطی است که سایر نامزدها فاقد آن هستند. و از آنجا که، ما موضوعی را آماده کردهایم که در جای دیگری به آن پرداخته نشده است، شما مهارتی را انتخاب میکنید که واقعاً این پتانسیل را دارد که نمایه شما را متمایز کند.
بسیاری از مردم می دانند که چگونه برخی از کدها را در پایتون بنویسند.
دیگران تا حدی از SQL و Tableau استفاده می کنند.
با این حال، تعداد بسیار کمی قادر به دیدن تصویر کامل و ادغام Python، SQL، و Tableau هستند که یک راه حل جامع ارائه می دهد. در آینده ای نزدیک، اکثر کسب و کارها با اجرای تکنیک هایی که در این دوره خواهید دید، وظایف گزارش گیری و تجزیه و تحلیل کسب و کار خود را خودکار می کنند. اگر در نهایت فردی باشید که چنین وظایفی را خودکار می کند، برای آینده شغلی شما در یک شرکت یا مشاور بسیار ارزشمند خواهد بود.
تجربه ما در یکی از شرکتهای بزرگ جهانی به ما نشان داد که مشاوری با این مهارتها میتواند در هر ساعت مبلغ چهار رقمی دریافت کند. و شرکت از پرداخت این پول خوشحال بود زیرا محصول نهایی منجر به کارایی قابل توجهی در دراز مدت شد.
این دوره با معرفی یکپارچه سازی نرم افزار به عنوان یک مفهوم شروع می شود. ما برخی از اصطلاحات مهم مانند سرورها، مشتریان، درخواستها و پاسخها را مورد بحث قرار خواهیم داد. علاوه بر این، با اتصال داده، APIها و نقاط پایانی آشنا خواهید شد.
سپس، با معرفی تمرین مثالی واقعی که دوره بر آن متمرکز شده است - مجموعه داده «غیبت در محل کار» ادامه خواهیم داد. بخش پیش پردازشی که در ادامه میآید به شما چشیدن چگونگی ظاهر BI و علم داده در موقعیتهای شغلی واقعی را میدهد. این بسیار مهم است زیرا مقدار قابل توجهی از کار یک دانشمند داده شامل پیش پردازش است، اما بسیاری از مواد آموزشی این را حذف نمی کنند
سپس با اعمال مقداری یادگیری ماشینی روی دادههایمان ادامه میدهیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مشکل موجود را از منظر یادگیری ماشین بررسی کنید، چگونه اهداف ایجاد کنید، چه نوع پیش پردازش آماری برای این بخش از تمرین لازم است، چگونه یک مدل یادگیری ماشین را آموزش دهید، و چگونه آن را آزمایش کنید. یک تمرین ML واقعاً جامع.
اتصال پایتون و SQL فوری نیست. ما نشان داده ایم که چگونه این کار در یک بخش کامل از دوره انجام می شود. در پایان آن بخش، میتوانید دادهها را از Jupyter به Workbench منتقل کنید.
و در نهایت، همانطور که قول داده بود، Tableau به ما اجازه می دهد تا داده هایی را که با آنها کار کرده ایم تجسم کنیم. ما چندین نمودار روشنگر آماده خواهیم کرد و نتایج را با هم تفسیر خواهیم کرد.
همانطور که می بینید، این یک تمرین علم داده واقعاً جامع است. نیازی به دوبار فکر کردن نیست. اگر اکنون این دوره را بگذرانید، مهارتهای ارزشمندی کسب خواهید کرد که به شما کمک میکند از بقیه داوطلبانی که برای شغلی رقابت میکنند متمایز شوید.
همچنین، ما خوشحالیم که 30 روز ضمانت بیقید و شرط و بدون هیچگونه سؤالی را برای بازگشت پول به شما ارائه میدهیم که از این دوره لذت خواهید برد.
بنابراین، بیایید این کار را انجام دهیم! تنها پشیمانی که خواهید داشت این است که این دوره را زودتر پیدا نکردید!
ایجاد فرصت برای دانشجویان علوم داده و مالی
نمایش نظرات