آموزش مستر کلاس تحلیلگر کسب و کار با Excel و Google Data Studio

Business Analyst Masterclass with Excel & Google Data Studio

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: مسیر مهارت تحلیلگر کسب و کار با استفاده از Excel Google Data Studio ، که باید برای هوش تجاری بدانید نقش تحلیلگر کسب و کار

آنچه خواهید آموخت

  • آشنایی با تمام فرمول های ضروری Excel برای تجزیه و تحلیل کسب و کار
  • آگاهی از عملیات مربوط به داده ها مانند محاسبه ، تبدیل ، تطبیق ، فیلتر ، مرتب سازی و تجمیع داده ها
  • توزیع های احتمالی مهم مانند توزیع عادی ، توزیع پوآسون ، توزیع نمایی ، توزیع دو جمله ای و غیره را بیاموزید
  • حل موارد موردی کسب و کار با ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های Excel مانند حل کننده ، جستجوی هدف ، مدیر سناریو و غیره
  • با نحوه استفاده از Google Data Studio برای تبدیل داده های خود به گزارشات آموزنده و داشبوردهای کاملاً قابل تنظیم که خواندن و اشتراک گذاری آنها آسان است
  • آگاهی از همه انواع نمودارهایی که می توانید در Google Data Studio ترسیم کنید
  • اشتراک گذاری و همکاری در گزارش های Datastudio را بیاموزید
  • در مورد موضوعات مهم پردازش داده ها مانند درمان دورتر ، محاسبه ارزش از دست رفته ، تغییر متغیر و همبستگی اطلاعات کسب کنید.
  • پیاده سازی مدلهای ML پیش بینی کننده مانند رگرسیون خطی ساده و چندگانه برای پیش بینی نتایج مشکلات مالی دنیای واقعی
  • مفاهیم احتمال و آمار مورد نیاز برای تصمیم گیری های تجاری را بیاموزید

شما به دنبال یک دوره کامل در مورد نحوه تبدیل شدن به یک تحلیلگر تجاری هستید ، درست است؟

شما دوره کارشناسی ارشد Business Analyst Master با دوره Excel Google Data Studio را یافته اید! این دوره به شما تصمیم گیری مبتنی بر داده ، تجسم داده و استفاده از روش های تحلیلی و آماری در محیط های تجاری را آموزش می دهد.

پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • نحوه تدوین یک مشکل تجاری به عنوان یک مشکل تجزیه و تحلیل

    را درک کنید
  • داده های تجاری را در جداول و نمودارها خلاصه کنید تا اطلاعات به طور م

  • ایجاد داشبوردهای مستقیم مبتنی بر داده

  • برای پیش بینی نتایج کسب و کار ، مدل یادگیری ماشینی را پیش بینی کنید

  • استفاده از مفاهیم آماری برای رسیدن به تصمیمات تجاری

  • تفسیر نتایج مدلهای آماری برای تدوین استراتژی

این دوره چگونه به شما کمک می کند؟

یک گواهینامه قابل تأیید تکمیل به همه دانشجویانی ارائه می شود که در دوره کارشناسی ارشد Business Analyst در اکسل و استودیو Google Data شرکت کرده اند.

اگر مدیر کسب و کار یا تحلیلگر کسب و کار یا مدیر اجرایی هستید یا دانشجویی هستید که می خواهید مفاهیم تجزیه و تحلیل کسب و کار را بیاموزید و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها را برای مشکلات دنیای واقعی عملکرد کسب و کار به کار بگیرید ، این دوره به شما پایه محکمی می دهد for Business Analytics با آموزش محبوب ترین مدلهای تجزیه و تحلیل کسب و کار و نحوه پیاده سازی آنها در MS Excel.

چرا باید این دوره را انتخاب کنید؟

ما به آموزش با مثال اعتقاد داریم. این دوره نیز از این قاعده مستثنی نیست. تمرکز اصلی هر بخش این است که مفاهیم را از طریق مثالهای چگونه آموزش دهد. هر بخش دارای اجزای زیر است:

  • مفاهیم نظری و موارد استفاده از مدلهای آماری مختلف برای ارزیابی مدلهای تجاری

  • دستورالعمل های گام به گام در مورد پیاده سازی مدل های تجاری در MS Excel

  • فایل های Excel قابل بارگیری حاوی داده ها و راه حل های مورد استفاده در MS Excel

  • نکات و تکالیف کلاس برای بازبینی و تمرین مفاهیم در MS Excel

کلاسهای عملی که ما الگو را برای هر یک از این استراتژی ها ایجاد می کنیم ، چیزی است که این دوره را از سایر دوره های آنلاین موجود متمایز می کند.

چه چیزی ما را واجد شرایط آموزش به شما می کند؟

این دوره توسط آبیشک (MBA - FMS دهلی ، B. Tech - IIT Roorkee) و پوخراج (MBA - IIM احمدآباد ، B. Tech - IIT Roorkee) تدریس می شود. به عنوان مدیران در شرکت مشاوره تجزیه و تحلیل جهانی ، ما به مشاغل کمک کرده ایم که مشکلات تجاری خود را با استفاده از تجزیه و تحلیل حل کنند و از تجربیات خود استفاده کرده ایم تا جنبه های عملی تجزیه و تحلیل کسب و کار را در این دوره قرار دهیم. ما در تجزیه و تحلیل کسب و کار تجربی داریم.

ما همچنین خالق برخی از محبوب ترین دوره های آنلاین هستیم - با بیش از 1،200،000 ثبت نام و هزاران نقد 5 ستاره مانند این موارد:

این بسیار خوب است ، من این حقیقت را دوست دارم که همه توضیحات داده شده توسط یک شخص غیر عادی قابل درک است - جاشوا

با تشکر از نویسنده برای این دوره فوق العاده. شما بهترین هستید و این دوره به هر قیمتی ارزش دارد. - دیزی

قول ما

آموزش دانش آموزان ما وظیفه ما است و ما به آن متعهد هستیم. اگر س contentالی در مورد محتوای دوره ، برگه تمرین یا هر چیز مرتبط با هر موضوعی دارید ، همیشه می توانید س questionالی را در دوره ارسال کنید یا یک پیام مستقیم برای ما ارسال کنید.

فایلهای تمرین را بارگیری کنید ، آزمونها را انجام دهید و تکالیف را انجام دهید

با هر سخنرانی ، یادداشت های کلاس پیوست شده است که می توانید آنها را دنبال کنید. همچنین می توانید برای بررسی درک مفاهیمی مانند آمار کسب و کار و تجزیه و تحلیل در MS Excel از آزمونها استفاده کنید. هر بخش شامل یک تکلیف عملی است تا بتوانید یادگیری خود را در تجزیه و تحلیل کسب و کار در MS Excel عملاً پیاده سازی کنید.

این دوره شامل چه مواردی است؟

تجزیه و تحلیل داده ها محور اصلی تجزیه و تحلیل نیست. این تفسیری است که به ارائه بینش بعد از استفاده از تکنیک های تحلیلی کمک می کند که تجزیه و تحلیل را به یک رشته مهم تبدیل می کند. ما از محبوب ترین ابزار نرم افزاری تجزیه و تحلیل که MS Excel است به همراه Google Data Studio استفاده کرده ایم. این به دانش آموزانی که پیشینه کد نویسی ندارند کمک می کند تا مفاهیم تجزیه و تحلیل و تجسم داده را بیاموزند و پیاده کنند تا در واقع مشکلات دنیای تجزیه و تحلیل کسب و کار را حل کنند.

اجازه دهید مروری کوتاه بر دوره ارائه کنم

  • قسمت 1 - Excel برای تجزیه و تحلیل داده ها

در بخش اول ، یعنی Excel برای تجزیه و تحلیل داده ها ، نحوه استفاده از Excel برای عملیات مربوط به داده مانند محاسبه ، تبدیل ، تطبیق ، فیلتر کردن ، مرتب سازی و تجمیع داده ها را یاد می گیریم.

همچنین نحوه استفاده از انواع نمودارها برای تجسم داده ها و کشف الگوهای داده پنهان را پوشش خواهیم داد.

  • قسمت 2 - Google Data Studio برای تجسم داده

بخش دوم، I.E. Google Data Studio برای تجسم داده ها همه چیز را که نیاز دارید برای ایجاد گزارش های روشنگری و پویا با استفاده از Google Data Studio را پوشش می دهد.

ما نحوه استفاده از انواع نمودارها را برای تجسم داده ها و کشف الگوهای داده پنهان خواهیم آموخت. در کنار این ، نحوه ایجاد داشبورد و نحوه به اشتراک گذاری داشبوردها با تیم خود را نیز خواهیم آموخت

  • قسمت 3 - مبانی آمار برای تحلیلگران تجاری

سپس ، در بخش سوم ، یعنی مبانی آمار برای تحلیلگران کسب و کار ، یادگیری مفاهیم اصلی تجزیه و تحلیل کسب و کار یعنی توزیع احتمال و احتمال را آغاز خواهیم کرد. ما توزیع های احتمالی مهم مورد استفاده در یک محیط تجاری مانند توزیع عادی ، توزیع پواسون ، توزیع نمایی ، توزیع دو جمله ای و غیره را بررسی می کنیم

این مفاهیم پایه گذاری تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را تشکیل می دهند.

  • قسمت 4 - تصمیم گیری آماری

هنگامی که مبانی احتمالی را پوشش دادیم ، در قسمت چهارم ، یعنی تصمیم گیری آماری ، برخی مفاهیم پیشرفته مربوط به آزمایش نمونه یعنی آزمایش فرضیه را مورد بحث قرار خواهیم داد.

اینها مفاهیمی هستند که مبتدی را از حرفه ای متمایز می کند!

  • قسمت 5 - بهینه سازی مدلهای تجاری

در بخش پنجم ، یعنی بهینه سازی مدلهای تجاری ، یاد می گیریم که چگونه مشکلات رایج تجاری را با کمک ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های اکسل مانند حل کننده ، جستجوی هدف ، مدیر سناریو و غیره حل کنیم.

  • قسمت 6 - داده های پیش پردازش برای مدل های ML

در این بخش ، خواهید آموخت که چه اقداماتی را باید مرحله به مرحله برای به دست آوردن داده ها انجام دهید و سپس آنها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید ، این مراحل بسیار مهم هستند. ما با درک اهمیت دانش تجاری شروع می کنیم و سپس می بینیم که چگونه می توان اکتشاف داده ها را انجام داد. ما نحوه انجام تجزیه و تحلیل تک متغیره و تجزیه و تحلیل دو متغیره را یاد می گیریم و سپس موضوعاتی مانند درمان دور از دست ، محاسبه ارزش از دست رفته ، تغییر متغیر و همبستگی را پوشش می دهیم.

  • قسمت 7 - مدل رگرسیون خطی برای پیش بینی معیارها

این بخش با رگرسیون خطی ساده شروع می شود و سپس رگرسیون خطی چندگانه را پوشش می دهد.

ما نظریه اصلی پشت هر مفهوم را بدون ریاضیات زیاد در مورد آن توضیح داده ایم تا بدانید که این مفهوم از کجا آمده و چگونه اهمیت دارد. اما حتی اگر آن را درک نکرده اید ، تا زمانی که نحوه اجرا و تفسیر نتیجه را همانطور که در سخنرانی های عملی تدریس شده است بیاموزید ، اشکالی ندارد.

من کاملاً اطمینان دارم که این دوره به شما دانش لازم در مورد تجزیه و تحلیل کسب و کار و تجسم داده ها و مهارت های یک تحلیلگر کسب و کار را می دهد تا فوراً مزایای عملی را در محل کار خود مشاهده کنید.

پیش بروید و روی دکمه ثبت نام کلیک کنید ، و شما را در درس 1 این دوره کارشناسی ارشد تحلیلگر کسب و کار می بینم!

به سلامتی

آکادمی Start-Tech

این دوره برای چه کسانی است:

  • هرکسی که کنجکاوی تسلط بر Excel برای تجزیه و تحلیل کسب و کار را در مدت زمان کوتاهی
  • داشته باشد تحلیلگران کسب و کار/مدیرانی که می خواهند مجموعه فعلی مهارت
را توسعه دهند

سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • معرفی Introduction

  • منابع دوره Course Resources

اصول اولیه اکسل Excel basics

  • نقطه عطف Milestone

  • اصول اولیه Basics

  • وارد کردن مقادیر و فرمول ها Entering values and Formulas

  • قالب های داده Data Formats

  • اصول کاربرگ Worksheet Basics

  • اصول مدیریت داده ها - برش ، کپی و چسباندن Data Handling Basics - Cut, Copy and Paste

  • ذخیره و چاپ - اصول اولیه Saving and Printing - Basics

فرمول ها و توابع ضروری Essential Formulas and Functions

  • عملیات فرمول اساسی Basic Formula Operations

  • توابع ریاضی قسمت 1 Mathematical Functions Part 1

  • توابع ریاضی قسمت 2 Mathematical Functions Part 2

  • تفاوت بین RANK ، RANK.AVG و RANK.EQ Difference between RANK, RANK.AVG and RANK.EQ

  • توابع متنی قسمت 1 Textual Functions Part 1

  • توابع متنی قسمت 2 Textual Functions Part 2

  • توابع منطقی Logical Functions

  • توابع تاریخ-زمان Date-Time Functions

  • توابع جستجو (V Lookup ، Hlookup ، Index-Match) Lookup Functions (V Lookup, Hlookup, Index-Match)

ابزارهای داده Data Tools

  • ابزارهای داده قسمت 1 Data Tools Part 1

  • ابزارهای داده قسمت 2 Data Tools Part 2

  • قالب بندی داده ها و جداول Formatting data and tables

  • جداول محوری Pivot Tables

Google Data Studio - مقدمه Google Data Studio - Introduction

  • آشنایی با Google Data Studio Introduction to Google Data Studio

  • چرا Data Studio Why Data Studio

اصطلاحات و مفاهیم نظری برای Data Studio Terminologies & Theoretical concepts for Data Studio

  • مجموعه داده های صفحه اصلی استودیو در مقابل منبع داده Data Studio Home Screen Dataset vs Data Source

  • ساختار داده های ورودی ابعاد در مقابل متریک Structure of Input data Dimensions vs Metrics

بخش عملی از اینجا شروع می شود Practical part begins here

  • باز کردن داده استودیو Opening Data Studio

  • افزودن منبع داده Adding a data source

  • مدیریت منبع داده اضافه شده Managing added data source

نمودارهای مهم Important Charts

  • جدول داده ها Data Table

  • برگه استایل برای جدول داده ها Styling tab for data table

  • کارت های امتیاز Scorecards

  • نمودار ساده نوار و ستون Simple Bar and Column chart

  • نمودار ستون انباشته Stacked Column chart

  • نقشه جغرافیایی GeoMap

  • سری زمانی Time Series

  • به روز رسانی به نمودار سری زمانی Update to Time Series chart

  • نمودار خطی و نمودار ترکیبی Line Chart and Combo Chart

  • نمودار پای و نمودار پیراشکی Pie Chart and Donut Chart

  • نمودارهای منطقه انباشته Stacked Area Charts

  • نمودارهای پراکندگی و نمودارهای حبابی Scatter Plots and Bubble charts

  • جداول محوری برای جدول بندی متقاطع Pivot tables for cross tabulation

  • نمودار گلوله Bullet Chart

  • TreeMaps TreeMaps

نام تجاری گزارش و سایر ویژگی ها Branding a Report and other features

  • مارک تجاری گزارش لوگو و جزئیات شرکت Branding a Report Brand Logo and Company Details

  • رنگ های مارک برای نام تجاری گزارش Brand colors for report branding

  • کنترل های فیلتر برای بینندگان Filter controls for viewers

  • نشانی اینترنتی برای درج محتوای خارجی URL Embed to include external content

  • ترکیب داده ها از جداول متعدد Blending data from multiple tables

به اشتراک گذاری و همکاری گزارش Data Studio Sharing and Collaborating on Data Studio report

  • بارگیری گزارش به صورت PDF و مدیریت صفحه Downloading report as PDF and Page Management

  • اشتراک گزارش و اعتبارنامه Sharing report and Data Credentials

  • اشتراک گذاری گزارش با استفاده از پیوند Sharing report using a link

  • برنامه ریزی ایمیل ها Scheduling emails

  • جاسازی گزارش در وب سایت Embeding report on Website

  • اتصال و تجسم داده ها در Google BigQuery Connecting and Visualizing Data in Google BigQuery

مقدمه ای بر احتمال Introduction to probability

  • معرفی ماژول Module Introduction

  • مبانی احتمال Basics of probability

  • محاسبه احتمال در اکسل - قسمت 1 Calculating Probability in Excel - Part 1

  • محاسبه احتمال در اکسل - قسمت 2 Calculating Probability in Excel - Part 2

  • قوانین مهم احتمالات Important laws of probability

  • پیاده سازی قوانین احتمال در اکسل Implementing laws of probability in Excel

مفاهیم توزیع احتمال Probability distribution concepts

  • مفاهیم توزیع احتمال Concepts of probability distribution

  • اقدامات توزیع احتمال در Excel Measures of probability distribution in Excel

  • توزیع احتمال گسسته در برابر پیوسته Discreet vs continuous probability distribution

  • استفاده از توزیع احتمال Using probablity distribution

انواع توزیع احتمال گسسته Types of discreet probability distribution

  • توزیع احتمال گسسته یکنواخت Discreet Uniform probability distribution

  • توزیع احتمالی دو جمله ای محرمانه Discreet binomial probability distribution

  • دو جمله ای - جلسه عملی Binomial - Practical session

  • توزیع احتمالی پواسون محتاطانه Discreet Poisson probability distribution

  • پواسون - جلسه عملی Poisson - Practical session

انواع توزیع احتمال پیوسته Types of continuous probablity distribution

  • توزیع احتمال مداوم - مقدمه Continuous probability distribution - Introduction

  • توزیع احتمال مداوم یکنواخت Uniform continuous probability distribution

  • توزیع نرمال Normal distribution

  • توزیع عادی - جلسه عملی Normal distribution - Practical session

  • توزیع نمایی Exponential distribution

  • توزیع نمایی - جلسه عملی Exponential distribution - Practical session

استنباط آماری Statistical Inference

  • معرفی ماژول Module Introduction

  • نمونه گیری و انواع نمونه گیری Sampling and Types of Sampling

  • برآورد نقطه Point Estimation

  • اکسل - نحوه نمونه گیری تصادفی Excel - How to do random sampling

  • Excel - برآورد امتیاز Excel - Point Estimation

  • توزیع های نمونه گیری Sampling Distributions

  • Excel - نسخه ی نمایشی از نتایج کلیدی Excel - Demo of key results

  • برآورد فاصله Interval Estimation

  • Excel - برآورد فاصله برای میانگین Excel - Interval Estimation for mean

  • Excel - برآورد فاصله برای نسبت Excel - Interval Estimation for proportion

  • چگونه می توان حجم نمونه را تعیین کرد؟ How to determine sample size?

  • نمونه مطالعه موردی Sample case study

تست فرضیه Hypothesis Testing

  • آزمون فرضیه چیست؟ What is Hypothesis testing?

  • خطاهای نوع 1 و نوع 2 Type 1 and Type 2 errors

  • فرایند آزمایش فرضیه قسمت 1 The process of hypothesis testing Part-1

  • فرایند آزمایش فرضیه قسمت 2 The process of hypothesis testing Part-2

  • چگونه مقدار p را پیدا کنیم؟ How to find the p-value?

  • Excel - فرمول های آماری برای توزیع T Excel - Statistical Formulas for T distribution

  • Excel - فرمول های آماری برای توزیع Z Excel - Statistical Formulas for Z distribution

  • مطالعه موردی واکسیناسیون Vaccination case study

  • مشکل ورزش Exercise problem

بهینه سازی مدل های تجاری - اصول اولیه Optimizing business models - Basics

  • معرفی ماژول Module introduction

  • هدف یابی و مدیر سناریو در Excel Goal-seek and Scenario Manager in Excel

  • حل کننده در اکسل Solver in Excel

  • روش های مختلف حل کننده Excel Solver Different Solving methods of Excel Solver

بهینه سازی مدل های تجاری - مطالعات موردی Optimizing business models - Case Studies

  • حل مشکل حمل و نقل Solving a Transportation problem

  • اسکیمینگ قیمت Price Skimming

  • اکسل - مدل قیمت کفش Excel - Price Skimming model

  • مفهوم ارزش مادام العمر مشتری Concept of Customer lifetime Value

  • Excel - محاسبه ارزش طول عمر مشتری Excel - Calculating customer lifetime value

تجزیه و تحلیل پیش بینی - آماده سازی داده ها Predictive analytics - Preparing the Data

  • معرفی ماژول Module introduction

  • جمع آوری دانش کسب و کار Gathering Business Knowledge

  • اکتشاف داده ها Data Exploration

  • داده ها و فرهنگ داده ها The Data and the Data Dictionary

  • تجزیه و تحلیل تک متغیره و EDD Univariate analysis and EDD

  • تجزیه و تحلیل داده های توصیفی در Excel Discriptive Data Analytics in Excel

  • درمان بیرونی Outlier Treatment

  • شناسایی و درمان موارد دور در Excel Identifying and Treating Outliers in Excel

  • عدم وجود ورودی ارزش Missing Value Imputation

  • شناسایی و درمان مقادیر از دست رفته در اکسل Identifying and Treating missing values in Excel

  • تبدیل متغیر در اکسل Variable Transformation in Excel

  • ایجاد متغیر ساختگی: مدیریت داده های کیفی Dummy variable creation: Handling qualitative data

  • ایجاد متغیر ساختگی در اکسل Dummy Variable Creation in Excel

  • تجزیه و تحلیل همبستگی Correlation Analysis

  • ایجاد ماتریس همبستگی در اکسل Creating Correlation Matrix in Excel

تجزیه و تحلیل پیش بینی - ایجاد یک مدل رگرسیون خطی Predictive analytics - Building a Linear Regression Model

  • بیانیه مشکل The Problem Statement

  • روش معادلات اساسی و حداقل مربعات معمولی (OLS) Basic Equations and Ordinary Least Squares (OLS) method

  • ارزیابی صحت ضرایب پیش بینی شده Assessing accuracy of predicted coefficients

  • ارزیابی دقت مدل RSE و R در مربع Assessing Model Accuracy RSE and R squared

  • ایجاد مدل رگرسیون خطی ساده Creating Simple Linear Regression model

  • رگرسیون خطی چندگانه Multiple Linear Regression

  • F - آمار The F - statistic

  • تفسیر نتایج متغیرهای طبقه ای Interpreting results of Categorical variables

  • ایجاد مدل رگرسیون خطی چندگانه Creating Multiple Linear Regression model

بخش پایانی Final Section

  • نقطه عطف نهایی! The final milestone!

  • تبریک و در مورد گواهی شما Congratulations & About your certificate

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش مستر کلاس تحلیلگر کسب و کار با Excel و Google Data Studio
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
16h 4m
132
Udemy (یودمی) udemy-small
09 مهر 1400 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
6,083
5 از 5
ندارد
ندارد
ندارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Start-Tech Academy Start-Tech Academy

بیش از 1،700،000+ ثبت نام | 4+ رتبه بندی شده | 160+ CountriesStart-Tech Academy یک شرکت آموزش تجزیه و تحلیل مبتنی بر فناوری است و هدف آن گردآوری شرکتهای تحلیلی و فراگیران علاقه مند است. محتوای آموزشی با کیفیت بالا به همراه کارآموزی و فرصت های پروژه به دانشجویان در شروع سفر Analytics خود کمک می کند. بنیانگذار Abhishek Bansal و Pukhraj Parikh است. Pukhraj که به عنوان مدیر پروژه در یک شرکت مشاوره آنالیز کار می کند ، چندین سال تجربه کار بر روی ابزارها و نرم افزارهای تجزیه و تحلیل را دارد. او در مجموعه های اداری MS ، رایانش ابری ، SQL ، Tableau ، SAS ، Google analytics و Python مهارت دارد. Abhishek قبل از اینکه به فن آوری های یادگیری و آموزش مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بپردازد ، به عنوان یک مالک فرآیند اکتساب در یک شرکت مخابراتی پیشرو کار می کرد.

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.