مشکل
اکثر دوره های تحلیل داده، علوم داده و کدنویسی یک مرحله عملی مهم را از دست می دهند. آنها به شما یاد نمیدهند که چگونه با دادههای خام کار کنید، چگونه آنها را تمیز کنید و پیش پردازش کنید. این باعث ایجاد شکاف قابل توجهی بین مهارت های مورد نیاز شما در کار و توانایی هایی که در آموزش به دست آورده اید، می شود. حقیقت را بگوییم، داده های دنیای واقعی نامرتب هستند، بنابراین باید بدانید که چگونه بر این مانع غلبه کنید تا به یک متخصص داده مستقل تبدیل شوید.
بوتکمپهایی که بهصورت آنلاین و حتی کلاسهای زنده دیدهایم، این جنبه را نادیده میگیرند و به شما نشان میدهند که چگونه با دادههای «پاک» کار کنید. اما این به شما لطفی نمی کند. در واقع، هم زمانی که برای شغل درخواست می دهید و هم زمانی که مشغول به کار هستید، شما را عقب می اندازد.
راه حل
هدف ما این است که آمادگی کامل را برای شما فراهم کنیم. و این دوره شما را به یک تحلیلگر داده آماده برای کار تبدیل می کند. برای اینکه شما را به آنجا ببریم، موضوعات اساسی زیر را به طور گسترده پوشش خواهیم داد.
نظریه در مورد زمینه تجزیه و تحلیل داده ها
پایتون پایه
پایتون پیشرفته
NumPy
پاندا
کار با فایل های متنی
جمع آوری داده ها
پاکسازی داده ها
پیش پردازش داده
تجسم داده
نمونه عملی نهایی
هر یک از این موضوعات بر اساس موارد قبلی است. و این دقیقاً همان چیزی است که برنامه درسی ما را بسیار ارزشمند می کند. همه چیز به ترتیب درست نشان داده می شود و ما تضمین می کنیم که در طول مسیر گم نخواهید شد، زیرا ما تمام مراحل لازم را در ویدیو ارائه کرده ایم (هیچ یک از آنها رد نشده است). به عبارت دیگر، ما به شما آموزش نمی دهیم که چگونه داده ها را قبل از اینکه بدانید چگونه جمع آوری و پاکسازی کنید، تجزیه و تحلیل کنید.
بنابراین، برای اینکه شما را برای شغل سطح مقدماتی که منجر به یک موقعیت علمی داده شود - تحلیلگر داده - آماده کنیم، دوره تحلیل داده داده را ایجاد کردیم.
این یک برنامه آموزشی نسبتاً منحصربهفرد است زیرا اصولی را که در کار به آن نیاز دارید آموزش میدهد. جنبه ای که اغلب نادیده گرفته می شود و دارای اهمیت حیاتی است.
علاوه بر این، تمرکز ما آموزش موضوعاتی است که به آرامی جریان داشته و مکمل یکدیگر هستند. این دوره برای کسی که می خواهد با کسری از هزینه برنامه های سنتی (بدون ذکر مقدار زمانی که صرفه جویی می کنید) یک تحلیلگر داده شود، آمادگی کامل را فراهم می کند. ما معتقدیم که این منبع به طور قابل توجهی شانس شما را برای یافتن شغل افزایش می دهد، زیرا شما را برای کارهای عملی و مفاهیمی که اغلب در مصاحبه ها گنجانده می شوند آماده می کند.
موضوعاتی که خواهیم پرداخت
1. نظریه در مورد حوزه تجزیه و تحلیل داده ها
2. پایتون پایه
3. پایتون پیشرفته
4. NumPy
5. پانداها
6. کار با فایل های متنی
7. جمع آوری داده ها
8. پاکسازی داده ها
9. پیش پردازش داده
10. تجسم داده
11. مثال عملی نهایی
1. نظریه در مورد حوزه تجزیه و تحلیل داده ها
در اینجا ما بر روی تصویر بزرگ تمرکز خواهیم کرد. اما صفحات طولانی خسته کننده با اصطلاحاتی را تصور نکنید که باید هر دقیقه آنها را در فرهنگ لغت بررسی کنید. در عوض، اینجا جایی است که میخواهیم تعریف کنیم که یک تحلیلگر داده کیست، چه کاری انجام میدهد و چگونه برای یک سازمان ارزش ایجاد میکند.
چرا آن را یاد بگیریم؟
برای درک اینکه چگونه هر بخش از دوره با بقیه محتوا مطابقت دارد به درک کلی نیاز دارید. همانطور که می گویند، اگر بدانید به کجا می روید، به احتمال زیاد در نهایت به آنجا خواهید رسید. و از آنجایی که تحلیلگر داده و سایر مشاغل داده نسبتاً جدید هستند و دائماً در حال تغییر هستند، میخواهیم به طور خاص درک خوبی از نقش تحلیلگر داده در اختیار شما قرار دهیم. سپس، در فصلهای بعدی، ابزار واقعی مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده را به شما آموزش میدهیم.
2. پایتون پایه
این دوره حول پایتون متمرکز شده است. بنابراین، ما از اصول اولیه شروع می کنیم. اگر تجربه برنامه نویسی قبلی ندارید، نترسید.
چرا آن را یاد بگیریم؟
شما باید یک زبان برنامه نویسی یاد بگیرید تا از دنیای غنی از داده ای که در آن زندگی می کنیم استفاده کامل را ببرید. اگر به چنین مهارتی مجهز نباشید، همیشه به توانایی دیگران برای استخراج و دستکاری داده ها وابسته خواهید بود. می خواهید در حین انجام تجزیه و تحلیل وابسته باشید، درست است؟ همچنین، لزوماً نیازی نیست که چندین زبان برنامه نویسی را همزمان یاد بگیرید. کافی است فقط در یک مورد بسیار ماهر باشید و ما طبیعتا پایتون را انتخاب کرده ایم که خود را به عنوان زبان شماره یک برای تجزیه و تحلیل داده ها و علم داده (به لطف کتابخانه های غنی و تطبیق پذیری آن) معرفی کرده ایم.
3. پایتون پیشرفته
ما موضوعات پیشرفته پایتون مانند کار با داده های متنی و استفاده از ابزارهایی مانند درک لیست و توابع ناشناس را معرفی خواهیم کرد.
چرا آن را یاد بگیریم؟
این درسها شما را به یک کاربر ماهر پایتون تبدیل میکند که در کار مستقل است. شما می توانید از نقاط قوت اصلی پایتون به نفع خود استفاده کنید. بنابراین، اینجا فقط به موضوعات مربوط نمی شود، بلکه در مورد عمقی است که ما مرتبط ترین ابزارهای پایتون را در آن بررسی می کنیم.
4. NumPy
NumPy بسته اساسی پایتون برای محاسبات علمی است. هنگامی که شما نیاز به محاسبه عملیات ریاضی و استاتیکی دارید، خود را به عنوان ابزاری مناسب معرفی کرده است.
چرا آن را یاد بگیریم؟
بخش بزرگی از کار یک تحلیلگر داده به پیش پردازش مجموعه داده ها اختصاص دارد. بدون شک، این شامل هزاران تکنیک ریاضی و آماری است که NumPy به آنها مشهور است. علاوه بر این، این بسته ساختارهای آرایهای چند بعدی را معرفی میکند و مجموعهای از توابع و روشهای داخلی را برای استفاده در حین کار با آنها ارائه میکند. به عبارت دیگر، NumPy را می توان به عنوان یک ابزار پیشرفته پایتون با ثبات محاسباتی توصیف کرد که انعطاف پذیری را فراهم می کند و می تواند تجزیه و تحلیل شما را به سطح بعدی برساند.
5. پانداها
کتابخانه پانداها یکی از محبوبترین ابزارهای پایتون است که دستکاری و تجزیه و تحلیل دادهها را تسهیل میکند. این بسیار ارزشمند است زیرا می توانید از آن برای دستکاری انواع اطلاعات - جداول عددی و داده های سری زمانی و همچنین متن استفاده کنید.
چرا آن را یاد بگیریم؟
پانداها ابزار اصلی دیگری است که یک تحلیلگر برای پاکسازی و پیش پردازش داده هایی که با آن کار می کنند نیاز دارد. ویژگیهای دستکاری داده آن در پایتون به دلیل تنوع و غنای که از نظر روشها و عملکردها ارائه میکند، در پایتون بیمیزان است. توانایی ترکیبی برای کار با NumPy و پانداها بسیار قدرتمند است زیرا این دو کتابخانه مکمل یکدیگر هستند. شما باید قادر به کار با هر دو باشید تا تجزیه و تحلیل کامل و منسجمی به طور مستقل تولید کنید.
6. کار با فایل های متنی
تبادل اطلاعات با فایل های متنی عملاً روشی است که امروزه ما به تبادل اطلاعات می پردازیم. در این بخش از دوره، از ابزارهای پایتون، پانداها و NumPy که قبلاً آموختهاند استفاده خواهیم کرد تا موارد ضروری را در هنگام وارد کردن یا ذخیره دادهها به شما ارائه دهیم.
چرا آن را یاد بگیریم؟
در بسیاری از دوره ها، فقط به شما یک مجموعه داده داده می شود تا مهارت های تحلیلی و برنامه نویسی خود را تمرین کنید. با این حال، ما نمیخواهیم چشمان خود را روی واقعیت ببندیم، زیرا تبدیل یک مجموعه داده خام از یک فایل خارجی به یک قالب Python قابل اجرا میتواند یک چالش بزرگ باشد.
7. جمع آوری داده ها
در دنیای واقعی، شما همیشه داده ها را به راحتی در دسترس ندارید. در این بخش از دوره، نحوه بازیابی داده ها از یک API را یاد خواهید گرفت.
چرا آن را یاد بگیریم؟
شما باید بدانید که چگونه داده های خود را منبع کنید، درست است؟ برای اینکه یک تحلیلگر خوب باشید باید بتوانید داده ها را از منابع خارجی جمع آوری کنید. این به ندرت یک فرآیند یک کلیک است. هدف این بخش ارائه تمام ابزارهای لازم برای انجام این کار به تنهایی است.
8. پاکسازی داده ها
مرحله منطقی بعدی این است که داده های خود را پاک کنید. اینجاست که مهارتهای پانداها را که قبلاً به دست آوردهاند، در عمل به کار میگیرید. همه درسها در طول دوره دارای دیدگاه دنیای واقعی هستند.
چرا آن را یاد بگیریم؟
بخش بزرگی از کار یک تحلیلگر داده در دنیای واقعی شامل تمیز کردن داده ها و آماده کردن آن برای تجزیه و تحلیل واقعی است. نمی توانید انتظار داشته باشید که با منابع داده بی عیب و نقص سروکار داشته باشید، درست است؟ بنابراین، این به شما بستگی دارد که بر این مرحله غلبه کنید و داده های خود را پاک کنید.
9. پیش پردازش داده
حتی زمانی که مجموعه داده شما تمیز و به شکل قابل درک است، هنوز کاملاً آماده پردازش برای تجسم و تجزیه و تحلیل نیست. یک مرحله مهم در این بین وجود دارد و آن پیش پردازش داده است.
چرا آن را یاد بگیریم؟
پیش پردازش داده جایی است که یک تحلیلگر داده می تواند نشان دهد که چقدر در کار خود خوب یا عالی هستند. این مرحله از کار مستلزم توانایی انتخاب ابزار آماری مناسب است که کیفیت مجموعه داده های شما و دانش پیاده سازی آن را با پانداهای پیشرفته و تکنیک های NumPy بهبود می بخشد. فقط زمانی که این مرحله را کامل کردید، میتوانید بگویید که مجموعه داده شما از قبل پردازش شده و برای قسمت بعدی، که تجسم دادهها است، آماده است.
10. تجسم داده
تجسم داده ها چهره داده است. بسیاری از مردم به داده ها نگاه می کنند و چیزی نمی بینند. دلیل آن این است که آنها تجسم های خوبی ایجاد نمی کنند. یا حتی بدتر - آنها نمودارهای خوبی ایجاد می کنند اما نمی توانند آنها را به طور دقیق تفسیر کنند.
چرا آن را یاد بگیریم؟
این قسمت از دوره به شما یاد می دهد که چگونه از داده های خود برای ایجاد بینش معنادار استفاده کنید. در پایان روز، نمودارهای داده همان چیزی است که بیشترین اطلاعات را در کوتاه ترین زمان منتقل می کند. و هیچ چیز بهتر از یک تجسم داده به خوبی ساخته شده و معنی دار صحبت نمی کند.
11. مثال عملی
این دوره شامل تمرینات و موارد عملی فراوانی است. در پایان، ما یک مثال کاربردی جامع قرار دادهایم که به شما نشان میدهد چگونه همه چیزهایی که در طول مسیر یاد گرفتهاید به خوبی با هم ترکیب میشوند. اینجاست که میتوانید درک کنید که چقدر در سفر خود برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده و شروع حرفه دادهای خود پیشرفت کردهاید.
آنچه دریافت می کنید
برنامه ای به ارزش 1250 دلار
پشتیبانی فعال Q A
همه دانش برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده
جامعه ای از تحلیلگران مشتاق داده
گواهی تکمیل
دسترسی به بهروزرسانیهای مکرر آینده
آموزش در دنیای واقعی
برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده از ابتدا آماده شوید
چرا صبر کنید؟ هر روز یک فرصت از دست رفته است.
روی دکمه "اکنون خرید" کلیک کنید و امروز بخشی از برنامه تحلیلگر داده ما شوید.
ایجاد فرصت برای دانشجویان علوم داده و مالی
نمایش نظرات