آموزش مشاغل در علم داده A-Z™

Careers in Data Science A-Z™

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: چگونه به یک دانشمند داده سطح بالا تبدیل شویم - بیاموزیم که چه چیزی را انتظار داشته باشیم، چگونه آماده باشیم، چگونه متمایز شویم و موارد دیگر... مراحل اساسی در مورد چگونگی تبدیل شدن به یک دانشمند داده چگونه حرفه خود را در علم داده به سطح بعدی ببرند هک , نکات و ترفندهایی برای حرفه خود در علم داده پیش نیازها: فقط مقداری سطح ریاضی دبیرستان

دانشمند داده شدن ممکن است در حال حاضر در ذهن شما باشد.
این شغل که «جذاب‌ترین شغل قرن بیست و یکم» نامیده می‌شود، به نظر می‌رسد ایده‌ای عالی نه تنها به دلیل تقاضای بالا، بلکه به دلیل کمبود نیروی ماهر حرفه ای ها

اما سوال میلیون دلاری این است: چه چیزی بین دانشمند داده سطح بالا و دانشمند دیگر از این دسته تفاوت ایجاد می کند؟

اینجا جایی است که این دوره شروع به کار می‌کند...
با بیش از 8 سال تجربه ترکیبی در این زمینه، تصمیم گرفته‌ایم عقب‌نشینی کنیم و همه درس‌هایی را که در طول حرفه‌مان آموخته‌ایم در یک دوره ساده قرار دهیم. .

اگر می‌خواهید بینش‌های ارزشمند، توصیه‌ها، نکات هک، توصیه‌ها، درس‌هایی از شکست‌ها و موفقیت‌های شغلی ما به دست آورید و یاد بگیرید که چگونه آن را در شغل خود به کار ببرید و حرفه‌ی علم داده خود را به سطح بعدی ببرید، پس این دوره فقط برای شماست.


سرفصل ها و درس ها

ماژول 0 - خوش آمدید Module 0 - Welcome

  • به دوره خوش آمدید Welcome to the course

  • مسیرهای یادگیری Learning Paths

  • ساختار دوره Course structure

  • اینفوگرافیک Infographics

  • سوابق ما Our backgrounds

  • چند منبع اضافی!! Some Additional Resources!!

ماژول 1 - علم داده چیست Module 1 - What is Data Science

  • علم داده چیست؟ What is Data Science?

  • چرا علم داده مهم است؟ Why Is Data Science Important?

  • دانشمند داده چه می کند؟ What does a Data Scientist do?

  • چگونه دانشمند داده روزمره به نظر می رسد How the Data Scientist everyday looks like

  • نقش های علم داده Data Science Roles

  • محدوده حقوق و دستمزد Salary Range

  • یک پروژه معمولی علم داده چگونه کار می کند؟ How does a typical Data Science project work

  • آینده علم داده Future of Data Science

  • آیا علم داده براساس تقاضا خواهد بود؟ Will Data Science be on Demand

ماژول 2 - الزامات Module 2 - Requirements

  • شروع - ماژول 2 Kick Off - Module 2

  • آموزش پایه/مدرک مورد نیاز در علوم داده Basic Education / Degree needed in Data Science

  • چقدر ریاضی مورد نیاز است؟ How much Math's is required?

  • چه مقدار آمار مورد نیاز است؟ How much Statistics is required?

  • چند الگوریتم یادگیری ماشین را باید بدانم؟ How many Machine Learning algorithms should I know?

  • اهمیت داشتن مدرک کارشناسی ارشد یا دکتری Importance of having a Master or PhD

  • حداقل شرایط اولیه برای شروع یک شغل در علم داده چیست؟ What is the minimum basic requirements to start a career in Data Science?

  • برای شروع حرفه ای در علم داده به چه پیشینه ای نیاز دارید؟ What background do you need to start a career in Data Science?

  • مهمترین عادت برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده خوب چیست؟ What is the most important habit for becoming a good Data Scientist?

  • بهترین 3 ویژگی برای داشتن در علم داده چیست؟ What are the best 3 qualities to have in Data Science?

ماژول 3 - تبدیل شدن به یک دانشمند برتر داده Module 3 - Becoming a Top Data Scientist

  • مسیرهای مطالعه علم داده Pathways to study Data Science

  • مهارت های اصلی برای یادگیری چیست؟ What are the main skills to learn?

  • موضوعات آماری برای یادگیری Statistics topics to learn

  • چه زبان های برنامه نویسی را باید بدانید What programming languages you should know

  • R در مقابل پایتون R vs. Python

  • آیا باید R & Python را بلد باشم یا فقط یکی این کار را می کند؟ Do I need to know R & Python or will only one do?

  • کتاب های توصیه شده Recommended Books

  • منابعی برای یادگیری Resources to learn

  • چگونه به یک دانشمند داده سطح بالا تبدیل شویم How to become a Top Level Data Scientist

  • از کجا می توان تجربه عملی کسب کرد Where to get practical experience

ماژول 4 - گزینه های شغلی Module 4 - Job Options

  • چه نوع مشاغلی وجود دارد؟ What types of jobs are there?

  • مشاغل آزاد و کار از راه دور Freelancing & Remote Work

  • کسب و کار شخصی Personal Business

  • چگونه با تجربه 0 شروع کنیم How to start with 0 experience

  • کدام شغل برای من مناسب است؟ Which job is right for me?

  • شرکت های برتر Top companies

ماژول 5 - خود را تبلیغ کنید Module 5 - Promoting Yourself

  • نحوه تهیه رزومه/نمونه کار How to prepare a CV / Portfolio

  • آیا برای دریافت شغل DS باید یک وبلاگ یا نمونه کار ایجاد کنم؟ Should I create a blog or portfolio in order to get a DS job?

  • بهترین مکان ها برای ارتقای مهارت های خود Best places to promote your skills

  • گروه های فیس بوک Facebook Groups

  • چگونه از میان جمعیت متمایز شویم How to stand out from the crowd

ماژول 6 - مصاحبه Module 6 - Interview

  • انتظار چه سوالاتی را باید داشته باشید What questions should you expect

  • چگونه خود را برای مصاحبه آماده کنید How to prepare yourself for the interview

  • سوالات فرمی Fermi questions

  • با تشکر از شما ویدئو THANK YOU Video

پیشنهاد اضافی Extra Offer

  • ***پاداش ویژه شما*** ***YOUR SPECIAL BONUS***

نمایش نظرات

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.

آموزش مشاغل در علم داده A-Z™
جزییات دوره
3.5 hours
51
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
12,794
4.4 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Kirill Eremenko Kirill Eremenko

دانشمند داده

اسم من کریل ارمنکو است و از اینکه شما دارید این مطلب را می خوانید بسیار روان هستم!

من به طور حرفه ای یک مشاور مدیریت علوم داده با بیش از پنج سال تجربه در امور مالی، خرده فروشی، حمل و نقل و سایر صنایع هستم. من توسط بهترین مربیان تجزیه و تحلیل در Deloitte استرالیا آموزش دیدم و امروز از Big Data برای هدایت استراتژی تجاری، بهبود تجربه مشتری و متحول کردن فرآیندهای عملیاتی موجود استفاده می کنم.

از دوره های من بلافاصله متوجه خواهید شد که چگونه تجربه واقعی زندگی و پیشینه تحصیلی خود را در فیزیک و ریاضیات ترکیب می کنم تا مربیگری گام به گام حرفه ای را در فضای علم داده ارائه دهم. من همچنین علاقه زیادی به سخنرانی عمومی دارم و به طور مرتب در دانشگاه ها و رویدادهای صنعتی پیشرو استرالیا در Big Data حضور دارم.

به طور خلاصه، من کاملاً و کاملاً مشتاق علوم داده هستم و مشتاقانه منتظر هستم تا اشتیاق و دانش خود را با شما به اشتراک بگذارم!

Hadelin de Ponteves Hadelin de Ponteves

هادلین یکی از بنیانگذاران و مدیر عامل شرکت BlueLife AI است که از قدرت پیشرفته هوش مصنوعی برای توانمندسازی مشاغل برای کسب سود کلان با نوآوری ، خودکارسازی فرایندها و به حداکثر رساندن بهره وری بهره می برد. هادلین همچنین یک کارآفرین آنلاین است که 70 دوره آموزشی الکترونیکی با رتبه برتر در جهان در موضوعاتی مانند یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی و بلاکچین ایجاد کرده است که به بیش از 1 میلیون دانش آموز در 210 کشور رسیده است.

SuperDataScience Team SuperDataScience Team

کمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم SuperDataScience Social هستیم. هنگام انتشار دوره های جدید SDS ، هنگامی که پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و سایر موارد را منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در SuperDataScience

Ligency Team Ligency Team

کمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم روابط عمومی و بازاریابی Ligence هستیم. هنگامی که دوره های جدید منتشر می شوند ، وقتی پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و غیره منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در معرض خطر