آموزش تحلیل داده و هوش مصنوعی: از داده تا تصمیمات هوشمند ۲۰۲۶ - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

نقشه راه تحلیلگر داده برای سال ۲۰۲۶ Data Analyst Roadmap for 2026

• تحلیلگران داده در سال ۲۰۲۶ چه می‌کنند What Data Analysts Do in 2026

• مهارت‌هایی که مدیران استخدام انتظار دارند Skills Hiring Managers Expect

• مسیرهای شغلی و درآمدها Career Paths & Salaries

• تمرین اول Exercise 1

مبانی داده‌ها (هسته تحلیلگر) Data Fundamentals (Analyst Core)

• درک مفهوم داده‌ها Understanding Data

• انواع داده‌ها و آمار برای تحلیلگران Data Types & Statistics for Analysts

• کیفیت و حاکمیت داده‌ها Data Quality & Governance

• آزمایش عملی: درک و اعتماد به داده‌ها Hands-On Lab: Understanding & Trusting Data

اس‌کی‌ال (SQL) برای تحلیلگران داده (سطح صنعتی) SQL for Data Analysts (Industry Level)

• مبانی SQL برای تحلیل SQL Basics for Analytics

• سطح متوسط SQL Intermediate SQL

• SQL پیشرفته برای مشاغل واقعی Advanced SQL for Real Jobs

• استفاده از هوش مصنوعی در SQL AI-Assisted SQL

• آزمایش عملی: کوئری زدن مانند یک تحلیلگر حرفه‌ای Hands-On Lab: Query Like a Real Analyst

پایتون برای تحلیل داده Python for Data Analysis

• ضروریات پایتون برای تحلیلگران Python Essentials for Analysts

• کتابخانه‌های تحلیل داده Data Analysis Libraries

• پاک‌سازی داده‌های واقعی Real-World Data Cleaning

• گردش‌های کاری پایتون با قدرت هوش مصنوعی AI-Powered Python Workflows

• آزمایش عملی: پاک‌سازی و تحلیل داده از ابتدا تا انتها Hands-On Lab: End-to-End Data Cleaning & Analysis

• معرفی عامل هوش مصنوعی Clawdbot Moltbot Clawdbot Moltbot The AI Agent

بصری‌سازی داده‌ها و هنر داستان‌سرایی Data Visualization & Storytelling

• اصول داستان‌سرایی با داده‌ها Principles of Data Storytelling

• ابزارهای هوش تجاری BI (کار عملی) BI Tools (Hands-On)

• داشبوردهای سطح مدیریتی Executive-Level Dashboards

• بصری‌سازی ارتقایافته با هوش مصنوعی AI-Enhanced Visualization

• آزمایش عملی: ساخت داشبورد تصمیم‌محور Hands-On Lab: Build a Decision-Driven Dashboard

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیلگران داده AI & Machine Learning for Data Analysts

• مفاهیم هوش مصنوعی که هر تحلیلگر باید بداند AI Concepts Every Analyst Must Know

• یادگیری ماشین کاربردی برای تحلیلگران Practical ML for Analysts

• استفاده از مدل‌های پیش‌ساخته هوش مصنوعی Using Pre-Built AI Models

• آزمایش عملی: پیش‌بینی بدون پیچیدگی بیش از حد Hands-On Lab: Predict Without Overengineering

هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده Generative AI for Data Analysis

• مهندسی پرامپت برای تحلیل داده Prompting for Data Analysis

• هوش مصنوعی برای بینش‌های تجاری AI for Business Insights

• استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی Responsible AI Usage

• آزمایش عملی: گردش کار تحلیلگر تقویت شده با AI Hands-On Lab: AI-Augmented Analyst Workflow

پروژه‌های تحلیل داده در دنیای واقعی Real-World Analytics Projects

• مطالعات موردی جامع (End to End) End-to-End Case Studies

• پروژه‌های تقویت شده با هوش مصنوعی AI-Augmented Projects

• بهینه‌سازی پورتفولیو (نمونه کارها) Portfolio Optimization

• پروژه عملی: ساخت مطالعه موردی برای پورتفولیو Hands-On Project: Portfolio-Ready Case Study

پیاده‌سازی تحلیل‌ها در محیط عملیاتی Analytics in Production

• مروری بر خط لوله‌های داده (Data Pipelines) Data Pipelines Overview

• همکاری با تیم‌های مهندسی و تجاری Working with Engineering & Business Teams

• تمرین عملی: طراحی سیستم‌های تحلیلی Hands-On Exercise: Analytics System Design

مصاحبه‌ها، رزومه و استراتژی شغلی Interviews, Resume & Job Strategy

• رزومه و لینکدین برای تحلیلگران داده Resume & LinkedIn for Data Analysts

• آمادگی برای مصاحبه Interview Preparation

• کسب جایگاه شغلی در سال ۲۰۲۶ Landing the 2026 Role

• آزمایش عملی: پکیج موفقیت در استخدام Hands-On Lab: Job-Winning Package

نحوه دریافت گواهینامه How to get your Certificate

• گواهینامه Certificate