آموزش دوره جامع CompTIA Data+ (DA0-001) - آخرین آپدیت

دانلود CompTIA Data+ (DA0-001)

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
توضیحات دوره: گذراندن دوره آموزشی Data+ و دریافت گواهینامه تحلیل داده‌های CompTIA به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم استخراج داده (Data Mining)، تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization) کاملاً آشنا شوید و در این زمینه‌ها مهارت کسب کنید. از این دوره برای آمادگی در آزمون CompTIA Data+ (DA0-001) استفاده کنید تا گواهینامه معتبر Data+ را دریافت نمایید. در این مسیر یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را جمع‌آوری، تحلیل و بصری‌سازی کنید تا به سازمان در دستیابی به اهداف و اتخاذ تصمیمات پیچیده کمک کنید.
استخراج داده‌ها از منابع مختلف
مدیریت و انتقال داده‌ها از محیط ذخیره‌سازی به محیط پردازش
ارائه داده‌های پردازش شده به روش‌های شفاف و قابل فهم
تحلیل و پردازش اطلاعات با استفاده از مدل‌های آماری پایه
آیا مدرک Data+ (DA0-001) ارزش دریافت دارد؟
گواهینامه Data+ یکی از جدیدترین مدارک CompTIA است و به عنوان یک مدرک سطح ابتدایی برای تحلیلگران داده، در حال تثبیت جایگاه خود در بازار است. برای تحلیلگرانی که مدارک دیگر یا تجربه کاری دارند، شاید بهترین راه برای پیشرفت نباشد؛ اما برای تحلیلگران تازه‌کاری که به دنبال ورود به بازار کار هستند، این مدرک با هزینه‌ای مناسب، راهی عالی برای اثبات تسلط بر مفاهیم و مهارت‌های بنیادی تحلیل داده است.
هزینه آزمون DA0-001 (Data+) چقدر است؟
هزینه گواهینامه Data+ مبلغ ۲۴۶ دلار است که مربوط به تنها آزمون این دوره یعنی DA0-001 می‌باشد. خوشبختانه برای شرکت در این آزمون نیازی به پیش‌نیاز یا مدارک قبلی نیست. با این حال، از آنجایی که تنها یک فرصت برای شرکت در این آزمون مستقل از سازنده (Vendor-Neutral) دارید، توصیه می‌شود هزینه منابع آموزشی و دوره‌های آمادگی را نیز در نظر بگیرید.
آیا آزمون CompTIA Data+ (DA0-001) دشوار است؟
آزمون DA0-001 بیش از آنکه دشوار باشد، طولانی است. پاسخ دادن به ۹۰ سوال در ۹۰ دقیقه، مدیریت زمان را به یکی از چالش‌های اصلی تبدیل می‌کند. در این آزمون با سوالاتی در مورد استفاده، پیمایش و یکپارچه‌سازی پایگاه‌های داده، انتخاب ابزارهای تحلیلی مناسب و همچنین سوالات عملیاتی مربوط به آمار و بصری‌سازی داده‌ها روبرو خواهید شد.
آیا مدرک Data+ شرکت CompTIA منقضی می‌شود؟
بله، این مدرک به مدت سه سال اعتبار دارد. در طول این مدت، گزینه‌های مختلفی برای تمدید آن وجود دارد؛ از جمله دریافت مدارک صنعتی دیگر مانند CCNP Data Center Design یا Azure Enterprise Data Analyst Associate مایکروسافت، شرکت در وبینارها و کنفرانس‌های معتبر، گذراندن دوره‌های دانشگاهی یا شرکت در آموزش‌های آنلاین CompTIA.
چگونه برای آزمون Data+ مطالعه کنیم؟
از آنجایی که Data+ یک گواهینامه نسبتاً جدید و مستقل از هر نرم‌افزار خاصی (Vendor-Neutral) است، بهترین راه برای آمادگی، استفاده از دوره‌های آنلاین تخصصی است که دقیقاً بر اساس سرفصل‌های آزمون طراحی شده‌اند. تکیه بر تجربه شخصی ممکن است باعث شود برخی از مباحث مورد نظر CompTIA را نادیده بگیرید. این آموزش CompTIA Data+ (DA0-001) در سطح بنیادی طراحی شده و برای تحلیلگران داده تازه‌کار یا مشتاقان این حوزه، متخصصان IT با حداقل یک سال تجربه در تحلیل داده و تحلیلگران با تجربه‌ای که قصد اعتبارسنجی مهارت‌های خود را دارند، بسیار ارزشمند است.

سرفصل ها و درس ها

نمایش نظرات

آموزش دوره جامع CompTIA Data+ (DA0-001)
جزییات دوره
19h
0
CBTNuggets CBTNuggets
(آخرین آپدیت)
-
- از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Jonathan Barrios Jonathan Barrios

"کمک به متخصصان داده در مورد داده ها و دیدن موفقیت آنها یکی از بزرگترین علایق من به عنوان یک مربی است. من دوست دارم یاد بگیرم، دانش خود را به اشتراک بگذارم و به دیگران کمک کنم تا موفق شوند - به همین دلیل است که من مشتاق هستم که یک مربی در CBT Nuggets باشم. " جاناتان کار خود را به عنوان یک توسعه دهنده کامل شروع کرد و به سرعت علاقه مند شد تا تجربه آموزش آنلاین خود را با علم داده و دانش یادگیری ماشین خود ترکیب کند. جاناتان یک برنامه نویس، مربی تجزیه و تحلیل داده ها، و نویسنده برنامه درسی برای چندین پلتفرم آموزش آنلاین پیشرو بوده است و هیجان زده است که مهارت ها و تجربه آموزشی خود را با پزشکان مشتاق داده در CBT Nuggets به اشتراک بگذارد.

ارتباط با جاناتان:

توسعه نرم افزار کامل، تجزیه و تحلیل داده، علم داده، یادگیری ماشین و فناوری های ابری مانند AWS و Google Cloud. HTML، CSS، جاوا اسکریپت، PHP، Python، SQL، NoSQL، و فریمورک‌ها/کتابخانه‌هایی مانند Laravel، Vue، Tailwind، React، Gatsby، Django، NumPy، پانداها، Matplotlilb، Scrappy، BeautifulSoup، SciPy-Soup، SciPy، Seaborn، Learn، Tensorflow و PySpark.