آزمون‌های آزمایشی ECP-452 Ericsson Associate - علوم داده (Data Science) - آخرین آپدیت

1. مبانی علوم داده: مفاهیم و تعاریف، درک نقش دانشمند داده، چرخه حیات علوم داده و تفاوت بین تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی. زمینه تلکام: آشنایی با نحوه استفاده از علوم داده در مخابرات، از جمله بهینه‌سازی شبکه، مدیریت تجربه مشتری و نگهداری پیش‌بینانه. اخلاق و حریم خصوصی: مبانی حاکمیت داده، مدیریت داده‌های حساس مشترکین و انطباق با مقررات حریم خصوصی (مانند GDPR). 2. اکتشاف و پردازش داده‌ها: اکتساب داده‌ها، تکنیک‌های جمع‌آوری داده از منابع مختلف شبکه، لاگ‌ها و سیستم‌های صورت‌حساب. پاک‌سازی و آماده‌سازی: استراتژی‌های مدیریت مقادیر مفقود، شناسایی داده‌های پرت (Outliers) و نرمال‌سازی داده‌ها. مهندسی ویژگی: روش‌های تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌های معنادار برای بهبود عملکرد مدل. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): استفاده از خلاصه‌های آماری و نمایش‌های گرافیکی برای درک توزیع‌ها و الگوهای داده. 3. مدل‌سازی و الگوریتم‌ها: یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) شامل رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته (مانند پیش‌بینی ترافیک شبکه) و طبقه‌بندی برای دسته‌بندی داده‌ها (مانند پیش‌بینی ریزش مشتری یا تشخیص ناهنجاری). یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) شامل خوشه‌بندی (مانند بخش‌بندی مشتریان) و کاهش ابعاد (تکنیک‌هایی مانند PCA). انتخاب الگوریتم: درک زمان استفاده از الگوریتم‌های خاص بر اساس ماهیت داده‌ها و مسئله تجاری. 4. چرخه حیات و ارزیابی مدل: آموزش و تست مدل، درک تقسیم‌بندی مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting). معیارهای عملکرد: برای رگرسیون (MSE, R-squared) و برای طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score). استقرار مدل: مبانی انتقال مدل از محیط توسعه به محیط عملیاتی. نظارت بر مدل: حفظ عملکرد در طول زمان و شناسایی رانش مدل (Model Drift) در شرایط متغیر شبکه. 5. بصری‌سازی داده‌ها: اصول بصری‌سازی موثر، بهترین روش‌های انتخاب نمودارها (ستونی، خطی، پراکندگی، Heatmaps) برای انتقال یافته‌ها به ذینفعان. ابزارها: آشنایی با تکنیک‌های بصری‌سازی برای تفسیر معیارهای عملکرد شبکه و روندهای رفتاری مشترکین. روایتگری با داده‌ها: تبدیل خروجی‌های فنی مدل به بینش‌های تجاری قابل اجرا. 6. ابزارهای علوم داده: محیط‌های برنامه‌نویسی، ابزارهای رایج برای دست‌کاری و تحلیل داده‌ها (به‌ویژه کتابخانه‌های پایتون مانند Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib/Seaborn). مدیریت داده‌ها: درک پایه از ساختارهای پایگاه داده (SQL) و مدیریت فرمت‌های داده‌های حجیم رایج در مخابرات. نکته: این سرفصل‌ها منعکس‌کننده برنامه درسی استاندارد صنعت برای این گواهینامه است. به عنوان یک آزمون سطح Associate، تأکید زیادی بر توانایی شما در به‌کارگیری این مفاهیم در سناریوهای عملی و واقعی در اکوسیستم اریکسون است.