کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش بینش در مورد علم داده: لیلیان پیرسون

Insights on Data Science: Lillian Pierson

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: علم داده ، حوزه ای است که به سرعت در حال گسترش است و امکانات زیادی را برای مشاهده جهان پیرامون ما از طریق لنز دقیق تری ارائه می دهد. اما برای بسیاری از کسانی که داده های بزرگ باعث تخیل آنها می شود - اما آنها قبلاً کار خود را در زمینه دیگری آغاز کرده اند - رویای تبدیل شدن به یک دانشمند داده می تواند دور از ذهن باشد. لیلیان پیرسون ، P.E. - متخصص برجسته در زمینه داده های بزرگ و علم داده - قصد دارد ثابت کند که این تصور اشتباه است. در این دوره ، او مشاهدات و نکاتی را به شما کمک می کند تا فارغ از نقطه شروع شما ، در این زمینه مهیج شروع به کار کنید.

لیلیان کار خود را نه به عنوان یک دانشمند داده ، بلکه به عنوان یک مهندس محیط زیست آغاز کرد. در اینجا ، او داستان خود را به اشتراک می گذارد ، و در مورد چگونگی یادگیری خود برای کدنویسی در پایتون و R و کار با روش های علوم داده صحبت می کند. در نتیجه تجربیات خود ، لیلیان علاقه زیادی به کمک به علاقه مندان به علم داده دارد - اما ممکن است فاقد مدرک چهار ساله در این رشته باشد - برای شروع کار در این زمینه. او روش های عملی برای به دست آوردن مهارت ها و تجربیات مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده و بهترین روش ها برای دستیابی به کار را به اشتراک می گذارد. لیلیان همچنین با چالش هایی روبرو می شود که در کارگران فناوری که به سرعت در حال پیشرفت هستند رخ می دهد. بعلاوه ، او در مورد صنعت خود بحث می کند ، تغییرات اخیر در زمینه و زمینه های مورد نیاز را پوشش می دهد و چندین باور غلط رایج را پاک می کند.
موضوعات شامل:
  • روشهای عملی برای به دست آوردن مهارتها و تجربیات علم داده
  • برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده باید کدام دوره ها را بگذرانید؟
  • مردم باید با چه چالش هایی روبرو شوند؟
  • بهترین روشهای کاریابی در علوم داده
  • باورهای غلط رایج
  • چه ویژگیهای اصلی شخصیتی در میان دانشمندان موفق داده رایج است؟
  • صنعت در سالهای اخیر چگونه تغییر کرده است؟
  • مشاوره عملی برای اقلیت ها و زنانی که در علم داده فعالیت می کنند
سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • خوش آمدی Welcome

1. شخصی 1. Personal

  • پیشینه تحصیلی و حرفه ای شما چیست؟ What is your educational and professional background?

  • چگونه راه خود را به علم داده تبدیل کردید؟ How did you make your way into data science?

  • چرا شما علاقه مند به علم داده هستید؟ Why are you passionate about data science?

2. مهارت 2. Skills

  • عملی ترین روش برای به دست آوردن مهارت ها و تجربه مورد نیاز برای تبدیل شدن به دانشمند داده چیست What's the most practical way to acquire the skills and experience needed to become a data scientist

  • با چه چالش هایی باید افراد برای مواجهه آماده شوند؟ What challenges should people be prepared to encounter?

  • چه سوابق تحصیلی خود را به عنوان دانشمند داده تبدیل می کند؟ What educational backgrounds lend themselves well to becoming a data scientist?

  • برای فرود یک شغل عالی در علم داده چه توصیه هایی را انجام می دهید؟ What best practices do you recommend for landing a great job in data science?

  • آیا مشاوره مدیریت پروژه برای متخصصان آنالیز دارید؟ Do you have any project management advice for analytics professionals?

3. چالش ها 3. Challenges

  • شما در مورد متنوع سازی نیروی کار در فناوری چه توصیه ای دارید؟ What advice do you have about diversifying the workforce in tech?

  • به طور خاص چه توصیه‌ای را به زنان درون فناوری می دهید؟ What advice would you give to women within tech, specifically?

  • بزرگترین مانعی که در طول مسیر بر آن غلبه کرده اید چیست؟ What is the biggest obstacle you've overcome along the way?

  • بهترین منابع برای افراد علاقمند به حرفه علوم داده چیست؟ What are the best resources for people interested in a data science career?

4- صنعت 4. Industry

  • چه چیزی در علم داده در سطح جهان اتفاق می افتد؟ What is happening in data science globally?

  • چه چیزی در مورد این زمینه بسیار هیجان انگیز است؟ What's so exciting/emerging about the field?

  • صنعت در سالهای اخیر چگونه تغییر کرده است؟ How has the industry changed in recent years?

  • به نظر شما بزرگترین زمینه های نیاز در علم داده چیست؟ What do you think are the greatest areas of need in data science?

  • تصورات غلط رایج در این زمینه چیست؟ What are some common misconceptions in the field?

آموزش مقدمه گواهی CompTIA Security + (SY0-601): 2 طراحی و اجرای کد ایمن

آموزش مقدمه گواهی CompTIA Security + (SY0-601): 2 طراحی و اجرای کد ایمن

CompTIA Security+ (SY0-601) Cert Prep: 2 Secure Code Design and Implementation

آموزش مقدمه ای بر رمزنگاری کوانتومی

آموزش مقدمه ای بر رمزنگاری کوانتومی

Introduction to Quantum Cryptography

آموزش Windows Server 2016: پیکربندی Hyper-V

آموزش Windows Server 2016: پیکربندی Hyper-V

Windows Server 2016: Configure Hyper-V

نمایش نظرات

آموزش بینش در مورد علم داده: لیلیان پیرسون
جزییات دوره
23m 51s
18
Linkedin (لینکدین) Linkedin (لینکدین)
(آخرین آپدیت)
34,967
- از 5
ندارد
دارد
دارد

https://donyad.com/d/f5a0

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Lillian Pierson, P.E. Lillian Pierson, P.E.

لیلیان پیرسون ، P.E. یک متخصص برجسته در زمینه داده های بزرگ و علوم داده است. او متخصصان و دانشجویان شاغل را به مهارتهای داده مورد نیاز برای رقابت در اقتصاد مبتنی بر داده محور تجهیز می کند. لیلیان اخیراً به عنوان مربی علوم داده برای چندین دوره در زمینه آموزش LinkedIn یاد شده است. او همچنین نویسنده چندین کتاب فنی بسیار مرجع توسط انتشارات جان ویلی و پسران ، از جمله شرکت Data Science for Dummies (2017 ، 2015) است و دهه گذشته را در آموزش و مشاوره برای سازمانهای بزرگ فنی در بخش خصوصی گذرانده است. بخش هایی مانند IBM ، BMC ، دل و اینتل و همچنین سازمان های دولتی از نیروی دریایی ایالات متحده تا سطح دولت محلی. به عنوان بنیانگذار Data-Mania LLC ، لیلیان دوره های آموزشی آنلاین و حضوری و همچنین کارگاه ها و سایر مواد آموزشی را در زمینه داده های بزرگ ، علوم داده و تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد.

Big Data IT داده های بزرگ