1) اهمیت علم داده
در عصر حاضر، حجم دادههای تولیدشده توسط کسبوکارها، کاربران اینترنت و دستگاههای هوشمند با سرعتی خیرهکننده در حال رشد است. این دادهها در حالت خام، ارزش چندانی ندارند. ارزش واقعی زمانی ایجاد میشود که این دادهها جمعآوری، پالایش و تحلیل شوند تا به بینشهای عملی تبدیل گردند. سازمانهای پیشرو در سراسر جهان دریافتهاند که تصمیمگیری بر مبنای شهود و تجربه گذشته دیگر کافی نیست و بقا و رشد در بازار رقابتی امروز، نیازمند تصمیمسازی هوشمندانه مبتنی بر داده است.
در این نقطه است که نقش حیاتی تحلیلگران داده و متخصصان علم داده نمایان میشود. این افراد پل ارتباطی بین دنیای پیچیده دادهها و نیازهای کسبوکار هستند. آنها با تسلط بر ابزارها و روشهای تحلیل، دادههای پراکنده و خام را به داستانهایی گویا و الگوهایی قابل درک تبدیل میکنند. این بینشها به مدیران کمک میکند تا فرصتهای جدید را شناسایی کنند، ریسکها را پیشبینی نمایند و استراتژیهای خود را با دقت بالاتری تنظیم کنند، که در نهایت به بهینهسازی عملکرد و افزایش سودآوری میانجامد..
2) روند بازار کار تحلیلگر داده در ایران
بازار کار ایران در سالهای اخیر شاهد تحولی چشمگیر در حوزه فناوری اطلاعات و به ویژه نقشهای مرتبط با داده بوده است. با دیجیتالی شدن فرآیندهای کسبوکار در شرکتهای داخلی و بینالمللی فعال در ایران، نیاز مبرمی به افرادی ایجاد شده است که بتوانند از دادههای موجود، ارزش استخراج کنند. تقاضا برای متخصصانی که قادر به راهاندازی و مدیریت سیستمهای هوش تجاری (BI) و تحلیل داده هستند، به سرعت در حال افزایش است و این روندی صعودی و پایدار به نظر میرسد.
موقعیتهای شغلی مانند «تحلیلگر داده»، «متخصص هوش تجاری»، «دانشمند داده» و «تحلیلگر کسبوکار» از جمله عنوانهای پرطرفدار در آگهیهای استخدامی شدهاند. این موقعیتها نه تنها در استارتآپهای نوپا، بلکه در صنایع بزرگی مانند بانکداری، بیمه، بازرگانی، مخابرات و حتی حوزههای سنتیتر در حال ایجاد هستند. شرکتها به دنبال افرادی هستند که علاوه بر تسلط فنی، توانایی درک نیازهای کسبوکار و ارائه راهحل مبتنی بر داده را داشته باشند.

شکل 1: درامد دانشمند داده
3) مسیر یادگیری علم داده؛ از صفر تا متخصص
ورود به دنیای علم داده ممکن است در ابتدا پیچیده به نظر برسد، اما با داشتن یک نقشه راه صحیح و گامبهگام، میتوان این مسیر را به طور موثری پیمود. این مسیر با بنیانهای ریاضی و آماری آغاز میشود. درک مفاهیمی مانند آمار توصیفی و استنباطی، احتمالات و جبر خطی، سنگ بنای درک الگوریتمهای پیچیدهتر در مراحل بعد است. این مفاهیم زبان مشترک برای توصیف و تفسیر دادهها و نتایج مدلها هستند.
گام بعدی، تسلط بر مهارتهای کار با داده است. زبان SQL یکی از ضروریترین ابزارها برای هر تحلیلگر داده است. با SQL میتوانید با پایگاههای داده ارتباط برقرار کنید، داده مورد نظر خود را استخراج، فیلتر و ترکیب کنید. در مرحله بعد، یادگیری یک زبان برنامهنویسی قدرتمند مانند پایتون ضروری است. پایتون با کتابخانههای گسترده و جامعه کاربری عظیم، به ابزار استاندارد علم داده تبدیل شده است.

شکل 2: برخی کتابخانههای علم داده
4) معرفی دوره موسسه توسعه با رویکرد شغلی
موسسه توسعه، به عنوان یک نهاد آموزشی پیشرو، با درک عمیق از نیازهای بازار کار ایران، دوره جامع علم داده را طراحی و ارائه کرده است. این دوره با هدف پرورش تحلیلگران داده کارآمد و آماده ورود به بازار کار، تمرکز خود را به طور کامل بر آموزش مهارتهای کاربردی و پروژهمحور قرار داده است. دوره به صورت آنلاین و در مدت حدود 100 ساعت آموزشی برگزار میشود که این امکان را برای افراد شاغل یا ساکن در شهرهای مختلف فراهم میآورد تا بدون محدودیت جغرافیایی، در این دوره شرکت کنند.
ساختار دوره بر پایه یادگیری عملی بنا شده است. به جای تاکید صرف بر تئوری، دانشجویان از همان ابتدا با دادههای واقعی و سناریوهای شبیهسازیشده از محیط کار مواجه میشوند. دو رکن اصلی فنی این دوره، آموزش عمیق SQL Server به عنوان یک سیستم مدیریت پایگاه داده قدرتمند و پایتون به عنوان زبان اصلی علم داده است. این ترکیب، دانشجویان را هم برای کار با دادههای ذخیرهشده در سازمانها و هم برای تحلیل و مدلسازی پیشرفته آماده میسازد.
یکی از بخشهای کلیدی دوره، آموزش الگوریتمهای پیشبینی و یادگیری ماشین است. دانشجویان نه تنها با مفاهیم این الگوریتمها آشنا میشوند، بلکه یاد میگیرند که چگونه آنها را روی دادههای واقعی پیادهسازی کنند، ارزیابی نمایند و نتایج را تفسیر کنند. این رویکرد تضمین میکند که فراگیران پس از اتمام دوره، بتوانند بلافاصله دانش خود را در محیطهای کاری به کار گیرند و ارزش آفرینی کنند.
برای آشنایی بیشتر با جزئیات این دوره، محتوای آموزشی و نحوه ثبتنام، میتوانید به صفحه اختصاصی دوره علم داده مراجعه کنید.
5) سرفصلها
سرفصلهای دوره علم داده موسسه توسعه به گونهای طراحی شدهاند که تمامی جنبههای ضروری برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده حرفهای را پوشش دهند. این مسیر آموزشی با یادگیری پایتون برای کار با داده آغاز میشود، جایی که دانشجویان با ساختارهای داده، کتابخانههای پایه و تکنیکهای اولیه پاکسازی و آمادهسازی داده آشنا میشوند. سپس وارد مبحث تحلیل آماری میشوند تا بتوانند دادهها را به صورت توصیفی و استنباطی درک و بررسی کنند.
6) خروجی و مهارتی که دانشجو کسب میکند . . .
شرکت در این دوره جامع، دانشجویان را به سطحی از مهارت میرساند که میتوانند مستقیماً وارد بازار کار شوند. یکی از مهمترین دستاوردها، توانایی ساخت مدلهای دستهبندی و پیشبینی برای مسائل واقعی کسبوکار است.
شکل 3: چرخه حیات علم داده
تجربه کار بر روی پروژههای واقعی، قلب این آموزش است. دانشجویان در طول دوره بر روی چندین پروژه عملی کار میکنند که شبیهسازی مسائل دنیای واقعی هستند. این تجربه، نه تنها مهارت فنی آنها را تقویت میکند، بلکه توانایی مدیریت پروژه، کار تیمی و حل مسئله را نیز پرورش میدهد. در نهایت، این مجموعه مهارتها، دانشجو را کاملاً برای ورود به بازار کار به عنوان یک تحلیلگر داده Junior آماده میسازد و مسیر پیشرفت شغلی سریعتری را برای وی فراهم میآورد.
https://tihe.ac.ir/
https://tihe.ac.ir/product/data-science/
"این مطلب تبلیغاتی است"