🔸 #علم_داده (Data Science)، دانشی میان‌رشته‌ای پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. علم داده از ترکیب مباحث مختلفی به وجود آمده و در حوزه‌های مختلف علمی بنا شده‌ است. تعدادی از این حوزه‌ها عبارتند از: ریاضیات، آمار، مهندسی داده، بازشناخت الگو و… . هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌محور است.

🔸 آقایان توماس دونپورت و دی جی پاتیل در سال ۲۰۱۲ در مقاله «علم داده: #جذاب‌ترین شغل قرن بیست و یکم» متخصصین علم داده را این‌طور تعریف می‌کنند: کسانی که می‌دانند چگونه می‌توان از انبوه اطلاعات بدون ساختار پاسخ سوالهای کسب‌وکار را پیدا کرد.

🔸 به شاغلین در حوزهٔ علم داده، #متخصص_علم_داده (#Data_scientist) می‌گویند. متخصصین علم داده با عمیق شدن در چندین رشتهٔ علمی، مسائل پیچیدهٔ مطرح شده در حوزهٔ داده را حل می‌کنند. به‌طور کلی انتظار می‌رود که متخصصین علم داده قادر باشند در بخش‌هایی از علوم ریاضیات و آمار و علوم کامپیوتر کار کنند.

🔸 یک متخصص علم داده می‌بایست در یک یا دو رشته تخصص داشته باشد و در دیگر حوزه‌ها دارای مهارت کافی باشد.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔆 #فرصت_کارآموزی پاره وقت در #علم_داده در #آمریکا

یک شرکت مشاوره در زمینه علم داده در #نیویورک به دنبال جذب کارآموز در این حوزه می‌باشد.

شرایط شغی:
✔️ تجربه کار با Python یا Hadoop
✔️ آشنا به مفاهیم رگرسیون و کلاسترینگ
✔️ تجربه آموزش برنامه نویسی

💵 میزان حقوق: ساعتی 15 الی 50 دلار

📬 برای ارسال درخواست می‌توانید با [email protected] مکاتبه کنید.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

💢🔘 What is BIG DATA???

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔘 مزایای علم داده

⭕️ مزیت اصلی علم داده، توانمندسازی و تسهیل تصمیم‌گیری است. سازمان‌هایی که بر علم داده سرمایه‌گذاری می‌کنند، می‌توانند از شواهد قابل سنجش و مبتنی بر داده برای تصمیم‌سازی در کسب‌و‌کار خود استفاده کنند. تصمیم‌های داده‌محور می‌تواند منجر به افزایش سود و بهبود بهره‌وری عملیاتی، کارایی کسب‌و‌کار و جریان‌های کاری بشود. در سازمان‌هایی که با ارباب رجوع سر و کار دارند، علم داده به شناسایی و جلب مخاطبان هدف کمک می‌کند. این دانش همچنین می‌تواند به سازمان‌ها در استخدام نیروهایشان کمک کند. علم داده با پردازش داخلی کاربردها و آزمون‌های احراز صلاحیت داده‌محور، می‌تواند به واحد منابع انسانی سازمان‌ها در انجام انتخاب‌های صحیح‌تر و سریع‌تر در طول فرآیند استخدام کمک کند.

❄️ مزایای علم داده بستگی به اهداف شرکت و صنعت مربوط به آن دارد. برای مثال دپارتمان‌های فروش و بازاریابی می‌توانند داده‌های مشتریان را برای بهبود نرخ جذب مشتری و ساخت کمپین‌های فرد به فرد کاوش کنند. موسسات بانکی، داده‌های خود را جهت ارتقا وظیفه شناسایی کلاهبرداری کاوش می‌کنند. سرویس‌های استریم مثل «نتفلیکس» (Netflix) داده‌ها را برای شناسایی آنچه کاربران به آن علاقمند هستند و استفاده از آن‌ها برای دانستن اینکه تولید چه فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی بهتر است کاوش می‌کنند.

🌀 همچنین، در نتفلیکس از الگوریتم‌های مبتنی بر پایگاه داده به‌منظور ساخت توصیه‌های شخصی‌سازی شده متناسب با عقاید کاربران استفاده شده است. شرکت‌های حمل‌و‌نقل مانند FedEx ،DHL و UPS از علم داده برای کشف بهترین مسیرها، زمان‌ها و نوع حمل‌و‌نقل کالا استفاده می‌کنند. با وجود کاربردهای متعدد علم داده، این زمینه در کسب‌و‌کار هنوز نوظهور است، زیرا شناسایی و تحلیل حجم انبوهی از داده‌های ساختار نیافته می‌تواند برای شرکت‌ها بسیار پیچیده، گران قیمت و زمان‌بر باشد.

منبع: وبسایت فرادرس


🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔆 #فرصت_شغلی تمام وقت #علم_داده در #انگلستان

🌟 یک شرکت تحلیل کننده داده در پروژه های بین المللی استخدام می‌کند.

👁‍🗨 شرایط مورد نیاز:
✔️ مسلط به تحقیق در عملیات (OR) و علوم مدیریتی
✔️ مسلط به اکسل
✔️ تجربه کار با SQL یا Access

💷 میزان حقوق سالانه: 25،000 الی 30،000 پوند

📬 برای ارسال رزومه می توانید از طریق لینک https://tiny.cc/fsub3y اقدام نمایید.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

💢⭕️ چه مهارت‌هایی برای مبدل شدن به یک دانشمند داده مورد نیاز است؟
هر کسی که به ساخت موقعیت شغلی قدرتمند‌تر در این دامنه علاقمند است، باید مهارت‌های کلیدی در سه حوزه تحلیل، برنامه‌نویسی و دانش دامنه را کسب کند. با نگاهی عمیق‌تر، می‌توان گفت مهارت‌های بیان شده در تصویر می‌تواند به افراد جهت تبدیل شدن به یک دانشمند داده کمک کند.
🔘 دانش قوی از پایتون، R، اسکالا و SAS
🔘مهارت داشتن در نوشتن کدهای پایگاه داده SQL
🔘توانایی کار با داده‌های ساختار نیافته از منابع گوناگون مانند ویدئو و شبکه‌های اجتماعی
🔘 درک توابع تحلیل چندگانه
🔘 دانش یادگیری ماشین

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔴🔴 وظایف متخصص علم داده

📍 قسمت اول از دو قسمت

دانشمند داده (Data Scientist) که به صورت تحت‌الفظی «متخصص علم داده» ترجمه می‌شود، دائماً باید بپرسد «چرا؟» و بسته به شرکتی که در آن کار می‌کند وظایف مختلفی می‌تواند داشته باشد اما به طور کلی وی کسی که دارای مهارت‌هایی مثل تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی و آمار باشد. در کنار این وظایف، کار دیگری هم جزو وظایف اصلی یک دیتا ساینتیست است که از آن به عنوان مرتب‌سازی داده‌ها یاد می‌شود که به طور خلاصه منظور از مرتب‌سازی داده‌ها این است که وی بتواند داده‌های به‌هم‌ریخته را ابتدا مرتب و منظم نموده سپس به بررسی آن‌ها بپردازد که در ادامه قصد داریم تا تک‌تک این وظایف را به صورت موردی بررسی نماییم.

💢 مرتب‌سازی داده‌ها
فرایند مرتب‌سازی داده‌ها شامل ترتیب دادن فرمت داده‌هایی است که در نگاه اول فرد را سردرگم می‌کنند و از همین روی تحلیل‌گر باید ابتدا داده‌ها را به گونه‌ای مرتب سازد که در آینده بتواند به سادگی به بررسی و تحلیل آن‌ها بپردازد. برای روشن‌تر شدن این مسأله، مثالی می‌زنیم.
فرض کنیم که قرار است داده‌های مرتبط با کاربرانی که به دنبال آموزش آنلاین برنامه‌نویسی هستند را مورد ارزیابی قرار دهیم اما مشکل اینجا است که داده‌ها در یک فایل جامع قرار نداشته و بسته به شهرهای مختلف از یکسو و همچنین نوع زبان برنامه‌نویسی مد نظر کاربران از سوی دیگر، داده‌های مجزایی داریم. فرایند مرتب‌سازی داده‌ها در این مثال به این شکل است که ابتدا نیاز داریم تا تمامی داده‌ها را تجمیع کنیم اما نکته اینجا است که حتماً باید اطمینان حاصل کنیم کلیهٔ ردیف‌ها و ستون‌های فایل (به طور مثال یک فایل اِکسل) جایگاه خود را حفظ کرده و در این مثال هیچ داده‌ای به اشتباه در ستون دیگری قرار نمی‌گیرد که چنین کاری خیلی هم ساده نیست.

💢 تحلیل داده‌ها
وقتی پای تحلیل داده‌ها به میان می‌آید، بسیاری از ما به یاد نرم‌افزار اِکسل شرکت مایکروسافت می‌افتیم اما واقعیت امر آن است که وقتی با #کلان داده سروکار داریم، نه تنها نرم‌افزارهایی از این دست پاسخگوی نیاز ما نخواهند بود بلکه سیستم‌های سخت‌افزاری معمولی نیز زیر بار چنین تحلیلی کم خواهند آورد و در بیشتر مواقع به زیرساخت‌های قوی و الگوریتم‌های پیچیده‌ای برای تحلیل داده‌ها نیاز داریم.
در فرایند تحلیل داده‌ها، متخصصین امر تمام سعی خود را به کار می‌بندند تا داده‌های مبتنی بر جدول را به صورت بصری (گراف) درآورند تا به صورت ملموس‌تری بتوان به بررسی آن‌ها پرداخت که برای درک بهتر این موضوع، مثالی از شبکهٔ اجتماعی فیسبوک می‌زنیم.
تحلیلگران داده‌ در شرکت فیسبوک متوجه شدند که داشتن حداقل ۱۰ دوست برای یک کاربر فیسبوک این تضمین را ایجاد خواهد کرد که کاربر مذکور حضوری مستمر در این شبکه اجتماعی داشته باشد. از همین روی، مهندسین این شرکت تمام تلاش خود را به کار بستند تا سازوکاری ایجاد کنند تا کاربران فیسبوک خیلی راحت‌تر بتوانند دوستان قدیمی خود را بیابند تا در نتیجه به عنوان کاربران پایه‌ ثابت فیسبوک مبدل شوند.

🔎 #علم_داده
🔎 #متخصص_علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔴🔴 وظایف متخصص علم داده

قسمت دوم از دو قسمت «قسمت آخر»

💢 مدل‌سازی
پس از آنکه داده‌های اولیه مرتب شدند و سپس به صورت کاملاً بصری در اختیار کارشناسان قرار گرفتند، حال نوبت به پیش‌بینی آینده از روی آمار و ارقام به دست آمده و مدل‌سازی می‌رسد که کاری بس پیچیده و حساس است. برای مثال، اگر بخواهیم سایت الکسا را مد نظر قرار دهیم، کارشناسان این سایت باید مدل یا بهتر بگوییم الگوریتمی طراحی کنند که بر اساس آمار فعلی سایت‌ها بتواند پیش‌بینی تعداد ویزیتورهای آتی آن‌‌ها در اختیار وب‌مسترها قرار دهد.

💢 نمونه‌سازی
پس از برخورداری از یک مدل خوب از داده‌های به دست آمده، تازه به اصل موضوع می‌رسیم که همان عملی ساخت نتایج است. پیش از این سایت الکسا را مثال زدیم و نیاز به توضیح نیست که چه‌قدر خوب است اگر بتوانیم آماری از تعداد ویزیتورهای آتی سایت‌مان را در اختیار داشته باشیم اما برخورداری از چنین الگوریتمی زمانی بسیار ارزشمندتر خواهد شد که بتوان این کار را به صورت مداوم انجام داد. به عبارت دیگر، باید داده‌های علمی را به صورت یک محصول درآورد که افراد عادی که اطلاعی از مفاهیم Big Data ،Data Science و سایر علوم مرتبط ندارند هم بتوانند آن داده‌ها را درک کرده و در کسب‌وکار خود به کار گیرند.

💢 نتیجه‌گیری
امروزه کسب‌وکارهای مختلف فارغ از حوزه‌ای که در آن مشغول به فعالیت می‌باشند به تک‌تک رفتارهای کاربران و مشتریان خود به صورت علمی نگاه می‌کنند و این در حالی است که نسبت به مشتریان بالقوهٔ خود، یعنی کسانی که در حال حاضر مشتری آن شرکت نبوده اما شاید در آینده به یک مشتری مبدل گردند، نیز به عنوان منبع خوبی از درآمدزایی نگاه می‌کنند. لذا اگر به فکر حضور در دنیای آی‌تی در یک بستر گسترده هستید، حتماً باید با تحلیل داده و نحوهٔ به‌کارگیری از داده‌ها در بهتر شدن خدمات و محصولات آشنا شوید و از همین روی برخورداری از مهارت تحلیل داده‌ها به عنوان یکی از حرفه‌های لازم و ضروری در عصر حاضر قلمداد می‌گردد.


🔎 #علم_داده
🔎 #متخصص_علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

فایل آموزشی "علم داده چیست؟"
🔎 #علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

چرا باید از علم داده استفاده کنیم؟

در حالی که شرکت‌ها به دنبال این هستند که چگونه با حجم انبوهی از داده‌ها رفتار کنند و آن‌ها را قابل استفاده نمایند، علم داده بعنوان یک مفهوم انقلابی ظهور کرده و بازی را تغییر می‌دهد. علم داده به تدریج به یک ضرورت برای شرکت‌ها تبدیل می‌گردد تا فرصت‌های پنهان در اوضاع پیچیده کسب و کار را آشکار نماید. اما علم داده چگونه در این بازه زمانی کوتاه به چنین محبوبیت بزرگی دست یافته است؟ پاسخ را باید در عوامل زیر جستجو کرد:

1- پاسخ‌های دقیق: زمانی‌که استراتژی‌های تجارت به دقت پیش‌بینی شده باشند، بهتر فرموله‌بندی می‌شوند که این کار تنها از طریق الگوریتم‌های علم داده ممکن می‌گردد. تعداد زیادی از شرکت‌ها به کاربردهای علم داده پی برده‌اند و در صدد پیاده‌سازی این مفهوم برای خدمت‌رسانی بهتر به مشتریان خود هستند.

2- توانایی تصمیم‌گیری بهتر: مطابق بررسی انجام شده در دانشگاه هاروارد، شرکت‌هایی که از داده‌های تحلیل شده استفاده کرده‌اند، بهتر به اهداف مالی و عملیاتی دست یافته‌اند. به‌علاوه، این شرکت‌ها تا 6 درصد سود بیشتری نسبت به رقبای خود کسب کرده‌اند. آن روزهایی که کسب و کارها به تصمیم‌گیری‌های تجربی تکیه داشتند گذشته است! امروزه، تحلیل داده‌های حجیم، سناریو را تغییر داده و شرکت‌ها از علم داده کمک می‌گیرند تا دلیل و منطق را قبل از تصمیم‌گیری‌های مهم، از دل داده‌ها استخراج کنند.

3- پی بردن به رفتارهای مهم تجارت: دانشمندان داده به داده‌ها نگاه می‌کنند، الگو را پیدا کرده و بر اساس آن پیش‌بینی‌ها را انجام می‌دهند. به‌منظور دستیابی به اهداف سازمانی، علم داده به اطلاعات موجود نفوذ کرده و رفتارهای قابل‌توجه را استخراج می‌کند تا بر اساس نیازهای سازمانی، استراتژی‌های مناسب اتخاذ گردند.


🔎 #علم_داده


🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔘⭕️ همه چیز درمورد دانشمند داده

🔎 #علم_داده
🔎 #متخصص_علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔶💠 8 گام برای "دانشمند داده" شدن.

🔎 #علم_داده
🔎 #متخصص_علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🛢#داده در حال تبدیل شدن به #نفت در عصر جدید است...
🌎کانال آموزشی #علم_داده (#Data_Science)

✅ اشتراک گذاری محتوای آموزشی چند رسانه‌ای
✅ اشتراک گذاری #فرصتهای_شغلی
✅ اشتراک گذاری #فرصتهای_تحصیلی در ایران و خارج

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

💢✔️ مزایا و فایده های "علم داده"

🔎 #علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

⭕️🔘 4 جنبه ی اصلی "علم داده"
1. آمار و ریاضیات
2. زبان برنامه نویسی
3. حوزه دانش و توانمندی های جانبی
4. ارتباطات و تجسم

🔎 #علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

💢✔️ 25 مهارتی که در علوم داده مشخص شده اند.
بخش اول: تجارت
1.تولید و توسعه
2. مدیریت پروژه
3.توسعه تجارت
4. بودجه ریزی
5. حکومت


🔎 #علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔘 فرایند و متدهای علم داده


🔎 #علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

📌مقایسه بین تحلیل داده، بیگ دیتا و علم داده .


🔎 #علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🛢#داده در حال تبدیل شدن به #نفت در عصر جدید است...

🌎کانال آموزشی #علم_داده (#Data_Science)

✅ اشتراک گذاری محتوای آموزشی چند رسانه‌ای
✅ اشتراک گذاری #فرصتهای_شغلی
✅ اشتراک گذاری #فرصتهای_تحصیلی در ایران و خارج

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

Data Science Tools For Non-Technical Users

ابزار های "علم داده" برای افراد غیر متخصص

🔎 #علم_داده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده