تجزیه و تحلیل داده ها را برای مبتدیان بیاموزید

این تجزیه و تحلیل داده ها برای مبتدیان به گونه ای طراحی شده است که پایه و اساس محکمی برای کار با انواع مختلف داده ها ، تجسم داده ها برای تصمیم گیری و تجزیه و تحلیل داده ها در بخش های مختلف ارائه شود. این برنامه برای هر کسی که به دنبال تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده یا مدیر تحلیلی است ایده آل است. تجزیه و تحلیل داده ها و روش های علوم داده را از طریق این برنامه بیاموزید و تصمیمات تجاری بهتری بگیرید.

(تماشای ویدیوی مقدمه)

• 3 ساعت درس ویدیویی خود گام
• گواهی تکمیل اعطا شده در دوره دوره
• 90 روز دسترسی به دوره رایگان شما
• ثبت نام کنید و جوایز کسب کنید

مهارتهای تجزیه و تحلیل داده ها شما یاد خواهید گرفت

• انواع تجزیه و تحلیل داده ها
• توطئه های توزیع فرکانس
• توطئه
• تجسم داده ها
• روش شناسی علوم داده
• چارچوب های پذیرش تحلیلی
• روند در تجزیه و تحلیل داده ها

چه کسی باید تجزیه و تحلیل داده ها را بیاموزد

• تحلیلگر تجارت یا داده
• مدیران تحلیلی
• مدیران سطح متوسط
• CXO

آنچه در تجزیه و تحلیل داده ها برای مبتدیان 101 خواهید آموخت

آشنایی با تجزیه و تحلیل داده ها

درس 1 - مقدمه دوره

1. 01 مقدمه دوره

درس 2 - بررسی اجمالی تجزیه و تحلیل داده ها

مقدمه 2. 01

2. 02 تجزیه و تحلیل داده ها - اهمیت

2. 03 تجزیه و تحلیل دیجیتال: تأثیر بر حسابداری

2. 04 بررسی اجمالی تجزیه و تحلیل داده ها

2. 05 انواع تجزیه و تحلیل داده ها

2. 06 تحلیلی توصیفی

2. 07 تجزیه و تحلیل تشخیصی

2. 08 تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

2. 09 تجزیه و تحلیل تجویز

2. 10 تجزیه و تحلیل داده ها - مثال آمازون

2. 11 تجزیه و تحلیل داده ها از تصمیم گیری بهره می برد

2. 12 مزایای تجزیه و تحلیل داده ها: کاهش هزینه

2. 13 مزایای تجزیه و تحلیل داده ها: مثال آمازون

2. 14 تجزیه و تحلیل داده ها: مزایای دیگر

2. 15 غذای اصلی

درس 3 - برخورد با انواع مختلف داده ها

3. 1 مقدمه

3. 2 اصطلاحات در تجزیه و تحلیل داده ها - قسمت اول

3. 3 اصطلاحات در تجزیه و تحلیل داده ها - قسمت دوم

3. 4 نوع داده

3. 5 داده های کیفی و کمی

3. 6 سطح داده اندازه گیری

3. 7 توزیع عادی داده ها

3. 8 پارامترهای آماری

3. 09 غذای کلیدی

درس 4 - تجسم داده ها برای تصمیم گیری

4. 1 مقدمه

4. 2 تجسم داده ها

4. 3 درک تجسم داده ها

4. 4 تجسم معمولاً استفاده می شود

طرح توزیع فرکانس 4. 5

4. 6 طرح شمع

4. 7 اهمیت تجسم داده ها

4. 8 ابزارهای تجسم داده - قسمت اول

4. 9 ابزارهای تجسم داده - قسمت دوم

4. 10 زبان و کتابخانه در تجسم داده ها

تجسم مبتنی بر داشبورد 4. 11

4. 12 BI و روندهای تجسم

4. 13 BI چالش های نرم افزار

4. 14 غذای اصلی

درس 5 - علوم داده ، تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین

5. 01 مقدمه

5. 02 دامنه علوم داده

5. 03 علوم داده ، تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین - همپوشانی دارد

5. 04 Data Science Demystified

5. 05 علوم داده و استراتژی تجاری

5. 06 شرکت های موفق با استفاده از علوم داده

5. 7 صنعت سفر

5. 8 خرده فروشی

5. 09 تجارت الکترونیکی و جرم

5. 10 سیستم عامل تحلیلی در صنایع

5. 11 غذای اصلی

درس 6 - روش علوم داده

6. 01 مقدمه

6. 02 روش علوم داده

6. 03 از درک تجارت تا رویکرد تحلیلی

6. 04 از الزامات تا جمع آوری

6. 05 از درک تا آماده سازی

6. 06 از مدل سازی تا ارزیابی

6. 07 از استقرار تا بازخورد

6. 08 غذای کلیدی

درس 7 - تجزیه و تحلیل داده ها در بخش های مختلف

7. 01 مقدمه

7. 02 تجزیه و تحلیل برای محصولات یا خدمات

7. 03 چگونه Google از Analytics استفاده می کند

7. 4 چگونه LinkedIn از تجزیه و تحلیل استفاده می کند

7. 05 چگونه آمازون از تجزیه و تحلیل استفاده می کند

7. 6 Netflix- با استفاده از Analytics برای رانندگی درگیری

7. 7 Netflix- با استفاده از Analytics برای موفقیت

7. 08 صنعت رسانه و سرگرمی

7. 09 صنعت آموزش

7. 10 صنعت مراقبت های بهداشتی

7. 11 دولت

7. 12 پیش بینی آب و هوا

7. 13 غذای اصلی

درس 8 - چارچوب تحلیلی و آخرین روندها

8. 1 مقدمه

8. 2 مطالعه موردی: EY

8. 3 چارچوب تجزیه و تحلیل مشتری

8. 4 درک داده ها

8. 5 آماده سازی داده ها

8. 6 مدل سازی

8. 7 نظارت بر مدل

8. 8 آخرین روند در تجزیه و تحلیل داده ها

8. 9 تجزیه و تحلیل نمودار

8. 10 یادگیری خودکار ماشین

8. 11 منبع باز هوش مصنوعی

8. 12 غذای اصلی

یک گواهی تکمیل دریافت کنید

گواهی خود را با کارفرمایان آینده نگر و شبکه حرفه ای خود در LinkedIn به اشتراک بگذارید.

چرا باید تجزیه و تحلیل داده ها را یاد بگیرید

77. 64 میلیارد دلار

ارزیابی بازار تا پایان سال 2023

CAGR 30 ٪ از 2017-2023

رشد پیش بینی شده بازار تجزیه و تحلیل داده ها در سطح جهان

فرصت های شغلی

43K $ - 95K $ در سال

70K $ - 139K $ در سال

معرفی مهارت در دوره تجزیه و تحلیل داده ها برای مبتدیان ایده آل است تا بتوانند حرفه ای را در زمینه هیجان انگیز تجزیه و تحلیل داده ها شروع کنند. دوره رایگان تجزیه و تحلیل داده های ما پایه و اساس محکمی برای کار با انواع داده ها و تبدیل آنها به اطلاعات ، بینش و هوش ارائه می دهد. فقط با پیگیری 3 ساعت درس ویدیویی خود گام به گام در این دوره گواهینامه رایگان تحلیلی ، شما تجزیه و تحلیل داده ها را از ابتدا یاد خواهید گرفت - نحوه کار با انواع مختلف داده ها ، تجسم داده ها ، علوم داده و یادگیری ماشین. مفاهیم کلیدی مانند تجزیه و تحلیل داده ها را در بخش های مختلف ، روش های علوم داده و چارچوب های تجزیه و تحلیل در این اصول از تجزیه و تحلیل داده ها درک کنید.

پیش نیازهای یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

این دوره بدون تجزیه و تحلیل داده ها می تواند بدون هیچ آگاهی قبلی در مورد آمار یا برنامه نویسی انجام شود. با این حال ، درک روشنی از اصول ریاضیات قبل از شروع این برنامه توصیه می شود.

مبتدیان چگونه تجزیه و تحلیل داده ها را یاد می گیرند؟

مبتدیان با یادگیری انواع مختلف داده ها و نحوه پردازش اطلاعات برای نتیجه گیری معنی دار از آن ، با تجزیه و تحلیل داده ها شروع می کنند. این دوره بدون تجزیه و تحلیل داده ها می تواند یک نمای کلی از تجزیه و تحلیل داده ها و نحوه استفاده از آن را به شما ارائه دهد.

چه مدت طول می کشد تا تجزیه و تحلیل داده ها بیاموزد؟

با گذراندن سه ساعت از این مقدمه تجزیه و تحلیل داده های آموزنده ، شروع بسیار خوبی برای سفر به تجزیه و تحلیل داده های خود می گیرید. بسته به سرعت یادگیری فرد ، ممکن است حدود شش ماه طول بکشد تا تجزیه و تحلیل داده ها را یاد بگیرید.

برای اولین بار در تجزیه و تحلیل داده ها چه چیزی باید یاد بگیرم؟

برای زمینه تجزیه و تحلیل داده ها ، مکان مناسبی برای شروع یادگیری در مورد انواع مختلف تجزیه و تحلیل و بخش های مختلف صنعتی که در آن تجزیه و تحلیل داده ها اتخاذ شده است.

آیا تجزیه و تحلیل داده ها آسان است؟

برای یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها ، باید علاقه زیادی به برخورد با داده ها داشته باشید. با دوره رایگان تجزیه و تحلیل داده های ما ، می توانید در این زمینه شروع تقریباً بی دردسر داشته باشید.

اصول اولیه تجزیه و تحلیل داده ها برای دوره رایگان مبتدیان چیست؟

متخصصان شروع به یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها معمولاً درک اساسی از ریاضیات ، MS Excel ، SQL و اصطلاحات مشترک مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها دارند.

تجزیه و تحلیل داده ها برای چیست؟

شرکت ها در حال جمع آوری اطلاعات گسترده ای برای تصمیم گیری در مورد داده ها و ساخت محصولات با کیفیت هستند. تجزیه و تحلیل داده ها فرایندی است که از طریق آن داده های خام جمع آوری می شود ، از پیش پردازش شده و تجزیه و تحلیل می شود تا روندها و الگوهای پنهان را کشف کند و به ذینفعان در تصمیم گیری های مناسب کمک کند.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها بسیار محبوب است؟

مشاغل در سراسر جهان در حال تحول دیجیتال هستند و نقش های مرتبط با داده ها از چند سال گذشته تکامل یافته اند. داده هایی که از منابع مختلف تولید می شود در قالب خام است و فقط در هنگام تجزیه و تحلیل مؤثر مفید است. از آنجا که چنین تجزیه و تحلیل داده ها برای ترسیم بینش های ارزشمند و تصمیم گیری های خوب بسیار محبوب شده است.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها را یاد می گیریم؟

شما باید تجزیه و تحلیل داده ها را یاد بگیرید زیرا این فناوری در دنیای داده های امروز به یک ضرورت تبدیل شده است. سازمان ها تجزیه و تحلیل داده ها را به عنوان یکی از مهمترین تخصص های آینده به دلیل مقداری که می تواند از داده ها حاصل شود ، مشاهده می کنند. در حالی که هر روز 2. 5 بایت داده های چهار ضلعی ایجاد می شود ، تحلیلگران داده کافی وجود ندارند که از این حجم عظیم استفاده کنند. این امر منجر به شکاف مهارت در حال افزایش در تجزیه و تحلیل داده ها و افزایش تقاضا برای تحلیلگران داده در سراسر جهان شده است. از این رو ، تجزیه و تحلیل داده ها برای دوره رایگان مبتدیان به شما کمک می کند تا در سفر یادگیری خود شروع کنید.

مرورگر شما از ویدیوی HTML5 پشتیبانی نمی کند.

فرصت های شغلی در تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

نقش های شغلی مربوط به داده ها مانند دانشمندان داده ، تحلیلگران داده و معماران داده برخی از نقش های شغلی مورد توجه این روزها هستند. هوش مصنوعی و برنامه های یادگیری ماشین ، نیاز به تجزیه و تحلیل داده ها را بیشتر تقویت کرده است. به همین ترتیب ، شرکت ها در حال استخدام تحلیلگران داده و سایر متخصصان ماهر در این زمینه هستند.

چه کسی می تواند تجزیه و تحلیل داده ها را یاد بگیرد؟

متخصصان مشتاق از هر سابقه آموزشی با یک قاب تحلیلی ذهن می توانند تجزیه و تحلیل داده ها را بیاموزند. دوره تجزیه و تحلیل داده برای مبتدیان نیز برای موارد زیر مناسب است:

• دانش آموزان در برنامه های UG/PG
• متخصصان فناوری اطلاعات
• متخصصان بانکداری و امور مالی
• متخصصان فروش
• مبتدیان در حوزه تجزیه و تحلیل داده ها

آیا می توانم این دوره بدون تجزیه و تحلیل داده ها را در 90 روز انجام دهم؟

بله ، این دوره می تواند ظرف 90 روز به پایان برسد.

آیا بعد از تکمیل برنامه معرفی تجزیه و تحلیل داده ها ، گواهی دریافت می کنم؟

اگر در طی 90 روز از تاریخ ثبت نام ، هر دوره رایگان را در مورد مهارت به پایان برسانید ، واجد شرایط دریافت گواهینامه تکمیل دوره برای همین هستید. بنابراین ، شما در مورد تکمیل برنامه معرفی تجزیه و تحلیل داده ها نیز یک گواهی اشتراکی دریافت خواهید کرد. برای باز کردن قفل آن ، به حساب Skillup خود وارد شوید و روی باز کردن قفل کلیک کنید. به زودی نامه ای را با پیوندی به نمای دریافت می کنید و گواهی را بارگیری می کنید. می توانید گواهی Skillup را به رزومه خود اضافه کرده و آن را در Facebook ، LinkedIn و غیره به اشتراک بگذارید.

بهترین گزینه های یادگیری بعدی من بعد از گذراندن این دوره تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

فرصت های شغلی در تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

نقش های شغلی مربوط به داده ها مانند دانشمندان داده ، تحلیلگران داده و معماران داده برخی از نقش های شغلی مورد توجه در این زمینه هستند. هوش مصنوعی و برنامه های یادگیری ماشین ، نیاز به تجزیه و تحلیل داده ها را بیشتر تقویت کرده است. به همین ترتیب ، شرکت ها در حال استخدام تحلیلگران داده و سایر متخصصان ماهر در این زمینه هستند.