5 هفته بوت کمپ داده شغلی: جهت گیری و مبانی.

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
5 هفته بوت کمپ داده شغلی برنامه LuxDevHQ است که هدف آن ابهام زدایی از مشاغل داده، دسترسی رایگان به یادگیری برای طیف گسترده ای از افراد، صرف نظر از پیشینه یا تخصص آنها است.

این برنامه ها یک ساختار یادگیری و فضای مرجع می دهد که در آن می توانید تمام مواد مورد نیاز برای ساخت خود را دریافت کنید “کار حرفه ای داده کلاس جهانی”.

در این برنامه، ما تشخیص می‌دهیم که مشاغل داده پتانسیل ارائه بینش‌ها و راه‌حل‌های ارزشمند را به حوزه‌ها و صنایع مختلف دارند، و بنابراین، رمزگشایی و دموکراتیک کردن این زمینه مهم است.

مشاغل داده شامل استخراج دانش و بینش از مجموعه داده های بزرگ و پیچیده با استفاده از تکنیک های مختلف مانند داده کاوی، تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشینی و تجسم است. همه این فرآیندها به موفقیت علم داده کمک می کنند. به طور سنتی، علم داده با مهارت‌های تخصصی و تخصص فنی همراه بوده است که به پیشینه قوی در ریاضیات، آمار، برنامه‌نویسی و دانش حوزه نیاز دارد.

این Bootcamp رایگان بر نیاز به ارتباطات واضح، تجسم‌های بصری و ابزارهای کاربرپسند تأکید می‌کند که افراد را قادر می‌سازد تا داده‌ها را بدون نیاز به درک عمیق الگوریتم‌های پیچیده یا زبان‌های برنامه‌نویسی کاوش و تجزیه و تحلیل کنند.

به طور کلی، هدف ما این است که شکاف بین کارشناسان فنی و متخصصان غیر فنی را پر کنیم و مخاطبان گسترده‌تری را قادر به استفاده از قدرت داده‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه بر اساس شواهد و بینش‌های حاصل از تجزیه و تحلیل داده‌ها کنیم.

انتظارات کل برنامه

مشارکت فعال.
پایبندی به ضرب الاجل
یادگیری و بهبود مستمر
انجام تکالیف و پروژه ها

قوانین و مقررات

منشور رفتار
صداقت علمی
شرایط حضور و غیاب
پروتکل های ارتباطی

این برنامه طوری طراحی شده است که برای مبتدیان مناسب باشد.

تنظیم محیط برای ابزارها و فناوری ها

در زیر لیستی از ابزارها و فناوری‌هایی است که باید نصب کنید: 1). محیط پایتون2). محیط SQL 3). حساب GitHub 4). حساب Power BI5). گزینه پایگاه داده ابری رایگان4) حساب WakaTime – برای پیگیری زمانی که هر هفته برای برنامه نویسی صرف کرده اید.

بسته به نقطه عطف و مرحله برنامه به افزودن ابزارها و فناوری های بیشتری ادامه خواهیم داد.

برنامه آموزشی هفته اول:

29 ژوئیه 2024 ساعت 20:20 EAT / 6:20 WAT.جلسه اطلاع رسانی آغاز اردو
30 ژوئیه 2024 ساعت 20:00 EAT / 6:00 WAT.بنیاد برنامه گرایی و علم داده.
** 1 آگوست 2024 ساعت 20:00 EAT. **Python for Data Science and Analy & Power BI Basics by Wycliffe Bosire – Data Scientist در BAT
3 آگوست 2024 ساعت 10:00 صبح غذا بخورید.مقدمه ای بر SQL برای تجزیه و تحلیل، هفته 1 خلاصه و رفع انسداد جلسه توسط مایشا مد، تحلیلگر داده ویکتور اوموندی.

در زیر لیستی از مشاغل داده ممکن است که در این برنامه بررسی خواهیم کرد:

1). تحلیلگر داده.

تحلیلگران داده بر بررسی داده‌ها تمرکز می‌کنند تا بینش‌های عملی را به سازمان‌های خود ارائه دهند. آنها پاکسازی داده ها، تجسم داده ها و تجزیه و تحلیل آماری اولیه را برای کمک به کسب و کارها در درک روندها، الگوها و تصمیم گیری آگاهانه انجام می دهند.

تحلیلگران داده ممکن است در صنایع مختلفی مانند امور مالی، بازاریابی یا مراقبت های بهداشتی کار کنند.

2). دانشمند داده.

دانشمندان داده مسئول جمع آوری، تمیز کردن و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ برای استخراج بینش های ارزشمند و تصمیم گیری های داده محور هستند. آنها از تکنیک های مختلف یادگیری ماشینی و آماری برای ساخت مدل های پیش بینی و حل مسائل پیچیده استفاده می کنند.

دانشمندان داده اغلب از نزدیک با ذینفعان کسب و کار همکاری می کنند تا فرصت هایی را برای استفاده از داده ها برای هدایت رشد کسب و کار شناسایی کنند.

3). مهندس داده.

مهندسان داده مسئول طراحی، ساخت و نگهداری خطوط لوله داده و زیرساخت هستند. آنها اطمینان می‌دهند که داده‌ها جمع‌آوری، ذخیره شده و برای تجزیه و تحلیل توسط دانشمندان و تحلیلگران داده در دسترس قرار می‌گیرند.

مهندسان داده با ابزارهایی مانند Hadoop، Spark و پایگاه های داده کار می کنند تا حجم زیادی از داده ها را به طور موثر مدیریت و پردازش کنند.

4). معمار داده ها

معماران داده ساختار کلی و سازماندهی داده ها را در یک سازمان طراحی می کنند. آنها مدل‌های داده را ایجاد می‌کنند، استانداردهای داده را تعریف می‌کنند و اطمینان می‌دهند که داده‌ها ذخیره، ادغام و به طور مؤثر قابل دسترسی هستند.

معماران داده نقش مهمی در ایجاد حاکمیت داده و تضمین کیفیت داده ها دارند.

توجه داشته باشید:

اینها تنها تعدادی از مسیرهای شغلی فراوان در حوزه علم داده و تجزیه و تحلیل هستند. بسته به علایق و مهارت‌های خود، می‌توانید نقش‌هایی مانند مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر هوش تجاری، آمارگیر یا حتی نقش‌های تخصصی مانند مهندس پردازش زبان طبیعی (NLP) یا مهندس بینایی کامپیوتر را نیز در نظر بگیرید.
حوزه علم داده به طور مداوم در حال پیشرفت است، بنابراین همیشه فرصت ها و نقش های جدیدی با پیشرفت فناوری و داده محور شدن کسب و کارها در حال ظهور است. مهم است که مسیری را انتخاب کنید که با علایق و اهداف شغلی شما همسو باشد.

همچنین توجه داشته باشید که ما نمی‌توانیم همه موضوعات و مفاهیم را پوشش دهیم، اما پایه محکمی برای حرفه داده‌های شما ایجاد خواهیم کرد.

ساختار آموزشی بوت کمپ علوم داده 5 هفته: https://docs.google.com/document/d/1JRFVwUjMrqRzlZBAyhM1CKS2fcVGNf2gWaAXA-mHCzk