فن آوری های آموخته شده در یک دوره تجزیه و تحلیل داده ها: یک راهنمای جامع

در دنیای داده های محور امروز ، تجزیه و تحلیل داده ها به یک مهارت اساسی در صنایع تبدیل شده است. با داشتن مقادیر زیادی از داده های تولید شده هر روز ، شرکت ها به متخصصان ماهر متکی هستند تا بینش های معناداری را که باعث تصمیم گیری می شود ، استخراج کنند. یک دوره تجزیه و تحلیل داده ها افراد را به ابزارها ، تکنیک ها و فن آوری های مورد نیاز برای موفقیت در این زمینه پویا مجهز می کند. در این مقاله ، ما فن آوری های کلیدی را که معمولاً در یک دوره تجزیه و تحلیل داده ها آموخته می شوند ، بررسی خواهیم کرد.

1. ابزارهای تجسم داده
یکی از مهمترین جنبه های تجزیه و تحلیل داده ها ، امکان ارائه داده ها در یک فرمت بصری جذاب و به راحتی قابل تفسیر است. ابزارهای تجسم داده ها به متخصصان کمک می کند تا مجموعه داده های پیچیده را به نمودارها ، نمودارها و داشبورد ترجمه کنند که می تواند روندها ، الگوهای و فضای باز را برجسته کند.

برخی از فن آوری های تجسم داده های گسترده استفاده شده عبارتند از:

• Tableau: ابزاری قدرتمند و کاربر پسند که به کاربران امکان می دهد داشبوردهای تعاملی و قابل اشتراکی ایجاد کنند. این از ادغام داده ها از منابع مختلف پشتیبانی می کند و تجسم های پیچیده را امکان پذیر می کند.

• Power BI: ساخته شده توسط مایکروسافت ، Power BI یکی دیگر از ابزارهای محبوب برای تجسم داده ها است که یکپارچه با سایر محصولات مایکروسافت ادغام می شود. این ایده آل برای ایجاد گزارش های پویا و داشبورد در زمان واقعی است.

• Matplotlib & Seaborn (کتابخانه های پایتون): این کتابخانه های پایتون سفارشی سازی و کنترل بیشتری را بر تجسم فراهم می کنند و آنها را در بین دانشمندان و تحلیلگرانی که می خواهند نمودارهای تفصیلی و آموزنده ای را ارائه دهند ، محبوب می کند.

5. فن آوری های تمیز کردن و پردازش داده ها
تمیز کردن داده ها و پیش پردازش مراحل اساسی در خط لوله تجزیه و تحلیل داده ها است. داده ها غالباً کثیف ، ناقص یا در فرمی هستند که برای تجزیه و تحلیل مناسب نیست. یادگیری فن آوری هایی که به داده های تمیز و پردازش کمک می کنند ، یک مهارت مهم برای هر تحلیلگر داده مشتاق است.

• پاندا (کتابخانه پایتون): یک مورد ضروری برای تحلیلگران داده ، پاندا به کاربران امکان می دهد داده های را دستکاری و تمیز کنند ، مقادیر گمشده ، فیلتر ، گروه و داده های کل را کنترل کنند و آن را به ابزاری اساسی برای پردازش داده ها تبدیل کنند.

• SQL (زبان پرس و جو ساختاری): SQL یک مهارت اساسی برای هر کسی است که با پایگاه داده کار می کند. این امکان را به کاربران می دهد تا داده های ذخیره شده در پایگاه داده های رابطه ای را استخراج ، فیلتر و اصلاح کنند.
  OpenRefine: یک ابزار منبع آزاد و آزاد که برای کار با داده های کثیف طراحی شده است. این به کاربران کمک می کند تا داده ها را تمیز ، تغییر و کشف کنند ، به خصوص هنگام برخورد با مجموعه داده های متناقض یا بزرگ.

3. تجزیه و تحلیل آماری و ابزارهای ریاضی
تجزیه و تحلیل داده ها به تجزیه و تحلیل آماری متکی است تا بینش داده های خام را بدست آورد. این تکنیک ها به شناسایی الگوهای ، روابط و روندهای موجود در مجموعه داده ها کمک می کنند. دانش ابزارهای آماری برای تفسیر دقیق داده ها بسیار مهم است.

• برنامه نویسی R: R یک زبان برنامه نویسی متناسب با تجزیه و تحلیل داده ها و محاسبات آماری است. این ماده به طور گسترده ای برای تجسم داده ها ، دستکاری داده ها و انجام آزمایشات آماری مختلف استفاده می شود.

• اکسل: در حالی که ممکن است اساسی به نظر برسد ، مایکروسافت اکسل هنوز یکی از ابزارهای گسترده برای تجزیه و تحلیل آماری است. فرمول های داخلی و جداول محوری آن ، انجام محاسبات و خلاصه مجموعه داده های بزرگ را آسان می کند.

• SPSS و SAS: اینها بسته های نرم افزاری آماری قدرتمند هستند که به تحلیلگران کمک می کند تا تجزیه و تحلیل آماری پیچیده و مدل سازی داده ها را انجام دهند.

4. یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش بینی
از آنجا که مشاغل و سازمانها به طور فزاینده ای برای پیش بینی روندهای آینده و تصمیم گیری در مورد داده ها به یادگیری ماشین روی می آورند ، یادگیری در مورد الگوریتم های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به یک مهارت ضروری برای تحلیلگران داده تبدیل می شود.

• Scikit-Learn (کتابخانه پایتون): این کتابخانه پایتون به طور گسترده ای برای اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین مانند رگرسیون ، طبقه بندی ، خوشه بندی و موارد دیگر استفاده می شود. این روند ایجاد مدل های یادگیری ماشین و ارزیابی عملکرد آنها را ساده می کند.

• Tensorflow & Keras: این چارچوب ها برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی و مدل های یادگیری عمیق طراحی شده اند. آنها به تحلیلگران داده اجازه می دهند تا با تکنیک های پیشرفته تر یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق کار کنند.

• Apache Spark: برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ، Apache Spark چارچوبی را برای پردازش داده های توزیع شده فراهم می کند ، که برای انجام یادگیری ماشین در مقیاس ایده آل است.

5. فن آوری های داده بزرگ
در دوره Big Data ، توانایی تجزیه و تحلیل و پردازش مجموعه داده های عظیم بسیار مهم است. دوره های تجزیه و تحلیل داده ها اغلب دانشجویان را با فناوری هایی که پردازش داده های بزرگ را تأمین می کنند ، معرفی می کند.

• Hadoop: یک چارچوب منبع باز برای ذخیره و پردازش مجموعه داده های بزرگ در محیط های محاسباتی توزیع شده. Hadoop برای کنترل داده های بدون ساختار طراحی شده است و در صنایعی استفاده می شود که مقادیر زیادی از داده ها باید پردازش شوند.

• Apache Kafka: یک پلت فرم پخش توزیع شده ، Kafka برای ساختن خطوط لوله داده در زمان واقعی و برنامه های تحلیلی جریان استفاده می شود. این ماده به طور گسترده ای در صنایعی مورد استفاده قرار می گیرد که داده های به موقع برای تصمیم گیری بسیار مهم است.

• پایگاه داده های NOSQL (MongoDB ، Cassandra): پایگاه داده های NOSQL برای دستیابی به داده های بدون ساختار ضروری هستند و اغلب هنگام کار با داده های در مقیاس بزرگ که به طور مرتب در پایگاه داده های رابطه ای سنتی قرار نمی گیرند ، استفاده می شوند.

6. محاسبات ابری و ذخیره سازی داده ها
با حرکت بیشتر شرکت ها به ابر ، درک چگونگی کار با سیستم عامل های محاسباتی ابری و راه حل های ذخیره سازی داده های مبتنی بر ابر ، برای تحلیلگران داده به طور فزاینده ای اهمیت می یابد.

• خدمات وب آمازون (AWS): AWS طیف گسترده ای از خدمات محاسبات ابری را ارائه می دهد که به تحلیلگران داده اجازه می دهد تا مجموعه داده های بزرگ را ذخیره ، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. ابزارهایی مانند AWS S3 (سرویس ذخیره سازی ساده) و AWS Redshift (انبارداری داده) اغلب برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده می شوند.

• Google Cloud Platform (GCP): GCP خدماتی مانند BigQuery را برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و DataFlow برای ساده سازی گردش کار داده ارائه می دهد. این یکی دیگر از راه حل های ابر محبوب است که توسط تحلیلگران داده استفاده می شود.

• Microsoft Azure: Azure یک بستر محاسباتی ابری است که ذخیره سازی داده ها ، تجزیه و تحلیل و ابزارهای یادگیری ماشین را فراهم می کند. به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل Azure Synapse ، یک سرویس بزرگ تجزیه و تحلیل داده است که برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ استفاده می شود.

7. فن آوری های اتوماسیون و برنامه نویسی
تحلیلگران داده ها اغلب نیاز به خودکار کردن وظایف تکراری مانند استخراج داده ها ، پردازش و گزارش دهی دارند. یادگیری نحوه استفاده از فن آوری های اتوماسیون و برنامه نویسی به بهبود کارآیی و صرفه جویی در وقت کمک می کند.

• نوت بوک های Python و Jupyter: Python یک زبان برنامه نویسی همه کاره است که در تجزیه و تحلیل داده ها برای اتوماسیون وظایف ، اجرای اسکریپت ها و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. نوت بوک های Jupyter یک محیط تعاملی را برای تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم ارائه می دهند.

• Apache Airflow: ابزاری برای اتوماسیون گردش کار داده. این به ارکستر و برنامه ریزی گردش کار پیچیده کمک می کند و مدیریت پردازش داده های در مقیاس بزرگ را آسان تر می کند.

• PowerShell (برای کاربران ویندوز): PowerShell امکان اتوماسیون کار و مدیریت خطوط لوله داده ، به ویژه در یک محیط مایکروسافت را فراهم می کند.

پایان
دوره های تجزیه و تحلیل داده ها درک کاملی از طیف گسترده ای از ابزارها و فناوری ها را ارائه می دهند که متخصصان را قادر می سازد تا داده ها را جمع آوری ، تمیز ، تجزیه و تحلیل و تجسم کنند. از آنجا که تقاضا برای تحلیلگران داده های ماهر در حال رشد در صنایع است ، تسلط بر این فناوری ها برای هر کسی که به دنبال تصمیم گیری های مبتنی بر داده در چشم انداز تجاری مدرن است ، ضروری است.

با درک کاملی از ابزارهای ذکر شده در بالا ، تحلیلگران داده می توانند به طور مؤثر از پیچیدگی های داده ها حرکت کنند ، بینش های ارزشمندی را کشف کنند و ابتکارات استراتژیک را در بخش های مختلف هدایت کنند. این که آیا شما تازه کار هستید یا به دنبال تیز کردن مهارت های خود هستید ، فن آوری های تحت پوشش در یک دوره تجزیه و تحلیل داده ها پایه و اساس حرفه ای موفق را در دنیای همیشه در حال تحول داده ها فراهم می کند.