✳️ گرایش های کارشناسی ارشد مرتبط با علم داده
یکی از دغدغههای اصلی علاقهمندان به حوزه علمداده شرکت در رشته مرتبط در مقطع کارشناسی ارشد با حوزههایی مانند علمداده، دادهکاوی کلانداده و… هست. در ادامه برخی از برترین رشتههای مرتبط با این حوزهها را در دانشگاههای ایران مطرح خواهم کرد.
۱-علومداده
گرایش علومداده امسال در دانشگاه شهید بهشتی ذیل رشته ریاضی کاربردی با ظرفیت ۶ نفر ارائه گردیده است. هنوز از سرفصلها، دروس و اساتید این گرایش جزئیات بیشتری منتشر نگردیده است اما ارائه این رشته و به طبع گسترش آن در سایر دانشگاههای مطرح کشور باعث گسترش حوزه علمداده در کشور خواهد شد.
۲-هوش مصنوعی
یکی از بهترین رشته تحصیلی مرتبط با حوزههای علمداده، رشته هوش مصنوعی میباشد. از دروس مرتبط موجود در این رشته میتوان به درسهایی مانند پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی، هوش محاسباتی، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی پیشرفته، پردازش تصویر و… اشاره کرد. البته اکثر دروس فوق تنها در دانشگاههایی مانند شریف و تهران ارائه خواهد شد و معمولا در سایر دانشگاهها دانشجو حق انتخاب زیادی در انتخاب واحدهای تحصیلی نخواهد داشت.
۳- مدیریت فناوری اطلاعات
یکی از رشتههای جذابی که مرتبط با حوزه علمداده میباشد و به تازگی توجهات به آن بیشتر نیز گردیده است گرایشهای هوشمندی کسب و کار و سیستمهای اطلاعاتی پیشرفته رشته مدیریت فناوری اطلاعات است. این رشته به متخصصین حوزه علمداده که در حوزه مدیریت و مدیریت پروژه فعال هستند نیز پیشنهاد می شود. از دروس شاخص مرتبط این گرایش می توان به درسهای دادهکاوی و انبار داده، هوش تجاری، سیستمهای تصمیمیار، مباحث پیشرفته در سیستمهای اطلاعاتی، منطق فازی و هوش مصنوعی، تحلیل آماری و… اشاره کرد.
۴-مهندسی نرم افزار
این رشته بیش از آنکه به حوزه علمداده نزدیک باشد به حوزه Big Data Developer نزدیک هست و علاقهمندان به حوزه کلانداده می توانند در مقطع ارشد در این رشته تحصیل نمایند. درسهایی مانند سیستمهای توزیع شده، یادگیری ماشین، پایگاه داده پیشرفته، سیستمهای تصمیم یار و… از برخی دروس این رشته هستند.
۵-مهندسی آینده پژوهی
رشته مهندسی آینده پژوهی یکی از گرایشهای رشته صنایع میباشد و با توجه به ظرفیت کم دانشگاههای ارائه دهنده این رشته معمولا قبولی در آن کمی دشوار هست. این رشته برای افرادی که به حوزه علمداده علاقهمند هستند و رشته کارشناسی مرتبط با رشتههایی علوم انسانی یا صنایع داشتهاند توصیه میگردد. دروس شاخص مرتبط با حوزه علم داده این گرایش شامل درسهای مدیریت دادهکاوی، روشهای پیشبینی، مبانی و روشهای مدلسازی و… میباشد.
۶- رشته آمار
آمار همواره یکی از پایههای اصلی حوزههایی مانند دادهکاوی و علمداده بوده است و برخی از پیشگامان حوزه علمداده نیز در این رشته ادامه تحصیل دادهاند. اگر پایه ریاضی یا آمار قوی دارید این رشته میتواند برای شما مفید باشد. البته توصیه می گردد در حین تحصیل در این رشته در یکی از زبانهای برنامهنویسی R یا پایتون متخصص شوید.
۷- رشته علوم تصمیم و مهندسی دانش
رشته علوم تصمیم و مهندسی دانش یک رشته منحصربهفرد، میان رشتهای در مجموعه مهندسی است. این رشته ارتباط تنگاتنگی با رشته هوش مصنوعی دارد و شاید بتوان آنرا شاخهای از محاسبات نرم در هوش مصنوعی به حساب آورد و به همین دلیل در حوزههای علوم دانش، محاسبات نرم، علوم کامپیوتر(علوم رایانه)، مدیریت فناوری اطلاعات و مدیریت کارایی کسب و کار به خوبی قابل تعریف میباشد. از دروس این رشته میتوان به درسهای یادگیری ماشین، تصمیمگیری، دادهکاوی، متنکاوی، شبکههای عصبی، احتمال و آمار فازی و… اشاره کرد.
در انتها قابل ذکر هست که برخی از متخصصین و پیشگامان حوزه علمداده در رشتههای کاملا غیرمرتبط مانند نجوم، اقتصاد و… تحصیل کردهاند و صرفا تحصیل در رشتههای مطروحه فوق نمیتواند موقعیت شما را در این فیلد کاری تضمین نماید. پشتکار، علاقه، تلاش و خیلی از المانهای دیگر بیش از رشته تحصیلی می تواند تاثیرگذار باشد.
بازنشر از کانال: ایران دیتا
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
یکی از دغدغههای اصلی علاقهمندان به حوزه علمداده شرکت در رشته مرتبط در مقطع کارشناسی ارشد با حوزههایی مانند علمداده، دادهکاوی کلانداده و… هست. در ادامه برخی از برترین رشتههای مرتبط با این حوزهها را در دانشگاههای ایران مطرح خواهم کرد.
۱-علومداده
گرایش علومداده امسال در دانشگاه شهید بهشتی ذیل رشته ریاضی کاربردی با ظرفیت ۶ نفر ارائه گردیده است. هنوز از سرفصلها، دروس و اساتید این گرایش جزئیات بیشتری منتشر نگردیده است اما ارائه این رشته و به طبع گسترش آن در سایر دانشگاههای مطرح کشور باعث گسترش حوزه علمداده در کشور خواهد شد.
۲-هوش مصنوعی
یکی از بهترین رشته تحصیلی مرتبط با حوزههای علمداده، رشته هوش مصنوعی میباشد. از دروس مرتبط موجود در این رشته میتوان به درسهایی مانند پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی، هوش محاسباتی، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی پیشرفته، پردازش تصویر و… اشاره کرد. البته اکثر دروس فوق تنها در دانشگاههایی مانند شریف و تهران ارائه خواهد شد و معمولا در سایر دانشگاهها دانشجو حق انتخاب زیادی در انتخاب واحدهای تحصیلی نخواهد داشت.
۳- مدیریت فناوری اطلاعات
یکی از رشتههای جذابی که مرتبط با حوزه علمداده میباشد و به تازگی توجهات به آن بیشتر نیز گردیده است گرایشهای هوشمندی کسب و کار و سیستمهای اطلاعاتی پیشرفته رشته مدیریت فناوری اطلاعات است. این رشته به متخصصین حوزه علمداده که در حوزه مدیریت و مدیریت پروژه فعال هستند نیز پیشنهاد می شود. از دروس شاخص مرتبط این گرایش می توان به درسهای دادهکاوی و انبار داده، هوش تجاری، سیستمهای تصمیمیار، مباحث پیشرفته در سیستمهای اطلاعاتی، منطق فازی و هوش مصنوعی، تحلیل آماری و… اشاره کرد.
۴-مهندسی نرم افزار
این رشته بیش از آنکه به حوزه علمداده نزدیک باشد به حوزه Big Data Developer نزدیک هست و علاقهمندان به حوزه کلانداده می توانند در مقطع ارشد در این رشته تحصیل نمایند. درسهایی مانند سیستمهای توزیع شده، یادگیری ماشین، پایگاه داده پیشرفته، سیستمهای تصمیم یار و… از برخی دروس این رشته هستند.
۵-مهندسی آینده پژوهی
رشته مهندسی آینده پژوهی یکی از گرایشهای رشته صنایع میباشد و با توجه به ظرفیت کم دانشگاههای ارائه دهنده این رشته معمولا قبولی در آن کمی دشوار هست. این رشته برای افرادی که به حوزه علمداده علاقهمند هستند و رشته کارشناسی مرتبط با رشتههایی علوم انسانی یا صنایع داشتهاند توصیه میگردد. دروس شاخص مرتبط با حوزه علم داده این گرایش شامل درسهای مدیریت دادهکاوی، روشهای پیشبینی، مبانی و روشهای مدلسازی و… میباشد.
۶- رشته آمار
آمار همواره یکی از پایههای اصلی حوزههایی مانند دادهکاوی و علمداده بوده است و برخی از پیشگامان حوزه علمداده نیز در این رشته ادامه تحصیل دادهاند. اگر پایه ریاضی یا آمار قوی دارید این رشته میتواند برای شما مفید باشد. البته توصیه می گردد در حین تحصیل در این رشته در یکی از زبانهای برنامهنویسی R یا پایتون متخصص شوید.
۷- رشته علوم تصمیم و مهندسی دانش
رشته علوم تصمیم و مهندسی دانش یک رشته منحصربهفرد، میان رشتهای در مجموعه مهندسی است. این رشته ارتباط تنگاتنگی با رشته هوش مصنوعی دارد و شاید بتوان آنرا شاخهای از محاسبات نرم در هوش مصنوعی به حساب آورد و به همین دلیل در حوزههای علوم دانش، محاسبات نرم، علوم کامپیوتر(علوم رایانه)، مدیریت فناوری اطلاعات و مدیریت کارایی کسب و کار به خوبی قابل تعریف میباشد. از دروس این رشته میتوان به درسهای یادگیری ماشین، تصمیمگیری، دادهکاوی، متنکاوی، شبکههای عصبی، احتمال و آمار فازی و… اشاره کرد.
در انتها قابل ذکر هست که برخی از متخصصین و پیشگامان حوزه علمداده در رشتههای کاملا غیرمرتبط مانند نجوم، اقتصاد و… تحصیل کردهاند و صرفا تحصیل در رشتههای مطروحه فوق نمیتواند موقعیت شما را در این فیلد کاری تضمین نماید. پشتکار، علاقه، تلاش و خیلی از المانهای دیگر بیش از رشته تحصیلی می تواند تاثیرگذار باشد.
بازنشر از کانال: ایران دیتا
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
⭕️🔰 متوسط حقوق یک دانشمند علم داده؛ تحلیلگر داده و الزامات شغلی آن ها
📍 متوسط حقوق یک دانشمند علم داده: 139 هزار دلار
📍 متوسط حقوق یک تحلیلگر داده: 83 هزار دلار
📍 متوسط حقوق یک مهندس داده: 151 هزار دلار
📍 متوسط حقوق یک دانشمند یادگیری ماشین: 139 هزار دلار
برای مطالعه ی کامل مطلب کلیک کنید.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
📍 متوسط حقوق یک دانشمند علم داده: 139 هزار دلار
📍 متوسط حقوق یک تحلیلگر داده: 83 هزار دلار
📍 متوسط حقوق یک مهندس داده: 151 هزار دلار
📍 متوسط حقوق یک دانشمند یادگیری ماشین: 139 هزار دلار
برای مطالعه ی کامل مطلب کلیک کنید.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Forwarded from موسسه توسعه
🚀 #دیتا_میتینگ برگزار میکند...
⭐️ جلسات رایگان هم اندیشی در حوزه علم داده موسسه توسعه ...
🔥 دیتا میتینگ (2) - #همایش_حضوری - با موضوع "بررسی فرصتهای شغلی #علم_داده در ایران و خارج"
📆 26 خرداد 98 | یکشنبه | 17 الی 19
👥 دکتر #سید_مصطفی_کلامی_هریس (مدیر عامل مجموعه #فرادرس)
👥 دکتر #یاسر_زره_ساز (مشاور و مجری پروژه های علم داده در #ایران و #آمریکا)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2YKiUOf
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
⭐️ جلسات رایگان هم اندیشی در حوزه علم داده موسسه توسعه ...
🔥 دیتا میتینگ (2) - #همایش_حضوری - با موضوع "بررسی فرصتهای شغلی #علم_داده در ایران و خارج"
📆 26 خرداد 98 | یکشنبه | 17 الی 19
👥 دکتر #سید_مصطفی_کلامی_هریس (مدیر عامل مجموعه #فرادرس)
👥 دکتر #یاسر_زره_ساز (مشاور و مجری پروژه های علم داده در #ایران و #آمریکا)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2YKiUOf
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
موسسه توسعه
🚀 #دیتا_میتینگ برگزار میکند... ⭐️ جلسات رایگان هم اندیشی در حوزه علم داده موسسه توسعه ... 🔥 دیتا میتینگ (2) - #همایش_حضوری - با موضوع "بررسی فرصتهای شغلی #علم_داده در ایران و خارج" 📆 26 خرداد 98 | یکشنبه | 17 الی 19 👥 دکتر #سید_مصطفی_کلامی_هریس (مدیر…
📶 مخاطبان همایش رایگان #دیتا_میتینگ 2:
1️⃣ دانشجویان رشتههای مهندسی صنایع، علوم کامپیوتر، علوم پایه (ریاضی و ...) و مدیریت؛
2️⃣ افرادی که به برنامه نویسی یا آمار مهندسی علاقمند می باشند؛
3️⃣ افرادی که به دنبال پیشرفت شغلی و آکادمیک در ایران و خارج از ایران می باشند؛
4️⃣ صاحبان کسب و کار که استراتژی پیشرفت و افزایش سهم بازار دارند؛
5️⃣ کارآفرینان و سرمایه گذاران علاقمند به کسب و کارهای نوپا، دانش بنیان مبتنی بر داده.
🔗 رزرو حضور از طریق ایوند: https://bit.ly/2MMmcPL
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
1️⃣ دانشجویان رشتههای مهندسی صنایع، علوم کامپیوتر، علوم پایه (ریاضی و ...) و مدیریت؛
2️⃣ افرادی که به برنامه نویسی یا آمار مهندسی علاقمند می باشند؛
3️⃣ افرادی که به دنبال پیشرفت شغلی و آکادمیک در ایران و خارج از ایران می باشند؛
4️⃣ صاحبان کسب و کار که استراتژی پیشرفت و افزایش سهم بازار دارند؛
5️⃣ کارآفرینان و سرمایه گذاران علاقمند به کسب و کارهای نوپا، دانش بنیان مبتنی بر داده.
🔗 رزرو حضور از طریق ایوند: https://bit.ly/2MMmcPL
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
www.tihe.ac.ir
موسسه آموزش عالی آزاد توسعه
Introduction to Machine Learning Alpaydin.pdf
27.6 MB
📚 کتاب آموزشی "آشنایی با یادگیری ماشین"
📌 به زبان انگلیسی
🔎 #Machine_Learning
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
📌 به زبان انگلیسی
🔎 #Machine_Learning
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
موسسه توسعه
🚀 #دیتا_میتینگ برگزار میکند... ⭐️ جلسات رایگان هم اندیشی در حوزه علم داده موسسه توسعه ... 🔥 دیتا میتینگ (2) - #همایش_حضوری - با موضوع "بررسی فرصتهای شغلی #علم_داده در ایران و خارج" 📆 26 خرداد 98 | یکشنبه | 17 الی 19 👥 دکتر #سید_مصطفی_کلامی_هریس (مدیر…
🎉 محل برگزاری همایش رایگان #دیتا_میتینگ یكشنبه 26 خرداد ساعت 16:30 :
🏛 انتهای نیایش غرب به شرق، نرسیده به خیابان ولیعصر، دانشكده پرستاری دانشگاه شهید بهشتی، طبقه 1، سالن #آمفی_تئاتر.
👥 با حضور دكتر كلامی هریس، دكتر زره ساز و دكتر ایوزیان
🚘 لوکیشن محل برگزاری: https://goo.gl/maps/7ZELaNgZdvx
☎️ موسسه توسعه 02186741 داخلی 120 و 127
🏛 انتهای نیایش غرب به شرق، نرسیده به خیابان ولیعصر، دانشكده پرستاری دانشگاه شهید بهشتی، طبقه 1، سالن #آمفی_تئاتر.
👥 با حضور دكتر كلامی هریس، دكتر زره ساز و دكتر ایوزیان
🚘 لوکیشن محل برگزاری: https://goo.gl/maps/7ZELaNgZdvx
☎️ موسسه توسعه 02186741 داخلی 120 و 127
Google Maps
Find local businesses, view maps and get driving directions in Google Maps.
Data Science pinned «🎉 محل برگزاری همایش رایگان #دیتا_میتینگ یكشنبه 26 خرداد ساعت 16:30 : 🏛 انتهای نیایش غرب به شرق، نرسیده به خیابان ولیعصر، دانشكده پرستاری دانشگاه شهید بهشتی، طبقه 1، سالن #آمفی_تئاتر. 👥 با حضور دكتر كلامی هریس، دكتر زره ساز و دكتر ایوزیان 🚘 لوکیشن محل برگزاری:…»
زبانهای برنامهنویسی حوزه علمداده!
در حوزه علمداده زبانهای برنامهنویسی مطرحی همچون پایتون، SAS, Scala, SQL, R و... وجود دارد که هر یک بنا به کارکردها و کاربردهای خود در پروژههای مختلفی قابلیت بهرهبرداری را دارند.
انتخاب زبان برنامهنویسی بهینه یکی از عوامل موفقیت در پروژههای تحلیل داده میباشد. بعنوان مثال در حوزه یادگیری عمیق، تحلیل کلانداده، توسعه دهنده کلانداده، تحلیلهای آماری و... هر کدام از این زبانها قابلیتهای منحصر به فرد خود را دارا میباشند.
در شکلهای فوق ویژگیهای زبانهای برنامه نویسی پایتون، R و Scala به تفکیک بیان شده است.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
در حوزه علمداده زبانهای برنامهنویسی مطرحی همچون پایتون، SAS, Scala, SQL, R و... وجود دارد که هر یک بنا به کارکردها و کاربردهای خود در پروژههای مختلفی قابلیت بهرهبرداری را دارند.
انتخاب زبان برنامهنویسی بهینه یکی از عوامل موفقیت در پروژههای تحلیل داده میباشد. بعنوان مثال در حوزه یادگیری عمیق، تحلیل کلانداده، توسعه دهنده کلانداده، تحلیلهای آماری و... هر کدام از این زبانها قابلیتهای منحصر به فرد خود را دارا میباشند.
در شکلهای فوق ویژگیهای زبانهای برنامه نویسی پایتون، R و Scala به تفکیک بیان شده است.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
⭕️📌 به عنوان یک مهندسی صنایع چقدر در حوزه دیتا ساینس می بایست با تکنیک های برنامه نویسی پایگاه داده اشنا باشیم.و ایا به غیر از پایتون و R به سایر زبان های برنامه نویسی هم نیازی هست مسلط باشیم؟
💥🔅 پاسخ دکتر زره ساز را باهم بشنویم
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
💥🔅 پاسخ دکتر زره ساز را باهم بشنویم
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
⭕️📌 مسیر صفر به صد رسیدن دانشمند داده چیست؟
💥🔅 پاسخ دکتر زره ساز را باهم بشنویم
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
💥🔅 پاسخ دکتر زره ساز را باهم بشنویم
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔘⭕️ فعالترین صنایع در جذب متخصصین علمداده!
براساس تحلیلهای صورتپذیرفته برروی بیش از 7 هزار فرصت شغلی متخصص علمداده شرکتهای بینالمللی به ترتیب صنعتهای بازاریابی، مالی و مشاوره بیشترین جذب متخصیص علمداده را داشتهاند. به ترتیب سایر صنایع برتر در بهرهگیری از متدهای تصمیمگیری دادهمحور طی پژوهش صورت گرفته به شرح زیر میباشد.
▪️صنعت بازاریابی (Marketing)
▪️صنعت مالی (Financial)
▪️صنعت مشاوره (Consulting)
▪️ صنعت سرمایهگذاری و دارایی (Finance)
▪️صنعت سلامت (Healthcare)
▪️صنعت رسانه (Media)
▪️صنعت داروسازی (Pharmaceuticals)
▪️صنعت تبلیغات (Advertising)
▪️صنعت خردهفروشی (Retail)
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
براساس تحلیلهای صورتپذیرفته برروی بیش از 7 هزار فرصت شغلی متخصص علمداده شرکتهای بینالمللی به ترتیب صنعتهای بازاریابی، مالی و مشاوره بیشترین جذب متخصیص علمداده را داشتهاند. به ترتیب سایر صنایع برتر در بهرهگیری از متدهای تصمیمگیری دادهمحور طی پژوهش صورت گرفته به شرح زیر میباشد.
▪️صنعت بازاریابی (Marketing)
▪️صنعت مالی (Financial)
▪️صنعت مشاوره (Consulting)
▪️ صنعت سرمایهگذاری و دارایی (Finance)
▪️صنعت سلامت (Healthcare)
▪️صنعت رسانه (Media)
▪️صنعت داروسازی (Pharmaceuticals)
▪️صنعت تبلیغات (Advertising)
▪️صنعت خردهفروشی (Retail)
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔴 Data Science in 60 Seconds
🌐 تعریف علم داده و رویکرد آن در ۶۰ ثانیه
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🌐 تعریف علم داده و رویکرد آن در ۶۰ ثانیه
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔘⭕️ آیا علم داده برای مهندسان صنایع مهارت بهتری است؟ اگر جواب مثبت است چرا؟
🔆 من قبلا هم بسیار اشاره کردهام که مهندسی صنایع قبل از اینکه علم داده موضوع داغ شود، در واقع همان علم داده بوده است.
نمودار ون (نمودار مجموعهها) که پیشنیازهای ریاضی هندسی صنایع و علم داده را نشان میدهند، دوایر هممرکزی هستند که اختلاف اقطار آنها به صفر میل میکند.
در هر دو رشته شما مباحث متنوعی از آمار، احتمالات،جبر خطی، رگرسیون و ... را میآموزید که همهی انها در هر دو زمینه کاربرد دارد. مدلسازیها، شبیهسازیها، دادهکاوی و تحلیلهای بیشماری در هر دو زمینه وجود دارد. تفاوتی که من مشاهده کردهام مسیری است که هر یک برای رسیدن به مقصد طی میکنند.
تا جایی که من تا کنون دیدهام (این فقط نمونه است و نمیتوان به کل جامعه نسبت داد.) بسیاری از دانشمندان حوزهی علم داده از رشتههای غیر مهندسی هستند و انها در یک رویکرد مبتنی بر داده غرق هستند تا تصمیمگیریهایی بر مایهی اطلاعات انجام دهند و بینش صحیحی کسب کنند.
نقطه ضعفی که مهندسین صنایع در علم داده ممکن است داشته باشند، در زمینهی پایگاه دادهها و مهارتهای برنامهنویسی است. من نیاز داشتم که SQL و Python را یاد بگیرم چرا که از اینکه برای کاویدن دادههای مورد نیازم، نیازمند دیگران باشم متنفر بودم. این مهارتهای برنامهنویسی در مباحث درسیای که در دورهی تحصیل مهندسی صنایع آموختم نبود. اگرچه من فکر میکنم آنها باید از پیشنیازها باشند بنابراین اگر شما مهندس صنایعی هستید که که به سمت علم داده حرکت میکنید، باید تمام مهارتهای پایهای و پیش زمینهی تئوری برای این انتقال را فراگیرید. شما نیاز دارید که روی بخش برنامهای ان کار کنید اما از اینکه بخواهید از صفر مانند بسیاری از دانشمندان علم داده شروع کنید بسیار آسانتر است.
〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔰💢 قدرت تحلیل یک مهارت حیاتی برای بررسی یک مسئله است. طوفان فکری برای ایدهها و تامین ورودی برای تصمیمگیریهای مبتنی بر دادهها یکی از بایدهاست. من نرمافزارهای R و SQL را بسیار کاربردی میدانم به ویژه در محیط زنجیرهی تامین. از تحلیل دادههای تراکنشی گرفته تا ایجاد تغییرات انتقالی، شما نیاز دارید تا به اعداد اجازه دهید حرف بزنند.
مثالها:
مسئله: به عنوان یک مهندس صنایع از شما خواستهشده تا مشخص کنید چه تعداد واحد فعال نگهداری سهام در ۱۲ ماه گذشته در مجموعهی شما وجود داشته است.
راه حل:
دادههای اکتشافی را با نوشتن یک برنامهی SQL برای بررسی جستوجو در پایگاه داده بدست آورید. دادهها را در R تحلیل کنید. ابزارهای مختلفی برای نمایش دادن مجموعههای بزرگ داده وجود دارد و چیزی که واضح است این است که با اکسل نمیتوان این کار را انجام داد.
👁🗨 مترجم: تیم تولید محتوای کانال Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔆 من قبلا هم بسیار اشاره کردهام که مهندسی صنایع قبل از اینکه علم داده موضوع داغ شود، در واقع همان علم داده بوده است.
نمودار ون (نمودار مجموعهها) که پیشنیازهای ریاضی هندسی صنایع و علم داده را نشان میدهند، دوایر هممرکزی هستند که اختلاف اقطار آنها به صفر میل میکند.
در هر دو رشته شما مباحث متنوعی از آمار، احتمالات،جبر خطی، رگرسیون و ... را میآموزید که همهی انها در هر دو زمینه کاربرد دارد. مدلسازیها، شبیهسازیها، دادهکاوی و تحلیلهای بیشماری در هر دو زمینه وجود دارد. تفاوتی که من مشاهده کردهام مسیری است که هر یک برای رسیدن به مقصد طی میکنند.
تا جایی که من تا کنون دیدهام (این فقط نمونه است و نمیتوان به کل جامعه نسبت داد.) بسیاری از دانشمندان حوزهی علم داده از رشتههای غیر مهندسی هستند و انها در یک رویکرد مبتنی بر داده غرق هستند تا تصمیمگیریهایی بر مایهی اطلاعات انجام دهند و بینش صحیحی کسب کنند.
نقطه ضعفی که مهندسین صنایع در علم داده ممکن است داشته باشند، در زمینهی پایگاه دادهها و مهارتهای برنامهنویسی است. من نیاز داشتم که SQL و Python را یاد بگیرم چرا که از اینکه برای کاویدن دادههای مورد نیازم، نیازمند دیگران باشم متنفر بودم. این مهارتهای برنامهنویسی در مباحث درسیای که در دورهی تحصیل مهندسی صنایع آموختم نبود. اگرچه من فکر میکنم آنها باید از پیشنیازها باشند بنابراین اگر شما مهندس صنایعی هستید که که به سمت علم داده حرکت میکنید، باید تمام مهارتهای پایهای و پیش زمینهی تئوری برای این انتقال را فراگیرید. شما نیاز دارید که روی بخش برنامهای ان کار کنید اما از اینکه بخواهید از صفر مانند بسیاری از دانشمندان علم داده شروع کنید بسیار آسانتر است.
〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔰💢 قدرت تحلیل یک مهارت حیاتی برای بررسی یک مسئله است. طوفان فکری برای ایدهها و تامین ورودی برای تصمیمگیریهای مبتنی بر دادهها یکی از بایدهاست. من نرمافزارهای R و SQL را بسیار کاربردی میدانم به ویژه در محیط زنجیرهی تامین. از تحلیل دادههای تراکنشی گرفته تا ایجاد تغییرات انتقالی، شما نیاز دارید تا به اعداد اجازه دهید حرف بزنند.
مثالها:
مسئله: به عنوان یک مهندس صنایع از شما خواستهشده تا مشخص کنید چه تعداد واحد فعال نگهداری سهام در ۱۲ ماه گذشته در مجموعهی شما وجود داشته است.
راه حل:
دادههای اکتشافی را با نوشتن یک برنامهی SQL برای بررسی جستوجو در پایگاه داده بدست آورید. دادهها را در R تحلیل کنید. ابزارهای مختلفی برای نمایش دادن مجموعههای بزرگ داده وجود دارد و چیزی که واضح است این است که با اکسل نمیتوان این کار را انجام داد.
👁🗨 مترجم: تیم تولید محتوای کانال Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Forwarded from Data Science
🛢#داده در حال تبدیل شدن به #نفت در عصر جدید است...
🌎کانال آموزشی #علم_داده (#Data_Science)
✅ اشتراکگذاری محتوای آموزشی چند رسانهای
✅ اشتراکگذاری #فرصتهای_شغلی در ایران و خارج
✅ اشتراکگذاری #فرصتهای_تحصیلی در ایران و خارج
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🌎کانال آموزشی #علم_داده (#Data_Science)
✅ اشتراکگذاری محتوای آموزشی چند رسانهای
✅ اشتراکگذاری #فرصتهای_شغلی در ایران و خارج
✅ اشتراکگذاری #فرصتهای_تحصیلی در ایران و خارج
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Big Data Analytics Vs Big Data Engineering | Big Data Analyst Vs Big Data Engineer |
▪️تفاوت تجزیه و تحلیل بیگ دیتا و مهندسی بیگ دیتا
▪️تفاوت تحلیل گر بیگ دیتا و مهندس بیگ دیتا
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
▪️تفاوت تجزیه و تحلیل بیگ دیتا و مهندسی بیگ دیتا
▪️تفاوت تحلیل گر بیگ دیتا و مهندس بیگ دیتا
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
✔️ چرا برخی از شرکت ها با وجود دسترسی به اطلاعات در حجم بالا، تصمیمات خوبی نمیگیرند؟
✔️ نقش داده در توسعه کسب و کار چیست؟
✔️ تجربیات کمپانی نظیر نوکیا چه توصیه ای برای کسب و کار ها دارد؟
مشاهده ویدیو: https://bit.ly/2vkikc5
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
✔️ نقش داده در توسعه کسب و کار چیست؟
✔️ تجربیات کمپانی نظیر نوکیا چه توصیه ای برای کسب و کار ها دارد؟
مشاهده ویدیو: https://bit.ly/2vkikc5
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Ted
The human insights missing from big data
Why do so many companies make bad decisions, even with access to unprecedented amounts of data? With stories from Nokia to Netflix to the oracles of ancient Greece, Tricia Wang demystifies big data and identifies its pitfalls, suggesting that we focus instead…
🔘⭕️ حقوق دانشمندان علم داده: چرا شرکتهای Google و Salesforce؛ 20 میلیارد دلار بر روی علم دادهی خودگردان هزینه کردند؟
اخیرا، شرکت Salesforce خبر خرید Tableau، نرمافزار قدرتمند تحلیل و تصویرسازی داده به قیمت15/7 میلیارد دلار و شرکت گوگل خبر خرید پلتفرم استخراج و تحلیل دادهی Looker به قیمت 2/6 میلیارد دلار را منتشر کردهاند. هر دوی این نرمافزارها توان شرکتهای خریدار را در زمینهی «علم داده به عنوان خدمت (DSaaS)» از طریق ارائهی ابزارهایی با کاربری آسان و در نتیجه عمومیسازی آماده کردن و یکپارچگی و تحلیل و ارائهی دادهها، افزایش میدهند.
با بهکارگیری علم دادهی خودگردان، تمامی کاربران که پیشزمینهی تحلیل آماری و توانایی برنامهنویسی ندارند نیز،میتوانند تصمیمهایی بر مبنای دادهها اتخاذ کنند و به این صورت از دانشمندان علم داده و دستمزدهای گرانقیمتشان مستقل شوند.
دستمزد دانشمندان علم داده چقدر گران است؟ درامد سالیانهی یک دانشمند علم داده در موقعیت شغلی مدیر با توجه با آمار منتشره از سوی Burch works حدود 257443 دلار میباشد. در گزارشات این موسسه آمده است که دانشمندان علم داده از آنجایی که با دادههای بیساختار کار میکنند درامدشان بیشتر از کسانی است که بر روی دادههای ساختاردار و پیشبینی شونده تحقیقات انجام میدهند. دریافتهای مهم این موسسه در مورد دانشمندان علم داده عبارت است از:
- میانهی حقوق پایه برای دانشمندان علم دادهی مستقل از 95000 دلار در سطح یک تا 167000 دلار در سطح سه متغییر است.
- برای این دانشمندان در پست مدیریت، میانهی حقوق پایه از 146000 دلار در سطح یک تا 250000 دلار در سطح سه تغییر میکند.
- در سال 2019 در مقایسه با 2018،میانهی حقوق پایه یا ثابت مانده یا تغییر کوچکی در برخی سطوح داشته است اما، میانگین حقوق در تمام سطوح افزایش یافته است و حقوقها در چارک بالا در برخی موقعیتها افزایش چشمگیر داشته است که این آمار نشان میدهد که گسترهی حقوق در حال بزرگ شدن است و میتواند به عنوان علامتی از افزایش حقوق در آینده باشد.
- میانهی حقوق پایه نشان میدهد که درامد دانشمندان علم داده از تحلیلگران پیشگویانه بیشتر است.
- علم داده رشته و حرفهی نوپایی است به طوری که 66٪ دانشمندان این حیطه کمتر از ده سال سابقه دارند.
آمارهای Burch work در سال گذشته نشان میداد که این حیطه به سمت تخصصی شدن پیش میرود و امسال نیز این روند را تایید میکند. این تخصصی شدن با بهرهگیری از هوش مصنوعی انجام میشود. شرکتهایی که به دنبال کار بر روی مواردی با استفادهی خاص هستند، بیشتر دانشمندان علم دادهای که در حیطههای خاص نظیر NLP (پردازش زبان طبیعی بدن)، بینایی ماشین و پردازش تصویر تخصص دارند،استخدام میکنند.
👁🗨 مترجم: تیم تولید محتوای کانال Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
اخیرا، شرکت Salesforce خبر خرید Tableau، نرمافزار قدرتمند تحلیل و تصویرسازی داده به قیمت15/7 میلیارد دلار و شرکت گوگل خبر خرید پلتفرم استخراج و تحلیل دادهی Looker به قیمت 2/6 میلیارد دلار را منتشر کردهاند. هر دوی این نرمافزارها توان شرکتهای خریدار را در زمینهی «علم داده به عنوان خدمت (DSaaS)» از طریق ارائهی ابزارهایی با کاربری آسان و در نتیجه عمومیسازی آماده کردن و یکپارچگی و تحلیل و ارائهی دادهها، افزایش میدهند.
با بهکارگیری علم دادهی خودگردان، تمامی کاربران که پیشزمینهی تحلیل آماری و توانایی برنامهنویسی ندارند نیز،میتوانند تصمیمهایی بر مبنای دادهها اتخاذ کنند و به این صورت از دانشمندان علم داده و دستمزدهای گرانقیمتشان مستقل شوند.
دستمزد دانشمندان علم داده چقدر گران است؟ درامد سالیانهی یک دانشمند علم داده در موقعیت شغلی مدیر با توجه با آمار منتشره از سوی Burch works حدود 257443 دلار میباشد. در گزارشات این موسسه آمده است که دانشمندان علم داده از آنجایی که با دادههای بیساختار کار میکنند درامدشان بیشتر از کسانی است که بر روی دادههای ساختاردار و پیشبینی شونده تحقیقات انجام میدهند. دریافتهای مهم این موسسه در مورد دانشمندان علم داده عبارت است از:
- میانهی حقوق پایه برای دانشمندان علم دادهی مستقل از 95000 دلار در سطح یک تا 167000 دلار در سطح سه متغییر است.
- برای این دانشمندان در پست مدیریت، میانهی حقوق پایه از 146000 دلار در سطح یک تا 250000 دلار در سطح سه تغییر میکند.
- در سال 2019 در مقایسه با 2018،میانهی حقوق پایه یا ثابت مانده یا تغییر کوچکی در برخی سطوح داشته است اما، میانگین حقوق در تمام سطوح افزایش یافته است و حقوقها در چارک بالا در برخی موقعیتها افزایش چشمگیر داشته است که این آمار نشان میدهد که گسترهی حقوق در حال بزرگ شدن است و میتواند به عنوان علامتی از افزایش حقوق در آینده باشد.
- میانهی حقوق پایه نشان میدهد که درامد دانشمندان علم داده از تحلیلگران پیشگویانه بیشتر است.
- علم داده رشته و حرفهی نوپایی است به طوری که 66٪ دانشمندان این حیطه کمتر از ده سال سابقه دارند.
آمارهای Burch work در سال گذشته نشان میداد که این حیطه به سمت تخصصی شدن پیش میرود و امسال نیز این روند را تایید میکند. این تخصصی شدن با بهرهگیری از هوش مصنوعی انجام میشود. شرکتهایی که به دنبال کار بر روی مواردی با استفادهی خاص هستند، بیشتر دانشمندان علم دادهای که در حیطههای خاص نظیر NLP (پردازش زبان طبیعی بدن)، بینایی ماشین و پردازش تصویر تخصص دارند،استخدام میکنند.
👁🗨 مترجم: تیم تولید محتوای کانال Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده