دوره Data Analysis with Python (داده کاوی)

دوره Data Analysis with Python (داده کاوی)

در دوره Data Analysis with Python (داده کاوی) ضمن آشنایی با مفهوم داده سعی بر آن خواهیم کرد که داده های مختلف در دنیای واقعی را جمع آوری کنیم. با انجام عملیات مختلف تحلیل های اولیه از آنان خواهیم داشت و در ادامه با ورود به دنیای آمار و مصور سازی سعی بر پرده برداری از اسرار مخفی داده ها  و الگوهای مهم آنان خواهیم داشت.

تبدیل داده‌ها به اطلاعات قابل استفاده در بسیاری از شرکت‌ها به یک ضرورت اساسی تبدیل شده تا بتوانند تصمیمات مهم و استراتژیکی بر اساس تحلیل دقیق و مبتنی بر داده‌ها بگیرند. داده‌های خام جمع‌آوری شده در حجم‌های بسیار زیاد و به صورت ناهماهنگ به تنهایی ارزش خاصی نداشته و نیاز به پردازش و تحلیل دارند تا به اطلاعات معنی‌دار تبدیل شوند. از این ‌رو تحلیلگران با بهرهمندی از آموزه‌های دوره Data Analysis with Python (داده کاوی) و به کارگیری از طریق ابزارهای آنالیز؛ دیتاها را بررسی نموده و قادر به شناسایی الگوها، پیش‌بینی روندها و ارائه توصیه‌های مبتنی بر داده خواهند بود.

مزایا حضور در دوره Data Analysis with Python (داده کاوی)

تحلیل داده در دوره Data Analysis with Python (داده کاوی)  کلید موفقیت تمام کسب و کارها است. از این علم می‌توان در همه مراحل کسب و کار استفاده کرد. تحلیل داده به استارت‌آپ‌ها کمک کرده تا با جمع آوری اطلاعات از محیط اطراف، تجربیات دیگران و دقت، برنامه‌ریزی کنند تا احتمال موفقیت خود را افزایش دهند. به همین دلیل حضور در کلاس آموزش تحلیل داده بسیار سودمند است و مزایای فراوانی دارد که در ادامه به بررسی آنها می‌پردازیم.

تمرکز بازاریابی و تبلیغات با حضور در دوره Data Analysis with Python (داده کاوی)

اولین و مهمترین علل اهمیت یادگیری دیتا آنالیز، هدف‌گیری اصولی و بهتر مشتریان است. تحلیل داده‌ها به کسب و کارها کمک کرده تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. با درک این الگوها و روندها مدیران می‌توانند استراتژی‌های موثری را برای رشد شرکت تدوین نمایند. همچنین با تجزیه و تحلیل داده‌های عملیاتی شرکت‌ها می‌توانند نقاط ضعف و گلوگاه‌ها را شناسایی کرده و فرایندهای خود را بهینه کنند. از همه مهمتر با هدف‌گیری مشتریان دیگر نیاز نیست منابع و پول را برای تبلیغات هدر دهید، با کمک دیتا آنالیز و تمرکز بیشتر روی تبلیغات بازاریابی خود را خواهید داشت.

یادگیری اصول و مفاهیم پایه تحلیل داده به صورت ساختار یافته

یکی دیگر از مزایای حضور در دوره Data Analysis with Python (داده کاوی) یادگیری مفاهیم پایه و تحلیل داده به صورت ساختار یافته هستند. در این آموزش با روش‌های جمع آوری و پاکسازی داده‌ها، درک مفاهیم آمار توصیفی و استنباطی و یادگیری تکنیکی‌های تحلیل و مدل سازی آشنا می‌شوید. روش‌های مختلفی برای جمع آوری داده از جمله پرسشنامه، مصاحبه، سنسورها و وب سایت‌ها وجود دارد و با حذف داده‌های نامعتبر می‌توان تحلیل داده مناسبی را داشت. تمام این موارد را در آموزش data analysis  به خوبی فرا خواهید گرفت.

صرفه‌جویی در هزینه‌های عملیاتی

با حضور در دوره Data Analysis with Python (داده کاوی) و به کارگیری آموزش طراحی الگو می‌توان گلوگاه‌ها و ناکارآمدی‌ها را در فرایندهای کسب و کار شناسایی کرد. با شناسایی این نقاط شرکت‌ها می‌توانند فرایندها را بهبود بخشیده و منابع را بهتر استفاده کنند. با استفاده از دیتا آنالیز شما متوجه شده که کدام بخش‌های کسب و کار نیاز به منابع و پول  بیشتری داشته و کدام بخش‌ تولید داشته و یا نداشته است. بنابراین با این علم با کاهش حذف هزینه‌های عملیاتی مواجه خواهیم شد.

دریافت دقیق داده‌ها

برای اینکه بتوانید تصمیمات آگاهانه‌ای داشته باشید، نیاز به داده‌های دقیق و به روزی است، اما این موضوع به دقت بیشتری نیاز خواهد داشت. تحلیل داده به کسب و کارها کمک کرده تا اطلاعات دقیق و مرتبط را کسب کرده و برای توسعه استراتژی‌ها و بازاریابی آینده شرکت مناسب باشد.

کسب مهارت‌های علمی و کاربردی

به وسیله آموزش data analysis  با نرم‌افزارهای تخصصی همانند پایتون آشنا شده و تمرین عملی بر روی پروژه‌های واقعی انجام می‌گیرد. همچنین تکنیک‌های بصری سازی آموزش داده می‌شود تا مهارت آموز با دقت بیشتری بتواند مباحث را پیش ببرد.

آشنایی با برخی از موارد اصلی ترین سرفصل های دوره آموزش data analysis

دوره Data Analysis with Python (داده کاوی) از سرفصل‌های مختلفی تشکیل شده است که هر کدام از این سرفصل‌ها مهارت آموز را به دنیای جدیدی از تحلیل داده وارد می‌کنند. برای آشنایی بیشتر دانشجو در ادامه به بررسی تعدادی از این سرفصل‌‌ها می‌پردازیم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی مطابق با آموزش data analysis  روشی نوین برای ساخت ابزارهای هوشمند با الگوبرداری از هوش انسان می‌باشد. ابزاری که شبیه انسان فکر می‌کند و به جای او تصمیم می‌گیرد. در حقیقت این فناوری همانند ماشین برنامه نویسی شده به دست انسان است که با هدف سهولت در انجام امور روزمره طراحی می‌شود. بسیاری از افراد هوش مصنوعی را همچون رباتی در نظر می‌گیرند که به صورت فیزیکی قابل مشاهده است.

در حالی ‌که در بیشتر موارد این مفهوم در قالب پاسخ به رفتارهای انسان و برگرفته از علائم و گرایشات او ارائه می‌شود. هوش مصنوعی شاخه‌ای گسترده از علوم کامپیوتر است و یکی از علوم میان رشته محسوب می‌گردد. منظور از این مفهوم ماشینی است که همانند انسان فکر کرده و توانایی تقلید رفتار انسان را داشته باشد.

مزایای هوش مصنوعی در دوره Data Analysis with Python (داده کاوی)

عده‌ای نسبت به این تکنولوژی بسیار خوش بیان نبوده و آن را نعمتی برای بهبود زندگی انسان‌ها می‌دانند. در مقابل گروهی هستند که معتقد هستند که استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند دری پر از شگفتی را بر روی زندگی انسان‌ها باز کند. با این اوصاف در این مطلب قرار است در مورد مزایای هوش مصنوعی بیشتر توضیح دهیم.

مجال کمتر برای خطا و اشتباه

ازآنجاکه تصمیماتی که توسط ماشین‌ها گرفته می‌شوند بر اساس سوابق قبلی داده‌ها و مجموعه‌ای از الگوریتم‌هاست، احتمال خطا در این نوع تصمیم گیری کاهش پیدا خواهد کرد. این موضوع دستاورد مهمی محسوب شده، چرا که باعث می‌شود مشکلات پیچیده‌ای که به محاسبه دشوار نیاز دارند، بدون هیچ خطایی حل شوند. سازمان‌های تجاری پیشرفته برای تعامل با کاربران از دستاوردهای دیجیتال استفاده می‌کنند. این کار در آموزش data analysis  موجب صرفه‌جویی در وقت و ارائه خدمات بهتر و سریعتر به کاربران می‌شود.

تصمیم گیری درست و اصولی

ماشین‌ها فاقد هرگونه احساسی هستند؛ این امر موجب شده تا کارایی آنها افزایش پیدا کند. چرا که می‌توانند در یک بازه زمانی کوتاه تصمیم درست را بگیرند. بهترین نمونه در مورد این ویژگی استفاده از ماشین‌ها در مراقبت‌های پزشکی است. همچنین آموزش data analysis  با ابزارهای هوش مصنوعی موجب به حداقل رسیدن خطاهای فراوان در تحلیل داده است.

امکان کار کردن به صورت مداوم

ماشین‌ها برخلاف انسان‌ها خسته نمی‌شوند، حتی اگر مجبور باشند برای ساعت‌های متوالی کار می‌کنند. این ویژگی ماشین‌ها مزیت مهمی نسبت به انسان‌ها محسوب خواهد شد که برای حفظ کارایی‌شان هر از گاهی به استراحت نیاز دارند. در صورتی که کارایی ماشین‌ها تحت تاثیر یک عامل خارجی قرار نگرفته باشد، کار مداوم آنها مشکل ساز نخواهد شد.

آشنایی با جایگاه هوش مصنوعی در جهان

تقریبا همه شرکت‌های بزرگ فناوری در جهان بخش‌ها و قسمت‌هایی دارند که در حال تحقیق یا پیاده‌سازی در نصب پیشرفت هوش مصنوعی هستند. دنیای تجارت به ویژه صنعت فناوری مملو از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. هیچ زمانی بهتر از الان برای حضور در دنیای هوش مصنوعی وجود ندارد. هوش مصنوعی به نقطه عطفی دست یافته و آماده است تا صنعت را متحول کند. هوش مصنوعی انسان را از انجام کارهای تکراری رها کرده و این فناوری یک بار کار را یاد بگیرد، آن را به تعداد دفعاتی که برنامه نویس می‌خواهد تکرار می‌کند.

هوش مصنوعی تنها یک فناوری نبوده، بلکه بیشتر بخشی از زندگی روزانه ماست. ما در هر روز شاهد تحولات جدید در حوزه مختلف هوش مصنوعی از سیاست گرفته تا اقتصاد هستیم. راه حل‌های قدرتمند و قابلیت‌های هوش مصنوعی به سرعت در جهان در حال توسعه هستند. سیستم‌های هوش مصنوعی این توانایی را دارند که احساسات انسان را درک و به آنها پاسخ دهند. با این اوصاف مطابق با آموزش data analysis  به این نکته اشاره شده است که در ۱۰ سال گذشته هوش مصنوعی دنیا را به شیوه‌های ظریف اما گسترده تغییر داده است. در ۱۰ سال آینده هم هوش مصنوعی پیشرفت بسیاری نسبت ۵۰ سال قبل خود خواهد داشت.

روش های تحلیل داده در دوره Data Analysis with Python (داده کاوی)

اندازه گیری داده های کمی

روش‌های تحلیل کمی به توانایی شمارش دقیق و تفسیر داده‌ها بر اساس واقعیت‌های سخت متکی هستند. سه روش اول برای به روزرسانی بازی تحلیل شما روی داده‌های کمی متمرکز خواهد شد:

تحلیل رگرسیون: مطالعات رگرسیون هنگامی که نیاز به پیش بینی روندهای آینده دارید، ابزارهای عالی هستند. رگرسیون رابطه بین متغیر وابسته (آنچه می خواهید اندازه گیری کنید) و یک متغیر مستقل (داده‌ای که برای پیش بینی متغیر وابسته استفاده می کنید) را اندازه گیری می‌کند. در حالی که شما فقط می‌توانید یک متغیر وابسته داشته باشید، می‌توانید تعداد تقریباً نامحدود از متغیرهای مستقل داشته باشید. رگرسیون همچنین به شما کمک می‌کند مناطقی را در عملیات خود کشف کنید که با برجسته سازی روندها و روابط بین عوامل می‌توان بهینه سازی کرد.

آزمون فرضیه: این روش تجزیه و تحلیل همچنین با عنوان  “T Testing”شناخته می‌شود و به شما این امکان را می‌دهد که داده هایی را که درمورد فرضیه‌ها و فرضیاتی که درباره عملیات خود انجام داده‌اید مقایسه کنید. همچنین به شما کمک می‌کند تا پیش بینی کنید تصمیماتی را که می توانید بگیرید بر سازمان شما تأثیر می‌گذارد. آزمون T در آموزش data analysis  به شما امکان می‌دهد دو متغیر را برای یافتن یک همبستگی و تصمیم گیری‌های پایه در یافته‌ها مقایسه کنید.

به عنوان مثال، شما ممکن است فرض کنید که ساعات بیشتری کار معادل بهره وری بالاتر است. قبل از اجرای ساعات کار طولانی‌تر، مهم است که ارتباط واقعی برای جلوگیری از یک سیاست غیرقانونی برقرار شود.

شبیه سازی مونت کارلو: به عنوان یکی از روشهای رایج برای محاسبه تأثیر متغیرهای غیرقابل پیش بینی بر یک عامل خاص، شبیه سازی‌های مونت کارلو از مدل سازی احتمال استفاده می‌کند تا به پیش بینی خطر و عدم اطمینان کمک کند.برای آزمایش یک فرضیه یا سناریو، یک شبیه سازی مونت کارلو از اعداد و داده‌های تصادفی استفاده می‌کند تا انواع نتایج احتمالی هر وضعیت را براساس هر نتیجه‌ای رقم بزند.

این یک ابزار فوق العاده مفید در زمینه‌های مختلفی از جمله مدیریت پروژه، دارایی، مهندسی، لجستیک و موارد دیگر است. با آزمایش انواع امکانات، می‌توانید درک کنید که متغیرهای تصادفی چگونه می‌توانند بر برنامه‌ها و پروژه‌های شما تأثیر بگذارند.

اندازه گیری داده های کیفی

برخلاف داده‌های کمی، اطلاعات کیفی نیاز به دور شدن از آمارهای خالص و به سمت رویکردهای ذهنی‌تر دارد. با این حال، شما می‌توانید با استفاده از تکنیک‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها بسته به خواسته‌های خود داده‌های مفید استخراج کنید. دو روش آخر ما روی داده های کیفی تمرکز دارد:

تحلیل محتوا: این روش به درک کلی مضامین موجود در داده‌های کیفی کمک می‌کند. استفاده از تکنیک‌هایی مانند رمزگذاری رنگ با موضوع‌ها و ایده‌های خاص، به تجزیه داده‌های متنی کمک می‌کند تا رایج‌ترین موضوعات را پیدا کنید. تجزیه و تحلیل محتوا می‌تواند در برخورد با داده‌هایی مانند بازخورد کاربر، داده‌های مصاحبه، نظرسنجی‌های باز و موارد دیگر به خوبی کار کند. این می‌تواند به شناسایی مهمترین مناطق برای تمرکز بر روی پیشرفت کمک کند.

تحلیل روایت: این نوع تحلیل در آموزش data analysis  بر نحوه ارتباط داستان‌ها و ایده‌ها در یک شرکت متمرکز است و می‌تواند در درک بهتر فرهنگ سازمانی به شما کمک کند. این ممکن است شامل تفسیر احساس کارمندان نسبت به شغل خود، نحوه درک مشتری از یک سازمان و نحوه مشاهده فرآیندهای عملیاتی باشد. این می‌تواند در هنگام ایجاد تغییر در فرهنگ سازمانی یا برنامه ریزی استراتژی‌های جدید بازاریابی مفید باشد.

مراحل تحلیل داده در آموزش data analysis

فرایند تجزیه و تحلیل داده چیزی نیست جز جمع آوری اطلاعات با استفاده از یک برنامه ابزار مناسب که به شما امکان را می‌دهد تا داده‌ها را کاوش کرده و الگویی در آن بیابید. تجزیه تحلیل داده‌ها شامل مراحل زیر خواهد شد.

جمع آوری اطلاعات مورد نیاز به وسیله آموزش data analysis

در آموزش data analysis  مهارت آموز فرا می‌گیرد که اول از همه باید به این فکر کند که چرا می‌خواهد این داده‌ها را تجزیه و تحلیل نماید. تمام آنچه که شما نیاز دارید یافتن منظور یا هدفی برای انجام تجزیه و تحلیل داده است. از طرفی شما باید روش تحلیل داده مناسب با هدفتان را انتخاب نمایید. در این مرحله شما باید تصمیم بگیرید که چه چیزی را تجزیه و تحلیل کنید و چگونه آن را اندازه بگیرید. همچنین شما باید بفهمید که چرا در حال تحقیق هستید و برای انجام این تجزیه و تحلیل باید چه اقداماتی انجام داد.

جمع آوری داده‌ها

پس از جمع آوری اطلاعات مورد نیاز شما ایده واضحی در مورد اینکه چه چیزهایی را باید اندازه بگیرید و به دنبال چه چیزهایی هستید خواهید داشت. اکنون وقت آن است که داده‌های خود را بر اساس نیاز جمع آوری کنید. هنگامی که داده‌های مورد نیاز را جمع آوری می‌کنید، به این نکته توجه داشته باشید که داده‌های جمع آوری شده باید برای تجزیه و تحلیل پردازش یا سازماندهی شوند. همانطور که داده‌ها را از منابع مختلف جمع آوری کردید، باید یک گزارش از تاریخ جمع آوری و منابع داده‌ها هم داشته باشید.

پاک سازی داده ها

تمام داده‌های جمع‌آوری شده در آموزش data analysis ممکن است برای هدف شما مفید یا با آن‌ها مرتبط نباشند، بنابراین باید آن‌ها را پاکسازی کنید. داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است چندبار ثبت شده باشند یا دارای خطا و فضای خالی باشند. در این مرحله، داده‌ها را باید پاک‌سازی کنید و خطاهای آن‌ها را بگیرید. این مرحله باید قبل از تجزیه و تحلیل انجام شود؛ زیرا هرچه داده‌های شما تمیزتر باشند، شما را به نتیجه مورد انتظارتان نزدیک‌تر خواهند کرد.

تحلیل داده ها

با جمع‌آوری، پاک‌سازی و پردازش داده‌ها، آن‌ها برای تجزیه و تحلیل آماده هستند. با مرتب کردن داده‌ها، می‌توانید بفهمید که آیا اطلاعات دقیق مورد نیازتان را دارید یا لازم است تا دوباره به جمع‌آوری اطلاعات بیشتر بپردازید؟ در طول این مرحله، می‌توانید از ابزارها و نرم‌افزارهای تحلیل داده‌ها استفاده کنید. این ابزارها به شما کمک می‌کنند مطابق با الزامات کاری خود مسائل را درک و تفسیر کنید و به یک نتیجه‌گیری نهایی برسید.

تفسیر داده ها

پس از تجزیه و تحلیل داده‌های خود به وسیله آموزش data analysis سرانجام زمان تفسیر نتایج شما فرا رسیده است. شما می‌توانید از هر روشی برای بیان یا برقراری ارتباط با تحلیل داده خود استفاده کنید. این روش حتی می‌تواند استفاده ساده از کلمات یا شاید یک جدول یا نمودار باشد. سپس از نتایج فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌هایتان استفاده کنید تا بهترین عملکرد خود را تعیین کنید.

 تجسم داده ها

تجسم داده‌ها در زندگی روزمره بسیار رایج است. آنها اغلب به صورت نمودار و گراف درمی‌آیند. به عبارت دیگر، داده‌ها به صورت گرافیکی نشان داده می‌شوند تا درک و پردازش آن برای مغز انسان راحت‌تر باشد. تجسم داده‌ها اغلب برای کشف حقایق و روندهای ناشناخته مورد استفاده قرار می‌گیرد. با مشاهده روابط و مقایسه مجموعه داده‌ها، می‌توانید راهی برای کشف اطلاعات معنی‌دار پیدا کنید.

معرفی ماتریس ها و نحوه تبدیل داده ها به آن

ماتریس‌ها کاربردهای زیادی در محاسبات شاخه‌های مختلف دانش دارند و در واقع کارهای بسیاری را می‌شود با ماتریس‌ها در آموزش data analysis انجام داد. برای نمونه می‌توان با استفاده از آن‌ها معادلات با درجه ۳، ۴ و بالاتر را تحلیل و پاسخ‌های آن‌ها را بدست آورد. حتی می‌توان معادله صفحه و یا خط را با استفاده از آرایش ماتریسی توصیف کرد. در تمامی شاخه‌های فیزیک، شامل مکانیک کلاسیک، نورشناسی، الکترومغناطیس، مکانیک کوانتوم و الکترودینامیک کوانتومی، ماتریس برای مطالعه‌ی پدیده‌های فیزیکی به کار می‌رود.

ماتریس‌ها از عناصر اصلی در ریاضیات و جبر خطی هستند. بدون استفاده از ماتریس‌ها نمی‌توان ساختارهای داده پیچیده و ترکیبی را ساخت در علوم کامپیوتر و محاسبات هم ماتریس‌ها جایگاه ویژه‌ای دارند عملیات محاسباتی سنگین همانند پردازش‌های گرافیک همه و همه از خاصیت پردازش ماتریس‌ها استفاده می‌کنند. کارت‌های گرافیک جدید هم به گونه‌ای طراحی شده‌اند که می‌توانند عملیات مختلف بر روی ماتریس‌های حجیم را در کسری از ثانیه اجرا کنند. پس نقش ماتریس‌ها در علوم داده نیز غیر قابل انکار و خواهد بود به همین خاطر در آموزش data analysis  بع سرفصل آن بسیار توجه شده است.

شناخت مفهوم Virtual Env پایتون در آموزش  data analysis

محیط مجازی پایتون یک ساختار دایرکتوری است که هر آنچه را که برای اجرای یک محیط سبک وزن و در عین حال ایزوله پایتون نیاز دارید در اختیار شما قرار می‌دهد. در اصل هدف اصلی محیط‌های مجازی پایتون ایجاد یک محیط جداگانه برای پروژه‌های پایتون است. این بدان معناست که هر پروژه می‌تواند وابستگی‌های خاص خود را داشته باشد، صرف نظر از اینکه هر پروژه دیگر چه وابستگی‌هایی دارد.

در واقع این محیط یک ابزار کاربردی در برنامه نویسی است که امکان ایجاد محیط‌های جداگانه برای هر پروژه را فراهم می‌کند. این محیط‌ها مستقل از یکدیگر بوده و هر کدام می‌توانند نسخه‌های مختلف پایتون و مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها و وابستگی‌های نرم‌افزاری خود را داشته باشند.

کتابخانه matplotlib چیست؟

مت پلات لیب یه کتابخانه پایتون برای بصری کردن داده‌هاست. این کتابخانه در حوزه‌های مختلف از تحقیقات علمی گرفته تا تحلیل داده‌ها، ارائه گزارش‌های تصویری و تجزیه تحلیل دقیق داده‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرد. به عبارت ساده‌تر این کتابخانه یک ابزار قدرتمند تجسم داده است که به کاربر ایت امکان را می‌دهد تا حجم زیادی از داده‌ها را به صورت شکل‌های قابل درک مشاهده کند. این کتابخانه یک ابزار ترسیم و تصویرسازی گرافیکی دوبعدی در آموزش data analysis  به شمار می‌آید که به دلیل سادگی آن به صورت گسترده شناخته شده است. زیرا برای کار کردن به پروتکل‌های پیچیده نیاز ندارد.

ساعت:50 ساعت

استاد: دکتر سامان قهرماتی

پیش نیاز:پایتون مقدماتی