۱. مقدمه دوره
دیتا ساینس امروز یکی از مهم‌ترین توانمندسازهای تصمیم‌گیری، نوآوری و بهینه‌سازی در سازمان‌هاست. با این حال، در بسیاری از کسب‌وکارها این مفهوم یا بیش از حد فنی و دور از نیاز مدیران تعریف می‌شود، یا به گزارش‌سازی و تحلیل‌های سطحی تقلیل می‌یابد. نتیجه آن است که سازمان‌ها داده دارند، اما هنوز از ظرفیت واقعی آن برای پیش‌بینی، کشف الگو، کاهش ریسک و افزایش دقت تصمیم‌ها استفاده نمی‌کنند.
دوره «دیتا ساینس» برای مدیران، تحلیل‌گران، کارشناسان و تصمیم‌گیرانی طراحی شده است که می‌خواهند منطق علمی کار با داده را بفهمند و از آن در حل مسائل واقعی کسب‌وکار بهره ببرند. این دوره به‌جای تمرکز صرف بر کدنویسی یا مباحث تئوریک سنگین، مسیر داده تا بینش را به‌صورت کاربردی آموزش می‌دهد: از تعریف مسئله، جمع‌آوری و آماده‌سازی داده، تا تحلیل، مدل‌سازی، ارزیابی و بهره‌برداری از نتایج.
۲. هدف از برگزاری دوره
هدف اصلی دوره، توانمندسازی شرکت‌کنندگان برای فهم و کاربرد عملی فرایندهای دیتا ساینس در حل مسائل سازمانی و تصمیم‌سازی مبتنی بر داده است.
اهداف کلیدی دوره
- آشنایی با چرخه کامل دیتا ساینس از مسئله تا استقرار
- درک تفاوت داده، اطلاعات، تحلیل، مدل و بینش
- توانایی تعریف مسئله‌های قابل‌حل با رویکرد داده‌محور
- شناخت انواع داده، منابع داده و چالش‌های کیفیت داده
- یادگیری اصول آماده‌سازی، پاک‌سازی و تبدیل داده
- آشنایی با تحلیل اکتشافی داده و استخراج الگوها
- درک مفاهیم مدل‌سازی پیش‌بینی و ارزیابی مدل
- شناخت کاربردهای یادگیری ماشین در مسائل کسب‌وکار
- درک محدودیت‌ها، سوگیری‌ها و ریسک‌های تحلیل داده
- توانمندسازی در ارائه نتایج تحلیلی به زبان مدیریتی و قابل‌اقدام
۳. ویژگی‌ها و تمایزهای دوره
۱. کاربردی و مسئله‌محور
محتوا به‌جای غرق‌کردن مخاطب در اصطلاحات فنی، بر حل مسئله‌های واقعی مانند پیش‌بینی فروش، ریزش مشتری، تقلب، نگهداشت کارکنان و بهینه‌سازی عملیات متمرکز است.
۲. مناسب برای مدیران و متخصصان غیرفنی
دوره با زبانی طراحی شده که مدیران بتوانند منطق دیتا ساینس را بفهمند و با تیم‌های فنی و تحلیلی گفت‌وگوی مؤثر داشته باشند.
۳. پیوند تحلیل با تصمیم
هر بخش از آموزش به این سؤال ختم می‌شود که «این تحلیل چه تصمیمی را بهتر می‌کند؟»
۴. پوشش چرخه کامل
از شناخت مسئله و جمع‌آوری داده تا مدل‌سازی، ارزیابی و استقرار، مسیر به‌صورت یکپارچه ارائه می‌شود.
۵. تمرکز بر سناریوهای واقعی کسب‌وکار
مطالعه موردی در حوزه فروش، مالی، منابع انسانی، عملیات، بازاریابی و خدمات مشتری انجام می‌شود.
۶. خروجی پروژه‌محور
هر شرکت‌کننده یک پروژه دیتا ساینس تعریف می‌کند و تا سطح قابل‌ارائه از تحلیل و مدل‌سازی پیش می‌برد.
| ماژول | عنوان سرفصل | محورهای اصلی |
| ۱ | مبانی دیتا ساینس | تعریف دیتا ساینس؛ تفاوت با BI و تحلیل داده؛ نقش آن در کسب‌وکار؛ چرخه عمر پروژه |
| ۲ | صورت‌بندی مسئله | تعریف مسئله قابل‌حل؛ هدف تحلیلی؛ متغیر هدف؛ فرضیه‌سازی؛ معیار موفقیت |
| ۳ | شناخت داده و جمع‌آوری آن | انواع داده؛ منابع داخلی و بیرونی؛ ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته؛ چالش‌های دسترسی و یکپارچه‌سازی |
| ۴ | پاک‌سازی و آماده‌سازی داده | داده‌های گمشده؛ داده‌های پرت؛ ناهماهنگی؛ تبدیل متغیرها؛ مهندسی ویژگی مقدماتی |
| ۵ | تحلیل اکتشافی داده (EDA) | توزیع، همبستگی، الگوها، روندها، بخش‌بندی اولیه و کشف بینش |
| ۶ | آمار پایه برای دیتا ساینس | میانگین، واریانس، احتمال، توزیع‌ها، آزمون فرض، خطا و عدم‌قطعیت |
| ۷ | مصورسازی و روایت داده | انتخاب نمودار مناسب؛ روایت تحلیلی؛ انتقال یافته‌ها به مدیران و ذی‌نفعان |
| ۸ | مبانی یادگیری ماشین | آموزش، آزمون، بایاس و واریانس؛ supervised و unsupervised؛ overfitting و underfitting |
| ۹ | مدل‌های پیش‌بینی کلاسیک | رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، خوشه‌بندی و طبقه‌بندی مقدماتی |
| ۱۰ | ارزیابی مدل | دقت، recall، precision، F1، AUC، RMSE، MAE؛ انتخاب معیار مناسب با مسئله |
| ۱۱ | مهندسی ویژگی و بهبود مدل | انتخاب متغیرها، نرمال‌سازی، encoding، feature selection، cross-validation |
| ۱۲ | کاربردهای کسب‌وکاری دیتا ساینس | پیش‌بینی فروش، churn، تقلب، ریسک، نگهداشت کارکنان، قیمت‌گذاری و بهینه‌سازی |
| ۱۳ | استقرار و بهره‌برداری از مدل | تبدیل مدل به فرایند تصمیم؛ پایش عملکرد؛ drift؛ بازآموزی؛ همکاری با تیم‌های عملیاتی |
| ۱۴ | اخلاق، شفافیت و ریسک | سوگیری الگوریتمی، توضیح‌پذیری، حریم خصوصی، امنیت، مسئولیت‌پذیری |
| ۱۵ | کار با ابزارها و محیط‌های تحلیلی | آشنایی با Python، Jupyter، کتابخانه‌های تحلیلی، SQL و ابزارهای مصورسازی |
| ۱۶ | پروژه نهایی دیتا ساینس | انتخاب مسئله واقعی؛ آماده‌سازی داده؛ تحلیل؛ مدل؛ ارزیابی؛ ارائه مدیریتی و برنامه اقدام |
هنوز نظری برای این محصول ثبت نشده است.