ویدیوی درس و تست ریاضی عمومی ۱ و ۲ - تابستان ۹۷

مدت: ۹۰ ساعت
زمان برگزاری: این کلاس برگزار شده است
  • بعد از ثبت نام، ویدیو در همین صفحه قرار می‌گیرد و میتوانید مشاهده کنید.
  • بعد از ثبت نام، ویدیو در همین صفحه قرار می‌گیرد و میتوانید مشاهده کنید.
ثبت‌نام
  • هزینه‌ی ثبت نام
    ۸,۰۰۰,۰۰۰ ۹۹۹,۰۰۰ تومان
  • ۳۰٪ تخفیف تا ۱۰ خرداد

برگزار شد
ثبت‌نام در کافه‌تدریس
عضویت در کافه تدریس به معنای پذیرفتن قوانین سایت می‌باشد
  • توضیحات

دستاوردهای کلاس آنلاین آموزش هوش تجاری و تحلیل داده چیست؟

دستاوردهای کلاس آنلاین آموزش هوش تجاری و تحلیل داده چیست؟

دستاوردهای کلاس آنلاین آموزش هوش تجاری و تحلیل داده چیست؟

دستاوردهای کلاس آنلاین آموزش هوش تجاری و تحلیل داده چیست؟

دستاوردهای کلاس آنلاین آموزش هوش تجاری و تحلیل داده چیست؟
دستاوردهای کلاس آنلاین آموزش هوش تجاری و تحلیل داده چیست؟

دستاوردهای کلاس آنلاین آموزش هوش تجاری و تحلیل داده چیست؟

 

کلاس آنلاین آموزش هوش تجاری و تحلیل داده با Tableau و Power BI را به‌صورت کامل Data Analysis بررسی می‌کند. همچنین  دوره هوش تجاری و تحلیل داده کافه‌تدریس مفاهیم اساسی هوش تجاری و نحوه استخراج KPI و OKR از داده را آموزش می‌دهد؛ نحوه گرفتن insight لازم برای تصمیم‌گیری سازمانی (Decision Making) با کمک data visualization و داشبوردهای تعاملی (Interactive Dashboards) از دیگر مباحث درسی این کلاس است.

✔️ دستاوردهای کلاس آنلاین آموزش هوش تجاری و تحلیل داده چیست؟

۱. با مفهوم KPI و OKR به‌خوبی آشنا می‌شوید و نحوه انتخاب شاخص‌های درست در هوشمندسازی تجاری را یاد می‌گیرید
۲. با مفهوم مدیریت چابک آشنا می‌شوید و ابزارها و شیوه پیاده‌سازی سازمانی را درک می‌کنید.
۳. با شاخص‌های کلیدی مدیریت سازمان‌ها در واحدهای مختلف، مانند مارکتینگ، فروش، مالی و منابع انسانی، آشنا می‌شوید.
۴. بر شرایط ویژوال‌کردن داده و نحوه داشبوردسازی تعاملی تسلط کافی پیدا می‌کنید.
۵. بر کار با ابزار ویژوال کردن Tableau مسلط می‌شوید، ازجمله feature engineering و دستورهایessential  برای راه‌اندازی یک داشبورد حرفه‌ای.
۶. با محیط و امکانات ابزارهای ویژوالیزیشن دیگر، شامل power bi، Qlik، Looker، Sheet و  excel آشنا می‌شوید.

✔️ مخاطبان دوره آموزش هوش تجاری و تحلیل داده چه کسانی هستنند؟

➕ رشته‌های مهندسی، مدیریت، علوم پایه و  MBA
➕ صاحبان کسب‌وکارها
➕ علاقه‌مندان به استارتاپ‌ها
➕ مدیران هوش تجاری سازمان‌‌ها
➕ کسانی که برای job market آماده می‌شوند
➕ علاقه‌مندان به اپلای برای data analyst یا  BI specialist
➕ علاقه‌مندان توسعه فردی

تذکر: این دوره به پیش‌نیازی به‌جز برنامه‌ ارائه‌شده نیاز ندارد. دوره self-contained است.

✔️ محتوای دوره هوش تجاری و تحلیل داده

محتوای دوره هوش تجاری و تحلیل داده کافه‌تدریس از این قرار است:

بخش اصلی کلاس

◻️ معرفی نرم‌افزارها و  ابزارهای معروف حوزه data analysis (Tableau Power BI، Looker، QlikView،Google Sheet  و Excel)
◻️ صفر تا صد نرم‌افزار  Tableau
◻️ بررسی جامع  Power BI
◻️ بررسی جامع  Google Sheet
◻️ معرفی Qlik، excel  و  Looker
◻️ آشنایی کامل با مفاهیم KPI و OKR و نحوه استخراج آن‌ها از داده
◻️ درک کامل از  data visualization

بخش پیش‌نیاز کلاس

◻️ مفهوم  ETL
◻️ مفهوم  EDA
◻️ Data Preprocessing
◻️ آشنایی با انواع ذخیره‌سازی داده

 

هوش تجاری و تحلیل داده چیست و Tableau و Power BI چه کاربردی در آن دارد؟

هوش تجاری (BI) مفهومی قدرتمند است که نقش مهمی در فرایندهای تصمیم‌گیری سازمان‌های مدرن ایفا می‌کند. هوش تجاری به فناوری‌ها، استراتژی‌ها و ابزارهایی اشاره می‌کند که کسب‌وکارها را قادر می‌کند تا داده‌ها را جمع‌آوری، تجزیه‌وتحلیل و ارائه کنند و به‌این ترتیب، بینش‌های عملی به دست آورند و تصمیم‌های آگاهانه بگیرند.
هدف اصلی BI تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزشمند و معنادار است تا به سازمان‌ها کمک کند عملکرد خود را درک کنند، روندها را شناسایی کنند و الگوهایی را کشف کنند که در غیر این صورت ممکن است به آن‌ها توجه نشود.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری یا  BI فرایندهای مختلفی مانند یکپارچه‌سازی داده‌ها، انبار داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و تجسم داده‌ها را دربرمی‌گیرد. هوش تجاری استفاده از تجزیه‌وتحلیل پیشرفته و تکنیک‌های داده‌کاوی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از مجموعه‌داده‌های گسترده و پیچیده را شامل است. بینش‌های به‌دست‌آمده ازطریق BI به کسب‌وکارها در بهینه‌سازی عملیات، بهبود کارایی، افزایش رضایت مشتری و شناسایی فرصت‌های تجاری جدید کمک می‌کند.

فرایند هوش تجاری چگونه است؟

فرایند هوش تجاری (BI) چندین مرحله کلیدی را دربرمی‌گیرد که همه با هم داده‌های خام را به بینش‌های ارزشمند و اطلاعات عملی تبدیل می‌کنند. فرایند هوش تجاری از این قرار است:

جمع‌آوری داده‌ها

فرایند BI با جمع‌آوری داده‌ها آغاز می‌شود. داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی، ازجمله پایگاه داده‌های داخلی، منابع خارجی، صفحه‌های گسترده، برنامه‌های کاربردی مبتنی بر ابر و غیره، به دست آیند. داده‌های جمع‌آوری‌شده ممکن است پیشنیه مالی، داده‌های فروش، اطلاعات مشتری، تجزیه‌وتحلیل وب‌سایت و دیگر داده‌های مرتبط را دربرگیرد.

یکپارچه‌سازی داده‌ها

هنگامی که داده‌ها جمع‌آوری می‌شوند، باید از منابع مختلف در یک انبار داده یا مخزن داده واحد و یکپارچه ادغام شوند. یکپارچه‌سازی داده‌ها تمیزکردن، تبدیل و سازماندهی داده‌ها برای اطمینان از سازگاری و دقت آن‌ها را شامل است.

ذخیره‌سازی داده‌ها

داده‌های یکپارچه در یک انبار داده متمرکز ذخیره می‌شوند. این مخازن برای ذخیره و مدیریت کارآمد حجم زیادی از داده‌ها طراحی شده‌اند و به‌راحتی برای تجزیه‌وتحلیل در دسترسی هستند.

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها

در این مرحله، داده‌ها برای کشف الگوها، روندها و بینش‌ها تجزیه‌وتحلیل می‌شوند. روش‌های مختلفی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در  BI استفاده می‌شود، مانند داده‌کاوی، تجزیه‌وتحلیل آماری، یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی. هدف استخراج اطلاعات معنی‌دار است که می‌تواند در تصمیم‌گیری کمک کند.

تجسم داده‌ها

پس از تجزیه‌وتحلیل، نتیجه‌ها ازطریق تجسم داده‌ها، مانند نمودارها، داشبوردها و گزارش‌ها، ارائه می‌شود. تجسم داده‌ داده‌های پیچیده را فهمیدنی‌تر می‌کند و به تصمیم‌گیرندگان اجازه می‌دهد تا به‌سرعت بینش‌های به‌دست‌آمده را درک کنند.

گزارش کسب‌وکار

گزارش‌های  BI برای ارائه به‌روزرسانی‌های منظم در شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPI) و دیگر معیارهای مهم تولید می‌شوند. این گزارش‌ها به مدیریت و ذی‌نفعان کمک می‌کند تا سلامت و پیشرفت کسب‌وکار را نظارت کنند.

نظارت بر عملکرد کسب‌وکار

ابزارهای  BI اغلب نظارت بر عملکرد کسب‌وکار را به‌شکل بی‌درنگ یا تقریباً بی‌درنگ ارائه می‌کنند. این به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به‌سرعت به شرایط در حال تغییر واکنش نشان دهند و اقدامات به‌موقع انجام دهند.

تصمیم‌گیری

مرحله نهایی در فرایند هوش تجاری استفاده از بینش و اطلاعات به‌دست‌آمده از تجزیه‌وتحلیل و گزارش داده‌ها برای تصمیم‌گیری آگاهانه و مبتنی بر داده را شامل است. BI به تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند تا وظیفه‌ها را اولویت‌بندی کنند، هدف‌های استراتژیک را تعیین کنند و فرصت‌های بهبود را شناسایی کنند.
کلاس آنلاین هوش تجاری و تحلیل داده کافه‌تدریس تمامی محتوای موردنیاز یادگیری هوش تجاری و تحلیل داده را دربرمی‌گیرد.

مزیت‌های هوش تجاری چیست؟

مزیت‌های استفاده از هوش تجاری بسیار زیاد است. اول و مهم‌تر از همه BI به سازمان‌ها قدرت می‌دهد تا تصمیم‌های مبتنی بر داده اتخاذ کنند و اتکا به شهود یا احساسات درونی را کاهش دهند. دقت تصمیم‌گیری را افزایش می‌دهد و خطرات مرتبط با انتخاب‌های ناآگاهانه را کاهش می‌دهد؛ علاوه‌براین BI بینش‌های بی‌درنگ یا تقریباً بی‌درنگ ارائه می‌کند و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که به‌سرعت به تحرکات بازار در حال تغییر واکنش نشان دهند.
با استفاده از BI کسب‌وکارها می‌توانند ترجیحات و رفتارهای مشتریان خود را بهتر درک کنند که به کمپین‌های بازاریابی هدفمندتر و بهبود خدمات مشتری می‌انجامد؛ BI همچنین به بهینه‌سازی فرایندهای داخلی، شناسایی تنگناها و ساده‌سازی عملیات کمک می‌کند و درنهایت، صرفه‌جویی در هزینه و افزایش بهره‌وری را رقم می‌زند.

چه کسی نیاز به یادگیری هوش تجاری دارد؟

یادگیری هوش تجاری در بسیاری از صنایع و نقش‌های مختلف ارزشمند است. تحلیلگران کسب‌وکار، دانشمندان داده، مدیران، مدیران اجرایی و حتی کارمندان می‌توانند از یادگیری مفاهیم و ابزارهای BI بهره‌مند شوند. ابزارهای هوش تجاری، مانند  Power BI، Tableau، QlikView، رابط‌های کاربرپسند دارند که به افراد با تخصص فنی کم اجازه می‌دهد تا تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را انجام دهند و تجسم‌های روشنگری ایجاد کنند.
درنتیجه، هوش تجاری یک جزو حیاتی برای سازمان‌هایی است که به دنبال کسب مزیت رقابتی در دنیای داده‌محور امروزی هستند. تصمیم‌گیرندگان را با اطلاعات مناسب در زمان مناسب توانمند می‌کند و به انتخاب‌های آگاهانه و استراتژیک‌تر می‌انجامد. چه یک بیزینس‌من حرفه‌ای باشید، چه یک تحلیلگر داده یا یک مدیر، یادگیری هوش تجاری می‌تواند توانایی شما را در استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها به میزان چشمگیری افزایش دهد و به موفقیت سازمان شما کمک کند.

رضا شکرزاد
دانش‌آموخته علوم داده از دانشگاه رادبود هلند و مهندسی صنایع از دانشگاه شریف

تست تست

H2: رشته علم داده یا دیتا ساینس چیست؟ رشته علم داده یا دیتا ساینس حوزه مطالعاتی‌ای است که تخصص حوزه مدنظر، مهارت‌های برنامه‌نویسی و دانش ریاضیات و آمار را برای استخراج بینش معنادار از داده‌ها به کار می‌گیرد. متخصصان علم داده الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای عددها، متن‌ها، تصویرها، ویدئوها، صداها و موارد دیگر استفاده می‌کنند. هدف آنان تولید سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) برای انجام‌دادن وظیفه‌هایی است که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. به‌نوبه خود، این سیستم‌ها بینشی ایجاد می‌کنند که تحلیلگران و کاربران تجاری می‌توانند آن را به ارزش تجاری ملموس تبدیل کنند. H3: چرا باید یک محقق داده شویم؟‌ یکی از موردتوجه‌ترین دلیل‌ها برای تبدیل‌شدن به یک محقق داده و ورود به دنیای شگفت‌انگیز علم داده تأثیری است که شما می‌توانید به‌عنوان یک محقق در این حوزه، هم در شرکت خود و هم در جهان ایجاد کنید. شما در درون سازمان خود می‌توانید در جهت خودکارسازی فرایندهایی که قبلاً دستی بوده‌اند تلاش کنید. به‌این ترتیب شما می‌توانید در وقت شرکت و احتمالاً هزاران یا حتی میلیون‌ها دلار صرفه‌جویی کنید. این‌گونه به مدیران شرکت خود اجازه می‌دهید این منابع را در جای دیگری تخصیص دهند. شما یک فرد تأثیرگذار در سازمان خود خواهید بود و به‌راحتی قابل‌جایگزینی نیستید. علم داده درآمد بسیار خوبی هم دارد. هنگامی که شما در یک زمینه نوظهور و پرتقاضا مانند دیتا ساینس با چنین کمبودی از نامزدهای واجد شرایط مهارتی را کسب کنید، طبیعتاً شایستگی یک پایه حقوق بالا و رشد بسیار چشمگیری را نیز دارید. به‌گفته مجله اکونومیست، داده‌ها جایگزین نفت، به‌عنوان با ارزش‌ترین منبع در جهان، هستند. اهمیت این موضوع به‌قدری زیاد است که به‌تنهایی می‌تواند به‌عنوان دلیل شماره‌یک برای درنظرگرفتن یک نقش شغلی در علم داده یا تحصیل در آن باشد. ممکن است روزی فرا برسد که به دنبال این باشید که به‌سمت یک نقش شغلی جدید بروید. شاید دوست داشته باشید کمی حوزه کاری خود را تغییر دهید. این موضوع هم به‌راحتی ممکن است. علم داده کاربردهای مختلفی در صنایع دارد؛ همین امر به کمک می‌کند بتوانید از کار در یک بیمارستان روی داده‌های پزشکی گرفته، تا کار در حوزه‌ی کشاورزی روی داده‌های مربوط به محصولات کاشت‌شده، کار کنید. H3: متخصص علم داده کیست؟ متخصص علم داده یا دانشمند داده یا دیتا ساینتیست متخصصی است که از مهارت‌های خود در تجزیه‌وتحلیل داده برای یافتن روندها و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کند. او از دانش صنعتی که در آن فعالیت می‌کند و درک زمینه‌ای درمورد مفروضات موجود برای کشف راه‌حل‌های چالش‌های تجاری استفاده می‌کند. وظیفه یک دانشمند داده تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای ایجاد بینش‌های عملی برای سازمان است. H3: مهارت‌های تبدیل‌شدن به یک دانشمند علم داده چیست؟ مهارت‌های لازم برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده یا دیتا ساینتیست از این قرار است: H4: ریاضی و آمار به عنوان یک دانشمند داده& باید با بعضی از مفاهیم آمار و ریاضی آشنایی داشته باشید. هر کسب‌وکاری، به‌ویژه آن‌ها که مبتنی بر داده‌ هستند، از یک دانشمند داده انتظار دارند رویکردهای مختلف را درک کند تا به توصیه‌ها و تصمیم‌گیری‌ها کمک کند. هم حساب دیفرانسیل و انتگرال و هم جبر خطی از موضوع‌‌های کلیدی هستند؛ زیرا هر دو به الگوریتم‌های یادگیری ماشین گره خورده‌اند. H4: تجزیه‌وتحلیل و مدل سازی داده‌ها فقط به‌خوبی افرادی هستند که تجزیه‌وتحلیل و مدل‌سازی را روی آن انجام می‌دهند؛ بنابراین از یک دیتا ساینتیست ماهر انتظار می‌رود در حوزه علم داده به‌روز باشد و سطح بالایی از مهارت را داشته باشد. یک دانشمند داده باید بتواند داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل کند، آزمایش‌های مختلف را روی آن‌ها اجرا کند و مدل‌هایی را برای جمع‌آوری بینش‌های جدید و پیش‌بینی نتایج احتمالی ایجاد کند. H4: روش‌های یادگیری ماشین داشتن دانش در حوزه یادگیری ماشین هم بخشی از مهارت‌هایی است که یک دانشمند علم داده به آن نیاز دارد. درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک و مواردی از این قبیل، عنصرهایی کلیدی‌ هستند که کارفرمایان بالقوه به دنبال آن‌ها خواهند بود. H4: برنامه‌نويسی برای علم داده برای ایجاد برنامه‌های کاربردی عملی یک دیتا ساینتیست به مهارت‌های برنامه‌نویسی قوی نیاز دارد. اکثر کسب‌وکارها از شما انتظار دارند در یک یا چند زبان برنامه‌نویسی، مانند پایتون یا R، مهارت داشته باشید. در این میان برنامه‌نویسی شیء‌گرا، سینتکس‌های پایه هر زبان و همچنین کتابخانه‌های علم داده موردتوجه قرار می‌گیرند. H4: تجسم داده‌ها تجسم داده‌ها بخش کلیدی دانشمند داده بودن است؛ زیرا باید بتوانید به‌طور مؤثر ارتباط برقرار کنید و راه‌حل‌های پیشنهادی را با استفاده از نمودارها به باقی اعضای تیم و مشتری ارائه کنید. H3: آینده شغلی دیتا ساینس چگونه است؟ از آنجا که علم داده بر پایه داده‌ها بنا شده است، می‌توان حدس زد که با این حجم از داده‌ که روزانه در جهان تولید می‌شود، رشد این حوزه به‌طرز چشمگیری روبه‌افزایش است. سازمان‌ها، چه کوچک باشند و چه بزرگ، برای تصمیم‌گیری‌های خود و ماندن در بازار رقابتی امروزی به افرادی با مهارت کار با داده‌ها احتیاج دارند؛ پس نه‌تنها در آینده کاهش تقاضا برای دانشمندان داده یا به‌طور کلی نقش‌های شغلی علم‌داده را شاهد نخواهیم بود، بلکه این تقاضا افزایش خواهد یافت. شما با ورود به حوزه دیتا ساینس نگرانی‌ای از آینده شغلی خود نخواهید داشت. H3: یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟ یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) و علوم کامپیوتر است. این شاخه بر استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای تقلید از روشی که انسان‌ها یاد می‌گیرند تمرکز می‌کند و به‌تدریج دقت کار خود را با یادگیری بهبود می‌بخشد. H3: مسیر یادگیری ماشین لرنینگ چیست؟ برای یادگیری ماشین لرنینگ بهتر است از پیش‌نیازهای آن، یعنی برخی مفاهیم ریاضی و آمار و احتمال و برنام
بیشتر بخوانید