Power BI چیست و در تحلیل داده‌ها چه نقشی دارد و چگونه توسعه‌دهنده پاور بی آی شویم؟

در سال ۲۰۲۱ جهان حدود ۸۰ زتابایت داده در اختیار داشت. اگر روندها به‌همین شکل ادامه یابند، تا سال ۲۰۲۵ این مقدار تقریباً دو برابر خواهد شد. در دنیای پرسرعت دیجیتالی امروزی توانایی درک و استفاده از این حجم وسیع داده‌ها، نه‌تنها یک مزیت رقابتی است، یک ضرورت است. کسب‌وکارها و سازمان‌ها به‌طور فزاینده‌ای به ابزارهای بصری‌سازی داده و هوش تجاری متکی هستند تا داده‌های پیچیده را به بینش‌های عملی تبدیل کنند. Power BI ابزار برتر مایکروسافت در زمینه هوش تجاری و بصری‌سازی در مرکز این انقلاب قرار دارد. این مجموعه ابری از اپلیکیشن‌ها، نرم‌افزارها و کانکتورها، نه‌تنها داده‌های خام کسب‌وکار را تجمیع و قابل‌فهم می‌کند، آن‌ها را به داشبوردهای بصری تعاملی تبدیل می‌کند.

تاریخچه مختصر Power BI

Power BI، مانند بسیاری از اختراع‌های بزرگ، به‌عنوان یک پروژه فوق‌سری با یک نام رمزی شروع شد. در سال ۲۰۰۶، نتیجه تلاش‌های تیری دهرز (Thierry D’hers) و امیر نتز (Amir Netz) از تیم خدمات گزارش‌گیری SQL Server مایکروسافت بود که این پروژه با نام رمزی Gemini شناخته می‌شد.

پروژه Gemini از قدرت خدمات تحلیلگری SQL Server مایکروسافت (SSAS) بهره‌برداری کرد و آن را به یک موتور ذخیره‌سازی درون حافظه تبدیل کرد. در سال ۲۰۰۹، Gemini تحت‌نام PowerPivot به بازار عرضه شد که یک افزونه رایگان برای اکسل بود؛ بااین‌حال تا زمانی که راب کولی، کارشناس PowerPivot مایکروسافت، درباره آن به کاربران اکسل بلاگ‌نویسی نکرد، این ابزار کمتر توسط جامعه علمی داده شناخته شده بود.

سپس شرکت افزونه Data Explorer (بعداً به Power Query تغییر نام داد) را به منوی افزونه‌های اکسل اضافه کرد. متأسفانه حتی بااینکه PowerPivot و Power Query به‌طور گسترده‌ای در دسترس و بسیار محبوب بودند، ارسال فایل‌های عظیم اکسل مشکل‌ساز شد؛ علاوه‌باین، هیچ راهی برای زمان‌بندی به‌روزرسانی داده‌ها وجود نداشت.

در سال ۲۰۱۵ مایکروسافت این دو افزونه را جفت کرد و ابزار هوش تجاری خود را Power BI نامید. حتی قبل از اینکه این برنامه به بازار مجازی عرضه شود، به‌قدری هیجان ایجاد کرد که بیش از ۵۰۰,۰۰۰ کاربر منحصربه‌فرد برای آزمایش و کمک به طراحی این محصول انقلابی ثبت‌نام کردند؛ سپس، تنها چند ماه بعد، Power BI به‌صورت عمومی عرضه شد.

این پروژه موفق به کسب چندین جایزه انتخاب مردم و جایزه PUG Data Visualization Shootout در سال ۲۰۱۸ شد. سرانجام می‌توان گفت اکثر رهبران کسب‌وکار بدون بینش‌های ارائه‌شده توسط Power BI حتی به فکر تصمیم‌گیری‌های استراتژیک نمی‌افتند.

Power BI چیست؟

در بالاترین سطح، Power BI به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا داده‌های خام را از سیستم‌های مبتنی بر ابر (SaaS) مختلف دریافت و با استفاده از یک رابط کاربری قدرتمند، تعاملی و آسان، به داده‌های قابل استفاده تبدیل کنند؛ علاوه‌براین، این پلتفرم اطلاعات مهم را جدا و بینش‌های ارزشمندی از متریک‌های موردنیاز کاربران ارائه می‌کند.

ویژگی‌های برتر پاور بی آی

Power BI، با ویژگی‌های فراوان و انعطاف‌پذیرش، یکی از بهترین ابزارهای هوش تجاری در بازار است. ازجمله ویژگی‌های محبوب آن می‌توان به این موارد اشاره کرد:

• اتصال مستقیم به اکسل و ادغام آسان با دیگر محصولات مایکروسافت

• توانایی فشرده‌سازی داده‌ها و استخراج بینش از مجموعه داده‌های بزرگ (تا صد میلیون سطر درمقابل کمی بیش از یک‌میلیون سطر در اکسل)

• قابلیت شخصی‌سازی با استفاده از R و Python

• امکان ساخت نقشه‌های تعاملی توسط کاربران

• استفاده از Power Query برای واردکردن، فیلترکردن و ترجمه داده‌ها

• دسترسی به اپلیکیشن موبایل در تمامی نسخه‌ها

• امکان استفاده مجدد از مجموعه داده‌ها در پلتفرم‌ها و گزارش‌های مختلف (نسخه‌های Pro و Premium)

• تجربه کاربری سازگار و دوستانه. مایکروسافت ازطریق جامعه آنلاین فعال و پویا، به بازخورد‌های کاربران گوش می‌دهد و با به‌روزرسانی‌های ماهانه، Power BI را تطبیق می‌دهد.

• Power BI همچنین داده‌های خود را از OneLake دریافت می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا به داده‌های ذخیره‌شده در OneLake متصل شوید.

پیشنهاد می‌کنیم درباره تحلیل داده یا Data Analysis هم مطالعه کنید.

چرا Power BI متفاوت است؟

رهبران کسب‌وکار ابزارهای هوش تجاری متعددی برای انتخاب دارند؛ پس چرا ۹۷ درصد از آن‌ها از Power BI استفاده می‌کنند؟ رابط کاربری ساده این امکان را به کاربران می‌دهد تا گزارش‌ها را ازطریق داشبورد موبایل یا دسکتاپ ایجاد و بصری‌سازی کنند و به‌دلیل اینکه Power BI یک سرویس مبتنی بر ابر است، هزینه‌های سخت‌افزاری یا هزینه‌های ارتقای مداوم ندارد؛ همچنین قابل‌مقیاس و قابل‌حمل است و به‌روزرسانی‌های آن به‌صورت خودکار انجام می‌شود.

درنهایت، برای کسب‌وکارهایی که به دنبال ادغام ابزارهای یادگیری ماشین در محیط کاری خود هستند، Power BI دسترسی به یک کاتالوگ از مدل‌های یادگیری ماشین ازپیش‌آموزش‌دیده اما قابل‌شخصی‌سازی را فراهم می‌کند. این الگوریتم‌های یادگیری ماشین نتایج واقعی و بینش‌های قابل‌استفاده را به‌صورت لحظه‌ای تولید می‌کنند.

نقاط ضعف و قوت Power BI

در ادامه به نقاط ضعف و قوت این ابزار قدرتمند مصورسازی داده اشاره کرده‌ایم:

نقاط قوت

• مجموعه‌ای از بصری‌سازی‌ها: بصری‌سازی‌های Power BI تعاملی، شهودی و زیبا هستند. با قابلیت کشیدن و رها‌کردن، حتی کاربران تازه‌کار نیز می‌توانند ظاهر گزارش‌ها را تغییر دهند، فیلترها را اعمال و با برنامه تعامل کنند؛ همچنین مدیران می‌توانند بصری‌سازی‌های سفارشی را از مایکروسافت خریداری و دانلود کنند.

• همکاری قدرتمند: امکان همکاری همزمان چندین نفر را ازطریق Power BI Service فراهم می‌کند.

• اتصال: به منابع داده متعددی ازجمله اکسل، پایگاه‌های داده SQL Server، گوگل آنالیتیکس، تحلیل‌های شبکه‌های اجتماعی، منابع Azure و منابع ابری متصل می‌شود؛ همچنین می‌تواند به منابع بزرگ داده دسترسی داشته باشد.

• ادغام با اکسل: کاربران می‌توانند داده‌های Power BI را در اکسل آپلود و مشاهده کنند که برای گزارش‌های جدولی بسیار مفید است.

• ادغام یکپارچه با داده‌های محلی: با استفاده از Personal Gateway، کاربران می‌توانند گزارش‌ها و داشبوردهای خود را با آخرین داده‌های منابع محلی بدون نیاز به انتقال داده‌ها به ابر به‌روز نگه دارند.

• ظرفیت داده قوی: قادر به مدیریت صدمیلیون سطر داده است.

• به‌روزرسانی‌های هوشمند و خودکار: به‌طور خودکار و براساس تجربه‌های واقعی کاربران به‌روزرسانی می‌شود.

• ادغام در برنامه‌ها و وب‌سایت‌ها: Power BI Embedded به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد گزارش‌های Power BI را در برنامه‌ها و وب‌سایت‌ها جاسازی یا اضافه کنند.

• ایده‌آل برای گزارش‌دهی: به‌دلیل قدرت در بصری‌سازی و ادغام داده‌ها، برای شاخص‌های کلیدی عملکرد و داشبوردها ایده‌آل است.

• مقرون‌به‌صرفه: به‌طور کلی برای کسب‌وکارهای کوچک تا متوسط ارزان‌تر است.

• قابلیت‌های قوی BI و انبار داده: در آماده‌سازی داده‌ها و قابلیت‌های هوش تجاری برتری دارد.

نقاط ضعف

• پشتیبانی‌نکردن از جدول‌های پیچیده: Power BI در مدیریت ارتباطات متعدد میان جدول‌ها مشکل دارد. کاربران باید اطمینان حاصل کنند که مدل‌های داده فیلدهای منحصربه‌فردی دارند تا از اشتباه‌ها جلوگیری شود.

• رابط کاربری شلوغ: رابط کاربری Power BI پر از آیکون‌ها و گزینه‌هاست که گاهی دید داشبوردها و گزارش‌ها را مسدود می‌کند.

• پیکربندی دشوار بصری‌سازی‌ها: مایکروسافت مجموعه‌ای گسترده از بصری‌سازی‌ها را با Power BI ارائه می‌کند، اما گزینه‌های شخصی‌سازی محدود هستند.

• چالش در یادگیری DAX: زبان DAX در Power BI می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، به‌ویژه ترکیب بیش از دو عنصر که نیازمند تودرتوکردن عبارات است.

• منبع بسته: مانند تمامی محصولات مایکروسافت، منبع‌بسته است.

• محدود به ویندوز: این ابزار به‌صورت بومی از macOS پشتیبانی نمی‌کند که می‌تواند برای کاربران مک محدودیت ایجاد کند.

• عملکرد ضعیف با مجموعه داده‌های بزرگ: ممکن است با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ مشکلات عملکردی داشته باشد.

• انعطاف‌پذیری کمتر در تحلیل پیشرفته: در انجام‌دادن وظایف تحلیلی پیچیده به‌اندازه تبلو قوی نیست.

پیشنهاد می‌کنیم درباره تفاوت دانشمند داده با تحلیلگر داده و مهندس داده هم مطالعه کنید.

Power BI درمقابل Excel

همان‌طور که می‌دانیم، پاور بی آی در ابتدا به‌عنوان یک افزونه برای اکسل شروع به کار کرد، اما امروزه به‌عنوان یک ابزار مستقل عمل می‌کند. کسانی که با Power BI آشنایی ندارند ممکن است تعجب کنند که چرا مایکروسافت دو برنامه به‌ظاهر رقیب برای تحلیل داده ارائه می‌کند؛ بااین‌حال، با بررسی دقیق‌تر، تفاوت‌های این دو برنامه آشکار می‌شود. در ادامه نقاط قوت و ضعف آن‌ها را مقایسه کرده‌ایم:

نقاط قوت Excel

• محاسبات سریع: سرعت و سهولت اکسل در انجام‌دادن محاسبات، عملیات و ایجاد فرمول‌ها بی‌نظیر است.

• کاربردهای متعدد: اکسل فقط یک برنامه علمی داده نیست. سازمان‌ها از اکسل در حسابداری، منابع انسانی، مدیریت عملیات و البته تحلیل کسب‌وکار استفاده می‌کنند. وظایف اکسل ورود داده و استخراج داده‌ها از وب‌سایت‌ها بدون نیاز به تغییر برنامه را شامل می‌شود.

• انواع مختلف قالب‌ها: درحالی‌که این برنامه کاملاً قابل‌تنظیم است، چندین قالب ازپیش‌ساخته‌شده دارد که بسیاری از آن‌ها نیاز به آموزش قبلی اکسل ندارند.

• عالی برای ایجاد گزارش‌های جدولی: اکسل راهی ساختارمند برای ارائه داده‌ها در سطرها و ستون‌ها ارائه و آن را برای تولید گزارش‌های دقیق ایده‌آل می‌کند.

• جدول‌های محاسباتی پیشرفته: اکسل به کاربران امکان می‌دهد جداول محاسباتی پیچیده و شخصی‌سازی‌شده ایجاد کنند.

نقاط ضعف Excel

• همکاری دشوار: برای همکاری در اکسل، فایل باید در ابر ذخیره یا به‌صورت دستی به اشتراک گذاشته شود.

• محدودیت‌های داده: اکسل محدود به یک‌میلیون سطر داده است.

درحالی‌که هم Power BI و هم Excel ابزارهای مدیریت داده هستند، آن‌ها برای ادغام طراحی شده‌اند. اکثر سازمان‌ها از Excel برای گزارش‌های جدولی با نیازهای داده محدود و از Power BI برای تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی استفاده می‌کنند؛ البته ابزارهای هوش تجاری دیگری نیز وجود دارند که Tableau اصلی‌ترین آن‌هاست.

Power BI درمقابل Tableau

تبلو اولین بار در سال ۲۰۰۴ راه‌اندازی شد و به کاربران امکان داد تا با استفاده از روش کشیدن و رهاکردن، تصویرهای تعاملی و داشبوردها را ایجاد کنند؛ درواقع، تبلو مجموعه‌ای از محصولات دارد که به کسب‌وکارها در ذخیره، تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها کمک می‌کند.

وقتی تبلو و Power BI را مقایسه می‌کنیم، می‌بینیم که هر دو می‌توانند به طیف وسیعی از منابع متصل شوند و نسخه پولی هر دو پلتفرم دسترسی به بیش از ۵۰ اتصال‌دهنده داده اضافی مانند Google BigQuery، Amazon Redshift و Salesforce را فراهم می‌کند.

با توجه به به‌روزرسانی‌های اخیر، تبلو و Power BI به‌طور فزاینده‌ای شبیه‌به‌هم شده‌اند؛ برای مثال، Power BI در آماده‌سازی داده‌ها برتری داشت، زیرا کاربران همیشه می‌توانستند ازطریق Power Query مدل‌سازی، تمیزکاری و اضافه‌کردن ستون‌های محاسباتی به مجموعه داده‌ها انجام دهند؛ بااین‌حال تبلو نیز اخیراً با راه‌اندازی Tableau Prep در این زمینه پیشرفت‌هایی کرده است.

نقاط قوت Tableau

• بصری‌سازی‌ها و تحلیل‌های پیشرفته: انعطاف‌پذیری و گزینه‌های پیشرفته بیشتری برای بصری‌سازی و تحلیل داده‌ها ارائه می‌کند.

• مدیریت بهتر مجموعه داده‌های بزرگ: در مقایسه با پاور بی آی، با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ بهتر عمل می‌کند.

• پشتیبانی از چند پلتفرم: در چندین پلتفرم ازجمله ویندوز و macOS در دسترس است.

• جامعه و پشتیبانی قوی: جامعه بزرگ و فعال و منابع پشتیبانی گسترده دارد.

نقاط ضعف Tableau

• هزینه: به‌طور کلی از Power BI گران‌تر است که ممکن است برای افراد یا کسب‌وکارهای کوچک نگران‌کننده باشد.

• منحنی یادگیری بیشتر: ممکن است برای مبتدیان یا کاربران غیر فنی یادگیری آن چالش‌برانگیزتر باشد.

• ادغام کمتر بدون مشکل با محصولات مایکروسافت: درحالی‌که می‌تواند به منابع داده مختلف متصل شود، مانند Power BI با محصولات مایکروسافت به‌طور بدون مشکل ادغام نمی‌شود.

Power BI بهتر است یا Tableau؟

شاید این پرسش برای شما پیش بیاید که در مقایسه تبلو و پاور بی آی کدام یک برتر است؛ بااین‌حال، درواقع، بهترین انتخاب به نیازهای فردی بستگی دارد. این بستگی به نیازها و موارد استفاده شما دارد، همچنین به نیازهای کسب‌وکار شما.

انواع لایسنس‌های Power BI چیست؟

Power BI سه نسخه دسکتاپ، Pro و Premium را ارائه می‌کند. بد نیست به این سه نسخه هم نگاه دقیق‌تری بیندازیم.

Power BI Desktop

• نسخه رایگان و بهترین برای افراد

• پشتیبانی از تمامی قابلیت‌های توسعه

• امکان به‌اشتراک‌گذاری محتوا در ابر وجود ندارد

• ساخت گزارش‌ها روی کامپیوتر دسکتاپ یا لپ‌تاپ (ماشین محلی)

• ادغام با منابع داده متعدد

• ۱ گیگابایت فضای ابری برای گزارش‌ها و داده‌ها

• خروجی به اکسل، پاورپوینت یا pdf

• بصری‌سازی داده‌ها با استفاده از Python

• ساخت بصری‌سازی‌ها با R

Power BI Pro

با هزینه ۱۰ دلار به‌ازای هر کاربر در ماه، Power BI Pro تمامی قابلیت‌های نسخه دسکتاپ را به‌علاوه این امکانات در اختیار می‌گذارد:

• امکان به‌اشتراک‌گذاری داده‌ها و گزارش‌ها با دیگر کاربران Pro

• محدودیت مجموعه داده ۱ گیگابایت

• حداکثر ۱۰ گیگابایت فضای ذخیره‌سازی به‌ازای هر کاربر

• امکان خروجی‌گرفتن گزارش‌ها به یک وب‌سایت SharePoint یا وب‌سایت

• حداکثر ۸ به‌روزرسانی برنامه‌ریزی‌شده در روز

Power BI Premium

Power BI Premium دو گزینه دارد: فردی و سازمانی. لایسنس فردی Power BI Premium به‌ازای هر کاربر ۲۰ دلار در ماه هزینه دارد. هر دو گزینه اشتراک تمامی قابلیت‌های Power BI Pro را با افزایش ذخیره‌سازی، اشتراک‌گذاری و گزینه‌های به‌روزرسانی زمان‌بندی‌شده ارائه می‌کنند. سازمان‌های بزرگ‌تر ممکن است اشتراک سازمانی Power BI Premium را که از ۴۹۹۵ دلار در ماه برای هر سازمان شروع می‌شود انتخاب کنند.؛ بااین‌حال تفاوت‌هایی میان دو گزینه اشتراک وجود دارد.

Power BI Premium فردی

• محدودیت مجموعه داده ۱۰ گیگابایت

• محدودیت ذخیره‌سازی ۱۰۰ ترابایت

• حداکثر ۴۸ به‌روزرسانی برنامه‌ریزی‌شده در روز

Power BI Premium سازمانی

• قابل‌اشتراک و استفاده برای هر عضو مجاز سازمان

• ۱۰۰ ترابایت فضای ذخیره‌سازی و هشت vCORE

• کاربران رایگان می‌توانند گزارش‌ها را مشاهده و تحلیل کنند، اما بدون ورودی

Power BI ازطریق Microsoft Fabric

Microsoft Fabric به حرفه‌ای‌های کسب‌وکار در سازمان شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها و بینش‌های حیاتی را که برای تصمیم‌گیری آگاهانه ضروری هستند به کار بگیرند. با یکپارچگی بی‌نظیر با Power BI ،Fabric به کاربران اجازه می‌دهد به‌راحتی از داده‌های خام در یک دریاچه داده به ایجاد نمایه‌های بصری تأثیرگذار Power BI، همه در محیط آشنا Microsoft 365، منتقل شوند.

چه کسانی از Power BI استفاده می‌کنند؟

با نسخه‌هایی که نیازهای بیشتر افراد و کسب‌وکارها را برآورده می‌کنند، هر کسی می‌تواند یک کاربر احتمالی پاور بی آی باشد. مشتریان این ابزار شرکت‌های بزرگ مانند Nestle، Adobe، Ricoh، HP، Bayer Pharmaceuticals، Carnegie Mellon University، BP و هزاران سازمان بزرگ دیگر در سراسر جهان را در بر می‌گیرند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره تحلیلگر داده هم مطالعه کنید.

توسعه‌دهنده Power BI کیست؟

توسعه‌دهنده Power BI که گاهی به‌عنوان توسعه‌دهنده هوش تجاری یا مهندس هوش تجاری نیز شناخته می‌شود مسئول طراحی، توسعه و نگهداری راه‌حل‌های هوش تجاری با استفاده از Power BI است. تقاضا برای توسعه‌دهندگان Power BI به‌دلیل رشد شرکت‌ها در استفاده از داده‌های بزرگ افزایش یافته است. این نقش فرصتی عالی برای تعامل با جدیدترین فناوری‌های داده و مشارکت در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در سازمان‌ها ارائه می‌کند.

مسئولیت‌های شغلی

• مدل‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها: توسعه‌دهندگان Power BI به منابع داده متصل می‌شوند، داده‌ها را وارد و تبدیل می‌کنند، کوئری‌ها را اجرا می‌کنند و مدیریت جریان داده‌ها را انجام می‌دهند.

• ایجاد گزارش‌ها و داشبوردها: توسعه‌دهندگان گزارش‌ها و داشبوردهای بصری تعاملی طراحی می‌کنند.

• تحلیل و پشتیبانی از تصمیم‌گیری: توسعه‌دهندگان نیازمندی‌های کسب‌وکار را تحلیل و از تصمیم‌گیری پشتیبانی می‌کنند.

حقوق توسعه‌دهندگان Power BI در سال ۲۰۲۴

رهبران صنعت به‌طور فزاینده‌ای به تخصص توسعه‌دهندگان Power BI برای تبدیل داده‌های خام به بینش‌های عملی که می‌توانند برای رشد کسب‌وکار خود استفاده کنند متکی هستند؛ به‌این ترتیب، توسعه‌دهندگان Power BI به بخش جدایی‌ناپذیری از نیروی کار در شرکت‌های بزرگ و کوچک تبدیل شده‌اند. این جدول میانگین حقوق فعلی توسعه‌دهندگان پاور بی آی را در بازارهای مختلف را نشان می‌دهد:

مکان	میانگین حقوق سالانه (USD)
ایالات متحده	$105,898
استرالیا	$73,152
کانادا	$65,110
بریتانیا	$56,356
هند	$14,870

حقوق توسعه‌دهندگان Power BI درمقابل مشاغل مشابه

توسعه‌دهندگان Power BI مجموعه مهارت‌های منحصربه‌فرد و بسیار ارزشمندی دارند. آنان مشابه تحلیلگران داده هستند؛ زیرا وظیفه دارند بینش‌هایی را تولید کنند که کسب‌وکار بتواند از آن‌ها برای افزایش درآمد یا بهبود فرایندها استفاده کند. بااین‌حال توسعه‌دهندگان Power BI از تحلیلگران داده متفاوت هستند؛ زیرا اغلب تخصص فنی بیشتری در فناوری‌های پایگاه داده و مدل‌سازی داده‌ها دارند.

مکان	میانگین حقوق توسعه‌دهنده Power BI	میانگین حقوق تحلیلگر داده
ایالات متحده	$105,898	$80,113
استرالیا	$73,152	$67,346
کانادا	$65,110	$52,692
بریتانیا	$56,356	$47,678
هند	$14,870	$8,370

چه عواملی بر حقوق توسعه‌دهنده BI تأثیر می‌گذارند؟

حقوق توسعه‌دهندگان Power BI می‌تواند بسته به عوامل مختلفی متفاوت باشد، ازجمله:

• تجربه: توسعه‌دهندگان با تجربه بیشتر معمولاً به‌دلیل مهارت‌های پیشرفته‌تر خود حقوق بالاتری دریافت می‌کنند.

• مکان: حقوق در مکان‌هایی با هزینه زندگی بالاتر بیشتر است.

• صنعت: توسعه‌دهندگان در صنایعی مانند مالی ممکن است درآمد بیشتری کسب کنند.

• شرکت: شرکت‌های بزرگ و شناخته‌شده یا استارتاپ‌هایی که به دنبال استعداد هستند ممکن است حقوق بیشتری پرداخت کنند.

تجربه

شغل توسعه‌دهنده Power BI یک حرفه استاتیک نیست و حقوق در طول یک دوره کاری می‌تواند افزایش یابد. در ابتدا توسعه‌دهندگان تازه‌کار ممکن است بیشتر روی بصری‌سازی‌های ساده داده و تولید گزارش‌ها تمرکز کنند. با افزایش تجربه، مسئولیت‌های آنان به پروژه‌های پیچیده‌تر شامل ادغام داده‌ها و تحلیل‌ها گسترش می‌یابد. مسیر شغلی توسعه‌دهنده پاور بی آی به‌طور تقریبی به‌شرحی است که در ادامه آورده‌ایم؛ البته باید توجه کنید که هیچ دو مسیری شغلی یکسان نیستند.

• سطح جونیور (۲-۰ سال): کارکنانی که در ابتدای حرفه خود هستند ممکن است عنوان شغلی مانند توسعه‌دهنده جونیور پاور بی آی داشته باشند. این نقطه ورود به حرفه است و جایی که توسعه‌دهندگان جدید می‌توانند مهارت‌های خود را تقویت کنند.

• سطح میانی (۵-۳ سال): با چند سال تجربه، توسعه‌دهندگان اغلب به نقش‌هایی با پروژه‌های پیچیده‌تر منتقل می‌شوند و در اشکال خاصی از تحلیل تخصص پیدا می‌کنند.

• سطح سنیور (۶+ سال): توسعه‌دهندگان سنیور Power BI گاهی تیم‌ها را هدایت می‌کنند، پروژه‌های بزرگ را مدیریت می‌کنند و بر تصمیم‌های استراتژیک کسب‌وکار تأثیر می‌گذارند.

نمودار بالا میانگین حقوق پایه توسعه‌دهندگان Power BI در بروکلین نیویورک را براساس سال‌های تجربه کاری نشان می‌دهد و رشد حقوق با حدود ۱۰ سال تجربه تثبیت می‌شود؛ بااین‌حال باید توجه کرد که Power BI در سال ۲۰۱۵ منتشر شد؛ بنابراین شرکت‌ها ممکن است برای توسعه‌دهندگان Power BI با تجربه بیشتر نیز حقوق بیشتری بپردازند.

مکان

موقعیت جغرافیایی بر حقوق توسعه‌دهندگان Power BI تأثیر می‌گذارد. شرکت‌ها در کشورهایی با هزینه زندگی کمتر معمولاً حقوق کمتری ارائه می‌کنند؛ بااین‌حال تفاوت چشمگیری در داخل کشورها وجود دارد؛ زیرا حقوق در شهرهای با هزینه زندگی بالا یا مراکز فناوری مانند سانفرانسیسکو معمولاً بالاتر است. در استرالیا، ایالات متحده و کانادا توسعه‌دهندگان معمولاً بیشترین درآمد را دارند، درحالی‌که توسعه‌دهندگان در هند کمتر درآمد دارند.

صنعت

حقوق توسعه‌دهندگان پاور بی آی به‌طور قابل توجهی در صنایع مختلف، به‌ویژه در بخش‌هایی که تحلیل داده‌ها و هوش تجاری را اولویت می‌دهند، مانند مالی، بهداشت و فناوری، متفاوت است. این صنعت‌ها اغلب بودجه‌های قابل‌توجهی برای نقش‌های IT و داده تخصیص می‌دهند تا بتوانند استعدادها را جذب کنند.

برای مثال، در بخش مالی و بیمه استفاده گسترده از تحلیل داده‌ها برای مدیریت ریسک و شناسایی تقلب، تقاضای قوی برای توسعه‌دهندگان خبره Power BI ایجاد می‌کند و حقوق‌ها را افزایش می‌دهد؛ به‌همین ترتیب، شرکت‌های فناوری و استارتاپ‌ها نیز که به‌خاطر رشد سریع و نوآوری‌شان شناخته شده‌اند حقوق‌های جذابی برای جذب استعدادهای برتر ارائه می‌کنند؛ درمقابل، اگرچه کار در بخش عمومی و سازمان‌های غیرانتفاعی مهم است، اما این سازمان‌ها به‌دلیل محدودیت‌های بودجه معمولاً حقوق کمتری ارائه می‌کنند.

شرکت

درنهایت، حقوق توسعه‌دهنده پاور بی آی به شرکت خاصی که در آن کار می‌کنید بستگی خواهد داشت. در این جدول به حقوق توسعه‌دهندگان Power BI در ۵ شرکت برتر فناوری در ایالات متحده پرداخته شده است.

شرکت	میانگین حقوق (سالانه)	تعداد حقوق‌های گزارش شده
اپل	$160,000	1
متا	$155,000	2
گوگل	$143,000	72
نتفلیکس	$134,000	1
آمازون	$88,000	3976

لطفاً توجه کنید که این عوامل به یکدیگر مرتبط هستند. شرکت‌های فناوری که اغلب در شهرهای بزرگ واقع شده‌اند، ممکن است بیشتر به دنبال استخدام افرادی با تحصیلات یا تجربه بالا باشند.

استراتژی‌های افزایش حقوق به‌عنوان توسعه‌دهنده Power BI

برای افزایش حقوق به‌عنوان توسعه‌دهنده پاور بی آی، می‌توان از چندین استراتژی استفاده کرد. این استراتژی‌ها شامل دریافت آموزش‌ها و گواهینامه‌های اضافی، ایجاد یک پورتفولیو برای نمایش کارها، بهبود مهارت‌های نرم و مذاکره برای حقوق بالاتر می‌شود.

دریافت گواهینامه توسعه‌دهنده Power BI

دریافت گواهینامه Microsoft Certified: Data Analyst Associate مهارت‌های شما را به کارفرمایان بالقوه تأیید می‌کند و می‌تواند به‌طور قابل‌توجهی حقوق و فرصت‌های پیشرفت شغلی شما را افزایش دهد. این گواهینامه رسمی جنبه‌های مختلف Power BI، ازجمله آماده‌سازی داده‌ها، مدل‌سازی و بصری‌سازی، را پوشش می‌دهد.

به یاد داشته باشید که نیازی نیست به یک گواهینامه محدود شوید. دریافت گواهینامه‌های اضافی نشان می‌دهد که شما مجموعه مهارت‌ها و دانش گسترده‌ای دارید که شما را به یک کارمند چندمنظوره و ارزشمند تبدیل می‌کند. گواهینامه Power BI را با گواهینامه‌هایی در Tableau، SQL یا ابزارهای تحلیلی پیشرفته مانند Python یا R ترکیب کنید تا شما را در انجام طیف وسیعی از وظایف داده‌ای متخصص کند.

تخصص در حوزه‌های پرتقاضا

تمرکز روی حوزه‌های پرتقاضا در پاور بی آی مانند ادغام هوش مصنوعی، مدل‌سازی داده‌های پیچیده یا تحلیل‌های پیشرفته می‌تواند شما را از دیگر توسعه‌دهندگان متمایز کند. تخصص‌هایی که نیازهای خاص صنعت را پوشش می‌دهند، مانند پیش‌بینی مالی، نیز می‌توانند شما را برای کارفرمایان ضروری‌تر کنند.

بهبود مهارت‌های نرم

درحالی‌که مهارت‌های فنی حیاتی هستند، مهارت‌های نرم مانند ارتباطات، رهبری و حل مسئله نیز به‌طور فزاینده‌ای مهم هستند، به‌ویژه برای کارمندان در سطوح ارشد که تیم‌ها یا پروژه‌ها را مدیریت می‌کنند. یکی از بهترین راه‌ها برای بهبود این مهارت‌های نرم، دریافت بازخورد از همکاران و مدیران است. راه دیگر قراردادن خود در موقعیت‌هایی است که بتوانید این مهارت‌ها را تمرین کنید، مانند هدایت جلسات یا پروژه‌ها.

مذاکره برای حقوق بیشتر

مذاکره با کارفرمای فعلی برای دریافت حقوق بهتر یا مسئولیت‌های بیشتر یکی از مؤثرترین راه‌ها برای پیشرفت در حرفه شماست؛ بااین‌حال بسیاری از افراد به‌دلیل ترس از ردشدن از این کار خودداری می‌کنند. مستندسازی دستاوردهای خود، به‌ویژه آن‌ها که تأثیر قابل‌توجهی بر کسب‌وکار داشته‌اند، می‌تواند بسیار مفید باشد. مثال‌هایی از این دستاوردها شامل پروژه‌های موفق Power BI، بهبود فرایندها، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و دریافت بازخورد مثبت از همکاران یا مشتریان است.

۸ مرحله برای تبدیل‌شدن به توسعه‌دهنده Power BI در سال ۲۰۲۴

هنگام پیشروی در این نقشه‌راه ذهنیت پیاده‌سازی را بپذیرید. هر بار که یک مفهوم جدید را یاد می‌گیرید، به این فکر کنید که چگونه می‌توانید آن را با استفاده از داده‌های واقعی در Power BI پیاده‌سازی کنید. هرچه سریع‌تر بتوانید از تئوری به عمل برسید، سریع‌تر می‌توانید در Power BI ماهر شوید.

مرحله ۱. درک اصول هوش تجاری

برای شروع سفر خود به Power BI، ابتدا مهم است که درک کنید هوش تجاری (Business Intelligence – BI) چیست، چرا مهم است و چگونه می‌تواند به کسب‌وکارها در اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده کمک کند. با درک نقش BI در یک سازمان و ارزشی که می‌تواند برای کسب‌وکارها و افراد ایجاد کند، می‌توانید از دیدگاه عملی به یادگیری خود بپردازید.

پس از درک بهتر از حوزه هوش تجاری، باید به بررسی ابزارهای BI موجود، ازجمله Power BI، بپردازید. یک پرسش رایج در مصاحبه‌های Power BI ممکن است این باشد که آیا ابزارهای BI دیگری را می‌شناسید و Power BI چگونه با آن‌ها مقایسه می‌شود؛ بنابراین از این زمان برای آشنایی با چشم‌انداز BI استفاده کنید.

مرحله ۲. شروع به کار با Power BI

قبل از آنکه به مرحله‌های بعدی بروید، Power BI Desktop را دانلود و نصب کنید. این برنامه کاملاً رایگان است، اما فقط روی ویندوز کار می‌کند؛ پس این موضوع را در نظر داشته باشید.

بهترین راه برای یادگیری Power BI این است که به‌صورت عملی با آن کار کنید. قبل از شروع هر دوره آموزشی، Power BI Desktop را باز کنید و با رابط کاربری آن آشنا شوید. روی آیکون‌ها یا دکمه‌ها حرکت کنید تا توضیحات ابزار را بخوانید. از نوار ابزار عبور و گزینه‌های بصری‌سازی را بررسی کنید. این کار به شما کمک می‌کند تا مفهوم و توضیحات جدید را بهتر درک کنید. وقتی یک مدرس دوره یا آموزش اشاره‌ای به پنجره فیلترها یا تب مدل‌سازی در نوار ابزار می‌کند، خواهید دانست که به چه چیزی اشاره می‌کنند.

می‌توانید با مستندات رسمی مایکروسافت و دوره هوش تجاری و تحلیل داده با Power BI و Tableau استاد شکرزاد شروع به کار کنید تا با اصول مقدماتی تا پیشرفته Power BI آشنا شوید.

مرحله ۳: یادگیری عملیات پایه داده و بصری‌سازی

گام بعدی یادگیری واردکردن داده‌ها از منابع مختلف، مانند اکسل، پایگاه‌های داده و سرویس‌های ابری، است. مجموعه داده‌هایی را که از قبل تمیز و آماده تحلیل هستند پیدا کنید تا در  شروع از درگیرشدن با جنبه‌های فنی‌تر استفاده از ویرایشگر Power Query برای تمیزکردن و تبدیل داده‌ها اجتناب کرده باشید.

در این مرحله باید روی کاوش و بصری‌سازی داده‌ها تمرکز کنید. با نمودارهای ساده شروع کنید و با نحوه نمایش بصری داده‌ها آشنا شوید. یاد خواهید گرفت که چه زمانی از هر نوع بصری‌سازی استفاده کنید؛ برای مثال، نمودارهای خطی برای نمایش روندها در طول زمان مناسب هستند و نمودارهای میله‌ای برای داده‌های دسته‌ای.

مرحله ۴: یادگیری تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها

در این مرحله، سفر شما به Power BI فنی‌تر خواهد شد. باید با کاوش و بصری‌سازی داده‌های خود راحت باشید و اکنون باید زمینه را برای تحلیل‌های بیشتر آماده کنید.

تبدیل و مدل‌سازی صحیح داده‌ها پایه‌واساس تحلیل دقیق و کارآمد داده‌ها هستند. وقتی داده‌های شما تمیز و خوب مدل‌سازی شده باشند، می‌توانید به بینش‌هایی که از آن به دست می‌آورید اعتماد کنید. این اعتماد برای اتخاذ تصمیمات تجاری صحیح بسیار مهم است. ابتدا باید با تبدیل داده‌ها با استفاده از Power Query راحت شوید. اینجاست که بیشتر وقت خود را صرف تمیز و مفیدکردن داده‌های خواهید کرد. در اینجا چند مفهوم کلیدی که در این مرحله باید یاد بگیرید آمده است:

• ادغام: اتصال به منابع داده مختلف و ادغام جداول داده‌های شما

• تمیزکردن: حذف تکراری‌ها، برخورد با مقادیر گمشده و اصلاح نادرستی‌ها

• شکل‌دهی: تقسیم ستون‌ها، ایجاد ستون‌های جدید و تغییر نحوه گروه‌بندی داده‌ها

پس از یادگیری نحوه آماده‌سازی داده‌های خود برای تحلیل، می‌توانید به مدل‌سازی داده‌ها بپردازید. آموزش ما درمورد مدل‌سازی داده‌ها در Power BI را بررسی کنید. اینجا جایی است که یاد خواهید گرفت چگونه روابط میان جداول داده‌های خود ایجاد کنید.

مرحله ۵: غوطه‌ورشدن در DAX

DAX یا Data Analysis Expressions تمامی محاسباتی را که می‌توانید در Power BI انجام دهید هدایت می‌کند. فرمول‌های DAX همه‌کاره، پویا و بسیار قدرتمند هستند و به شما امکان می‌دهند معیارها، ستون‌ها و جداول را در مدل خود ایجاد کنید. در این مرحله، باید اصول DAX از جمله نحو نگارش، توابع و زمینه را یاد بگیرید.

قبل از حرکت به مرحله بعد، مطمئن شوید که درک کاملی از زمینه‌ها در فرمول‌های DAX دارید. فرمول‌های DAX در Power BI پویا هستند و بسته به زمینه‌ای که در آن ایجاد شده‌اند تغییر می‌کنند. درک نحوه کار زمینه‌ها در DAX می‌تواند به شما کمک کند از خطاهای گیج‌کننده فرمول جلوگیری کنید.

شروع آموزش DAX در دوره هوش تجاری و تحلیل داده با Tableau و Power BI

مرحله ۶: به تحلیل و بصری‌سازی داده‌های پیشرفته بپردازید

در این مرحله، می‌توانید دانش خود از DAX را با یادگیری مفاهیم و فرمول‌های پیشرفته‌تر DAX برای انجام محاسبات پیچیده عمیق‌تر کنید. می‌توانید با یادگیری نحوه استفاده از Power BI برای تحلیل پیش‌بینی‌کننده (predictive analytics) آن را بیشتر توسعه دهید. اینجا جایی است که می‌توانید به برنامه‌نویسی رجوع کنید و یاد بگیرید که اسکریپت‌های R یا Python را مستقیماً در Power BI بنویسید تا مدل‌های قدرتمند تحلیل پیش‌بینی‌کننده ایجاد کنید.

مرحله ۷. تمرین با پروژه‌های دنیای واقعی و ساخت یک پورتفولیو

در این مرحله، باید فراتر از یادگیری و تمرین مهارت‌ها به صورت جداگانه بروید. شما باید مهارت‌های جدید خود را به داده‌های دنیای واقعی اعمال کنید، مشکلات واقعی را حل کنید و توانایی خود را در تبدیل داده‌ها به بینش‌ها نشان دهید. کارکردن روی پروژه‌های دنیای واقعی به شما تجربه عملی و درک بهتری از نحوه استفاده از Power BI در زمینه‌های تجاری می‌دهد. ساخت یک پورتفولیو حرفه‌ای برجسته توجه کارفرمایان بالقوه را جلب می‌کند و نشان می‌دهد که شما مهارت‌های لازم برای انجام‌دادن کار را دارید.

با مجموعه داده‌هایی که به آن‌ها علاقه دارید یا به صنعت مدنظر شما مرتبط هستند، شروع کنید. هر پروژه باید یک مورداستفاده یا پرسش تجاری واضح داشته باشد که به آن پاسخ می‌دهد. این رویکرد باعث می‌شود پروژه‌های پورتفولیو شما تأثیرگذارتر و برای کارفرمایان بالقوه قابل ارتباط‌تر باشند.

برای هر پروژه در پورتفولیوی خود، فرایند خود را از ابتدا تا انتها مستند کنید. توضیح دهید که چگونه داده‌ها را تبدیل و مدل‌سازی کرده‌اید، چه بینش‌هایی کشف کرده‌اید و چرا بصری‌سازی‌های خاصی را انتخاب کرده‌اید. درباره چالش‌هایی که با آن‌ها مواجه شدید و چگونه آن‌ها را حل کردید صحبت کنید، این نشان‌دهنده مهارت‌های حل مسئله و سازگاری شما است.

مرحله ۸. دریافت گواهینامه

دریافت گواهینامه که بالاتر هم درباره آن توضیح دادیم، یک نقطه عطف مهم در تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده Power BI است. گواهینامه‌ها مهارت‌های شما را تأیید و معتبر می‌کنند و فرصت‌های شغلی بیشتری را برای شما باز می‌کنند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره نقشه‌راه یادگیری هوش مصنوعی مطالعه کنید.

مسیر شغلی و چشم‌اندازهای توسعه‌دهنده Power BI

همان‌طور که در مسیر حرفه‌ای خود پیش می‌روید، با مراحلی مختلفی روبه‌رو خواهید شد که هر یک نقش‌ها و مسئولیت‌های منحصربه‌فردی را ارائه می‌کنند که به رشد حرفه‌ای شما و ارزشی که برای سازمان‌ها به ارمغان می‌آورید کمک می‌کنند. در هر مرحله نقش توسعه‌دهنده Power BI با یادگیری مستمر، تطبیق با فناوری‌های جدید و پیگیری آخرین روندها در تحلیل داده‌ها مشخص می‌شود.

موقعیت‌های سطح مبتدی

در سطح مبتدی شما کار خود را با عناوینی مانند توسعه‌دهنده جونیور پاور بی آی یا تحلیل‌گر داده آغاز می‌کنید. در اینجا، شما بر یادگیری کاربردهای پایه Power BI در یک سازمان، تقویت مهارت‌های خود در بصری‌سازی داده‌ها و درک چگونگی تبدیل داده‌های خام به بینش‌های معنی‌دار تمرکز خواهید کرد. این مرحله به تقویت پایه‌ای قوی در مدیریت داده‌ها و ایجاد گزارش‌ها می‌پردازد.

موقعیت‌های سطح میانی

با حرکت به سطح میانی، مسئولیت‌ها و پیچیدگی وظایف شما افزایش می‌یابد. در این سطح، نقش‌هایی مانند توسعه‌دهنده Power BI یا تحلیل‌گر هوش تجاری را خواهید دید. شما دیگر تنها گزارش‌های پایه‌ای ایجاد نخواهید کرد، بلکه به مدل‌سازی داده‌های پیشرفته، انجام محاسبات پیچیده DAX و همکاری نزدیک با ذی‌نفعان برای ترجمه نیازهای تجاری به بینش‌های عملی داده‌ها می‌پردازید.

موقعیت‌های پیشرفته/رهبری

رسیدن به سطوح پیشرفته در حرفه Power BI به معنای آماده بودن برای تخصص یا گرفتن نقش‌های رهبری است. عناوینی مانند توسعه‌دهنده ارشد Power BI، مشاور Power BI یا مدیر هوش تجاری در اینجا رایج هستند. تمرکز شما به مدیریت پروژه‌های پیچیده، هدایت تیم‌ها، توسعه ابتکارات استراتژیک BI و شاید ارائه مشاوره به مشتریان تغییر می‌کند. این سطح با درگیری عمیق‌تر در شکل‌دهی به استراتژی‌های کسب‌وکار و پیشبرد فرهنگ‌های مبتنی بر داده درون سازمان‌ها مشخص می‌شود.

جمع‌بندی

در نتیجه، Power BI با امکانات گسترده‌ای که در اختیار کاربران قرار می‌دهد، ابزاری ایده‌آل برای تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی اطلاعات در کسب‌وکارهای مختلف است. از قابلیت‌های ادغام با اکسل و داده‌های محلی گرفته تا مدیریت 100 میلیون سطر داده و به‌روزرسانی‌های هوشمند و خودکار، Power BI همه نیازهای تحلیل داده‌های شما را پوشش می‌دهد. این ابزار با قابلیت جاسازی در برنامه‌ها و وب‌سایت‌ها، گزینه‌ای عالی برای گزارش‌دهی شاخص‌های کلیدی عملکرد و داشبوردهای تعاملی است.

به‌طور کلی، Power BI با هزینه‌های مقرون‌به‌صرفه و توانمندی‌های قوی در حوزه هوش تجاری و انبار داده، انتخابی مناسب برای کسب‌وکارهای کوچک تا متوسط محسوب می‌شود. سهولت استفاده و ادغام یکپارچه با محصولات مایکروسافت، این ابزار را برای تحلیلگران داده و متخصصان کسب‌وکار که به دنبال بهینه‌سازی فرایندهای تصمیم‌گیری هستند، جذاب می‌سازد .

پرسش‌های متداول

Power BI چیست و چگونه به کسب‌وکارها کمک می‌کند؟

Power BI یک ابزار هوش تجاری و بصری‌سازی داده است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند داده‌های خام را به داشبوردهای تعاملی و قابل فهم تبدیل کنند، به طوری که بتوانند تصمیمات مبتنی بر داده‌های دقیق و به‌روز بگیرند.

چه ویژگی‌ها و قابلیت‌هایی Power BI را از دیگر ابزارهای هوش تجاری متمایز می‌کند؟

Power BI ویژگی‌هایی مانند اتصال یکپارچه به اکسل و دیگر محصولات مایکروسافت، فشرده‌سازی داده‌ها، استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی R و Python، ایجاد نقشه‌های تعاملی و به‌روزرسانی‌های خودکار دارد که آن را به یکی از بهترین ابزارهای هوش تجاری تبدیل می‌کند.

Power BI در مقایسه با Tableau چه تفاوت‌ها و شباهت‌هایی دارد؟

هر دو ابزار قدرتمند هوش تجاری هستند، اما Power BI به طور کلی مقرون‌به‌صرفه‌تر و با محصولات مایکروسافت یکپارچه‌تر است، در حالی که Tableau در بصری‌سازی‌های پیشرفته و مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ‌تر بهتر عمل می‌کند و از چندین پلتفرم پشتیبانی می‌کند.

چه مهارت‌ها و دانش پایه‌ای برای شروع به کار با Power BI لازم است؟

برای شروع به کار با Power BI، باید با اصول هوش تجاری (BI)، مفاهیم داده‌ها و تحلیل آن‌ها آشنا باشید. داشتن دانش ابتدایی در زمینه Excel و پایگاه‌های داده نیز مفید است.

مراحل یادگیری و تسلط بر Power BI چیست؟

مراحل یادگیری شامل دانلود و نصب Power BI Desktop، آشنایی با رابط کاربری، وارد کردن داده‌ها، ایجاد بصری‌سازی‌ها، یادگیری DAX (Data Analysis Expressions) و تمرین با پروژه‌های دنیای واقعی است.

یادگیری دیتا ساینس و ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌، یا بازاریابی مبتنی بر داده و یادگیری ماشین شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. فارغ از رشته‌ تحصیلی و پیش‌زمینه‌ شغلی، شما می‌توانید یادگیری این دانش را همین امروز شروع کنید و آن را از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ