هوش تجاری

تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟

بحث و تفسیر درباره تجزیه و تحلیل داده‌ها پایان ندارد، زیرا که گریزی از این موضوع نیست. “تجزیه و تحلیل داده‌ها یکی از جذاب‌ترین مشاغل قرن ۲۱ است”. یافتن توصیف بدون هیچ زحمتی از آنچه یک تحلیلگر داده (Data Analyst) به صورت روزمره انجام می‌دهد، همیشه آسان نیست. این مسئله با این واقعیت که تجزیه و تحلیل داده‌ها اغلب با زمینه‌های مرتبط مانند علوم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل کسب و کار جمع بسته می‌شود، دشوارتر خواهد شد.

از آنجایی که تجزیه و تحلیل داده‌ها نقشی اساسی در همه این زمینه‌ها بازی می‌کند، همواره این سوال در ذهن مرور خواهد شد که تجزیه و تحلیل داده دقیقا چیست و تحلیلگر داده در واقع چه کاری انجام می‌دهد؟ در این متن سعی داریم به این دو سوال مهم پاسخ دهیم.

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

قبل از بررسی کاری که یک تحلیلگر داده انجام می‌دهد، لازم است به این سوال پاسخ دهیم که: تجزیه و تحلیل داده چیست و چرا اهمیت دارد؟ در ساده‌ترین شکل، تجزیه و تحلیل داده‌ها فرایند استخراج معنا از اطلاعات بی‌نظم است. با کاوش سیستماتیک داده‌ها برای الگوها و روابط خاص، تحلیلگران داده به دنبال یافتن و استخراج بینش مفید با استفاده از این داده‌ها هستند.

اما چه چیزهایی “داده” حساب می‌شوند؟

تقریبا هر چیزی که تصور کنید را می‌توان “داده” به حساب آورد. غالبا، داده‌ها عددی هستند (داده‌های کمی). اما اصوات، تصاویر، کلمات یا هر چیز دیگری که به نوعی قابل تفسیر باشد نیز می‌تواند به عنوان داده (داده‌های کیفی) طبقه‌بندی شود.

کار یک تحلیلگر با آنچه به عنوان “داده خام” شناخته می‌شود، آغاز خواهد شد. داده‌های خام بی‌نظم بوده و اساسا بی‌معنی هستند. ما فقط وقتی می‌توانیم اطلاعات مفیدی از آن‌ها بگیریم که به هرج و مرج نظم بدهیم. بدین ترتیب، جمع‌آوری، تمیز کردن و سازماندهی داده‌ها همگی بخش‌هایی از فرایند تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند.

علاوه بر این، تجزیه و تحلیل داده‌های موثر شامل بسیاری از تکنیک‌ها برای کمک به این روند است. این موارد شامل آمار، برنامه‌نویسی، تجسم و موارد دیگر می‌شود. خوشبختانه، برای ساده‌سازی این فرآیند، بسیاری از این تکنیک‌ها خودکار شده‌اند. برخی حتی در نوع خود در حال توسعه هستند. با این حال، یک تحلیلگر داده خوب باید در مورد همه آن‌ها از دانش کافی برخوردار باشد.

چرا تجزیه و تحلیل داده‌ها مهم است؟

دو دلیل ساده برای مهم بودن تجزیه و تحلیل داده وجود دارد. در مرحله اول، آن‌ها برای تصمیم‌گیری مفید هستند. ثانیا، این مسئله مبتنی بر شواهد است. این دو ویژگی را با هم ترکیب کنید و ببینید که چگونه تجزیه و تحلیل داده‌ها به ابزاری قدرتمند تبدیل می‌شود.

تصمیم‌گیری مبتنی بر اطلاعات تجربی (به جای تکیه بر توهمات) راهی علمی‌تر برای حل مشکلات است. گرچه این بدان معنا نیست که تجزیه و تحلیل داده‌ها همیشه ۱۰۰٪ دقیق عمل می‌کنند، اما با این وجود بهترین ابزاری هستند که ما برای پیش‌بینی روندهای آینده و نتیجه‌گیری درباره وقایع گذشته داریم.

سایر موارد استفاده تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها همچنین دارای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها در سراسر جوامع هستند. بصورت آنلاین، معمولا تجزیه و تحلیل داده‌هایی را پیدا می‌کنید که به عنوان ابزاری برای هوش تجاری مورد تبلیغ قرار می‌گیرند، به عنوان مثال پیش‌بینی فروش در آینده یا اطلاع از توسعه محصول و هزینه بازاریابی.

با این حال، تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار فراتر از بهبود نتیجه فعالیت یک شرکت، مورد توجه است. این مسئله همچنین در صنایع بهداشتی برای بهبود مراقبت از بیمار استفاده می‌شود. در حال حاضر برای تغییر نحوه تغذیه دنیا، در کشاورزی از آن استفاده می‌کنند. حتی توسط دولت‌ها برای مقابله با مسائلی مانند قاچاق انسان نیز استفاده می‌شود. بنابراین اگر می‌خواهید به بهبود جهان – و همچنین کسب و کار خود- کمک کنید، استخدام یک فرد حرفه‌ای در تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند برای شما مناسب باشد.

یک تحلیلگر داده در واقع چه کاری انجام می‌دهد؟

اکنون که می‌دانیم تجزیه و تحلیل داده چیست، اجازه دهید نگاهی به آنچه تحلیلگر داده انجام می‌دهد، بیاندازیم. به عنوان یک تحلیلگر داده، وظیفه شماست که داده‌های خام را به بینش معناداری تبدیل کنید. به دنبال فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها، بر اساس داده‌ها و اطلاعاتی که ارائه می‌شود، مشکلات خاصی را حل می‌کنید یا به سوالات خاصی پاسخ می‌دهید.

سپس این بینش‌ها را به دست خواهید آورد و آن‌ها را با ذینفعان و تصمیم‌گیرندگان اصلی به اشتراک خواهید گذاشت، که می‌توانند بر اساس آن اقدام کنند یا برای آینده برنامه‌ریزی نمایند. در عین حال، تحلیلگران داده ممکن است مسئولیت نظارت بر روند کلی جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها و همچنین تنظیم دستورالعمل‌هایی برای بهبود کیفیت داده‌ها را داشته باشند.

انواع تحلیلگر داده

از آنجایی که پیشرفت فناوری، انواع و مقدار اطلاعاتی را که می‌توانیم جمع‌آوری کنیم به سرعت گسترش داده است، دانستن نحوه جمع‌آوری، مرتب‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها به بخش مهمی از تقریباً هر صنعتی تبدیل شده است. تحلیلگران داده را در بخش‌های عدالت کیفری، مد، غذا، فناوری، کسب‌وکار، محیط ‌زیست و بخش‌های عمومی از جمله بسیاری دیگر پیدا خواهید کرد.

افرادی که تجزیه و تحلیل داده‌ها را انجام می‌دهند ممکن است عناوین دیگری مانند موارد زیر داشته باشند:

  • تحلیلگر پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی
  • تحلیلگر تحقیقات بازار
  • تحلیلگر کسب و کار
  • تحلیلگر هوش تجاری
  • تحلیلگر تحقیق در عملیات
  • تحلیلگر اطلاعاتی

شرح وظایف تحلیلگر داده

یک روش عالی برای سنجش آنچه که یک تحلیلگر داده به صورت روزانه انجام می‌دهد، بررسی وظایف و مسئولیت‌هایی است که به طور معمول در شرح وظایف تحلیلگر داده ذکر شده است.

شرح وظایف تحلیلگر داده:

  • پایگاه‌های داده و سیستم‌های جمع‌آوری داده را توسعه داده و پیاده‌سازی می‌کند.
  • برای شناسایی معیارهای مهم، شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) اصلی و اولویت‌بندی نیازهای یک کسب وکار را تعیین می‌کند.
  • جمع آوری داده‌ها از منابع داده اولیه (و یا ثانویه) را در اختیار دارد.
  • داده‌ها را فیلتر و تمیز می‌کند.
  • روندها و الگوها را در مجموعه داده‌های پیچیده شناسایی، تحلیل و تفسیر می‌نماید.
  • یافته‌ها را تجسم کرده و به ذینفعان اصلی ارائه می‌دهد.
  • گزارش‌ها را نوشته و شخصی‌سازی می‌کند.
  • داشبورد را توسعه و نگهداری می‌کند.
  • اسناد مربوط به مدل‌ها، اقدامات و زیرساخت‌های داده را هنگام تهیه آن‌ها ایجاد و نگهداری می‌نماید.

با ارزش ترین مهارت‌ها برای تحلیلگران داده

تحلیلگران داده دارای ترکیبی از مهارت‌های فنی و مهارت‌های رهبری هستند.

مهارت‌های فنی شامل دانش زبان‌های پایگاه داده مانند SQL، زبانR  یا پایتون است. تحلیلگر داده همچنین باید بتواند با ابزارهای صفحه گسترده مانند Microsoft Excel  یا Google Sheets و نرم‌افزارهای تجسم داده‌ها مانند Tableau یا  Qlikکار کند. مهارت‌های ریاضی و آماری نیز برای کمک به جمع‌آوری، اندازه‌گیری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده‌ها ارزشمند هستند.

مهارت‌های رهبری، تحلیلگر داده را برای تکمیل وظایف تصمیم‌گیری و حل مسئله آماده می‌کند. این توانایی‌ها به تحلیلگران اجازه می‌دهند تا به طور استراتژیک در مورد اطلاعاتی که به ذینفعان در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها کمک می‌کنند فکر کرده و ارزش این اطلاعات را به طور موثر منتقل کنند. به عنوان مثال، مدیران پروژه برای ردیابی مهم‌ترین معیارها برای پروژه‌های خود، جهت تشخیص مشکلاتی که ممکن است رخ دهند و پیش‌بینی اینکه چگونه عوامل مختلف می‌توانند به یک مشکل رسیدگی کنند، به تحلیلگران داده‌ها متکی هستند.

یک تحلیلگر داده از چه وظایف و فرایندهایی پیروی می‌کند؟

به عنوان یک تحلیلگر داده، وظیفه شما انجام هر مرحله از فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی و حل یک مشکل است. با پیشرفت شغلی خود، می‌توانید در یک زمینه خاص مانند تجسم داده یا مهندسی داده تخصص پیدا کنید. اگرچه به عنوان یک مبتدی، یادگیری روند به طور کلی مهم است.

بنابراین سوال اصلی این است که: وظایف و فرایندهای کلیدی که یک تحلیلگر داده باید دنبال کند، چیست؟ اگرچه دنبال کردن یک کار به طور مستقیم پس از دیگری کمی سخت است (ممکن است متوجه شوید که مراحل را تکرار می‌کنید یا به نقطه اول باز می‌گردید و …)، وظایف اصلی شما عبارتند از:

  • تعریف یک سوال
  • جمع‌آوری داده‌ها
  • تمیزسازی داده‌ها
  • انجام تجزیه و تحلیل
  • نتیجه‌گیری از تحلیل‌ها

  1. تعریف یک سوال

در مرحله اول، شما باید هدف خود را مشخص کنید. از برخی جهات، این مرحله سخت‌ترین قسمت فرآیند است. به این دلیل که اگرچه به نظر می‌رسد یک مسئله واضح باشد، همیشه ممکن است به هسته اصلی آن نرسید.

به عنوان مثال فرض کنیم شما در شرکتی کار می‌کنید که می‌خواهد درآمد خود را افزایش دهد. مدیریت ارشد قرار است با راه‌اندازی مجموعه‌ای از محصولات جدید این کار را انجام دهد. در نتیجه، شما وقت و منابع زیادی را صرف تجزیه و تحلیل اینکه چه محصولی ایجاد کنید، در کدام بازار آن را عرضه نمایید و غیره خواهید کرد.

با این حال، با کمی پیش‌بینی بیشتر، ممکن است متوجه شوید که هیچ مشکلی در محصولات موجود این شرکت وجود ندارد اما شاید روند فروش ضعیف است، در نتیجه رضایت مشتری کم بوده و معاملات کمتری صورت می‌گیرند. با این بینش، ممکن است دریابید که سرمایه‌گذاری در آموزش فروش، باعث افزایش درآمد با هزینه بسیار کمتری می‌شود.

در حالی که این فقط یک مورد فرضی است،

اما اهمیت کاوش یک مسئله را از چند زاویه قبل از سرمایه‌گذاری زمان زیاد در آن نشان می‌دهد. این مسئله همچنین به معنای نترسیدن از گفتن حقیقت با قدرت است (در این مثال، باید به مدیران بگویید که ایده محصول جدید آن‌ها اشتباه است). تعریف سوالی که می‌خواهید به آن پاسخ دهید شامل درک عمیق نیازها و خواسته‌های کسب و کار، پیگیری معیارها، KPI و … است. در این مرحله معمولا برخی از تجزیه و تحلیل‌های اولیه را انجام خواهید داد.

  1. جمع آوری داده‌ها

پس از شناسایی سوال، وظیفه بعدی شما این است که بفهمید کدام داده‌ها برای کمک به شما در حل آن مسئله خاص، مناسب هستند. این داده‌ها می‌توانند شامل داده‌های کمی (مانند ارقام بازاریابی) یا داده‌های کیفی (مانند بررسی مشتری) باشند. به طور خاص، انواع داده‌ها را می‌توان به سه دسته تقسیم کرد:

  • داده‌های شخص اول (مستقیما توسط شما یا سازمان جمع‌آوری می‌شود)
  • داده‌های شخص دوم (داده‌های شخص اول سازمان دیگری)
  • داده‌های شخص سوم (که از منابع متعدد توسط شخص ثالث جمع‌آوری می‌شوند).

اگر از قبل به این داده‌ها دسترسی ندارید، باید برای جمع‌آوری آن‌ها استراتژی مناسبی را تدوین کنید. این مسئله ممکن است شامل انجام نظرسنجی‌ها، نظارت بر شبکه‌های اجتماعی، تجزیه و تحلیل وب سایت، ردیابی آنلاین و غیره باشد. با این وجود آن‌ها را جمع‌آوری می‌کنید و به محض اینکه داده‌ها در اختیار شما قرار می‌گیرند، آماده تمیزسازی آن‌ها هستید.

  1. تمیزسازی داده‌ها

داده‌های تازه جمع‌آوری شده معمولا در قالب خام قرار می‌گیرند. این بدان معناست که هنوز سازماندهی نشده‌اند. پس از نظر میزان خطا نیز مورد بررسی قرار نگرفته‌اند. برای بدست آوردن وضعیتی که برای تجزیه و تحلیل مناسب است، داده‌ها باید تمیز شوند. این مسئله شامل ابزارها و تکنیک‌های مختلفی (مانند الگوریتم‌های سفارشی، نرم‌افزارهای عمومی و تجزیه و تحلیل اکتشافی) است تا بتواند آن را به وضعیت مناسب‌تری برساند.

وظایف تمیزسازی داده‌ها:

شامل از بین بردن خطاها، موارد تکراری و موارد پرتعدد، ریشه‌کن کردن داده‌های ناخواسته (به عنوان مثال مواردی که برای تجزیه و تحلیل شما مفید نیستند)، ساختاردهی داده‌ها به روش مفیدتر، پر کردن خلأها و غیره است.

وقتی این کار تمام شد، داده‌ها را تأیید خواهید کرد. این مهم شامل بررسی این نکته است که آیا نیازهای شما برآورده شده‌اند یا خیر. اغلب، متوجه خواهید شد که اینگونه نیست، این بدان معناست که شما باید یک قدم به عقب برگردید. به همین دلیل، تمیزسازی داده‌ها یک فرایند تکراری در نظر گرفته می‌شود.

  1. انجام تجزیه و تحلیل

هنگامی که مجموعه داده شما تمیز و مرتب شد، خوب است که تجزیه و تحلیل را شروع کنید. بسیاری از انواع تجزیه و تحلیل داده‌ها وجود دارد و بخشی از چالش این است که مشخص کنید کدام روش برای کار در حال حاضر مناسب‌تر می‌باشد. برای ساده نگه داشتن موارد، ما یک مرور کلی از چهار دسته اصلی تجزیه و تحلیل داده‌ها را ارائه خواهیم داد.

  • تجزیه و تحلیل توصیفی

اولین مورد تحلیل توصیفی است. این مهم شامل جمع‌بندی (یا توصیف) ویژگی‌های یک مجموعه داده برای درک بهتر آن می‌باشد. معمولا برای نتیجه‌گیری قاطع استفاده نمی‌شود، اما اولین قدم مفید برای تصمیم‌گیری در مورد نحوه بررسی بیشتر داده‌ها است.

  • تجزیه و تحلیل تشخیصی

در مرحله بعد، تجزیه و تحلیل تشخیصی بر درک دلیل وقوع چیزی متمرکز است (به عنوان مثال با کاوش در همبستگی بین مقادیر یک مجموعه داده). این مسئله به شناسایی مشکلات کمک می‌کند و اغلب در اولین مرحله تجزیه و تحلیل داده‌ها، یعنی تعریف سوال، استفاده می‌شود.

  • تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و تجویزی

سرانجام، ما تجزیه و تحلیل پیش‌بینی (که به شناسایی روندها بر اساس داده‌های گذشته کمک می‌کند) و تجزیه و تحلیل تجویزی (که به تصمیم‌گیری در مورد یک اقدام آینده کمک می‌کند) را در اختیار داریم. مورد دوم گاهی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود.

  1. نتیجه‌گیری از نتایج

هنگامی که شما تجزیه و تحلیل انجام داده‌اید و برخی از بینش‌ها را ترسیم کرده‌اید، مرحله آخر این است که این موارد را ابتدا به کسانی که آن‌ها را سفارش داده‌اند، اعلام کنید. این مسئله معمولا شامل تجسم داده‌ها به نوعی قابل درک (مثلا در یک نمودار یا دیاگرام) است.

همچنین ممکن است شامل ایجاد داشبورد، اسناد، گزارش‌ها یا ارائه‌های تعاملی باشد. نادیده گرفتن این مرحله آسان است، اما انجام صحیح آن حائز اهمیت بسیاری می‌باشد. نه تنها باید یافته‌های خود را به درستی تفسیر کنید، بلکه باید آن‌ها را به روشی که برای پرسنل کوتاه‌مدت و غیرفنی واضح است، به اشتراک بگذارید.

مسیر پیشرفت شغلی تحلیلگر داده

ایفای نقش تحلیلگر داده می‌تواند درهایی را به روی مشاغل دیگر نیز باز کند. بسیاری از کسانی که به عنوان تحلیلگر داده شروع می‌کنند، در نهایت دانشمند داده می‌شوند. دانشمندان داده نیز مانند تحلیلگران، از آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. با این حال، دانشمند داده ممکن است از تکنیک‌های پیشرفته برای ساخت مدل‌ها و ابزارهای دیگر جهت ارائه بینش در مورد روندهای آینده استفاده کند.

نتیجه سخن

در نهایت، مهارت‌های تحلیلگر داده بسته به نقش او در سازمان متفاوت است. به عنوان مثال، برخورداری از دانش کسب و کاری که در آن کار می‌کنید، در بررسی نقش و نیازهای شما، بسیار مهم است. با این حال، به عنوان یک قاعده، این مهارت‌ها مواردی هستند که می‌توانید هنگام کار یاد بگیرید.

اما در یک نگاه کلی ما می‌توانیم مهارت‌های یک تحلیلگر داده را به مهارت‌های سخت (یا توانایی‌های فنی) و مهارت‌های نرم (یا ویژگی‌های شخصیتی مفید که به شما کمک می‌کنند کار خود را بهتر انجام دهید) تقسیم کنیم.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. به روز رسانی حاکمیت داده در سازمان: از کجا شروع کنیم
  2. کارشناس پایگاه داده کیست و چه وظایفی دارد؟
  3. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  4. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  5. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  6. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. کلان داده (Big Data) چیست؟
  8. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  9. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  10. طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  11. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  12. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  13. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  14. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  15. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  16. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  17. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  18. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  19. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  20. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  21. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  22. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  23. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  24. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  25. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  26. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  27. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  28. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  29. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  30. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  31. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  32. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  33. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  34. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  35. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  36. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  37. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  38. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  39. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  40. آموزش Power BI Report Server
  41. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  42. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  43. مسیر شغلی در هوش تجاری
  44. مهندسی داده چیست؟
  45. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  46. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  47. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  48. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  49. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  50. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  51. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  52. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  53. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  54. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  55. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  56. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  57. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  58. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  59. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  60. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  61. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  62. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  63. یادگیری ماشین چیست؟
  64. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  65. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  67. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  68. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  69. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  70. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  71. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  72. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  73. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  74. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  75. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  76. انبار داده چیست؟
  77. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  78. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  79. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  80. مدل‌سازی داده چیست؟
  81. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  82. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  83. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  85. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  86. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  87. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  89. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  90. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
  91. کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک
  92. بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سال نو، مهارت نو: ۲۰۰ هزار تومان تخفیف دوره‌های آموزشی با کد newyear فقط تا ۱۵ فروردینبرنامه دوره‌ها را ببینید
+ +
بستن