چند مهارت برتر تجزیه و تحلیل داده های مورد تقاضا برای یادگیری در سال 2022

علم داده رشته جدیدی است که در حال پیشرفت است زیرا نیاز به یادگیری علم داده افزایش یافته است

علم داده یک فناوری پیشرفته است که توسط طیف گسترده ای از بخش ها و شرکت ها پذیرفته شده است. شرکت ها به دنبال دانشمندان داده ای هستند که بتوانند حجم روزافزون داده های تولید شده توسط عملیات خود را مدیریت کنند. دانشمندان داده به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا از داده‌های تجاری خود بیشترین استفاده را ببرند. در تجارت، تعداد کمی از دانشمندان داده با تجربه که در مورد جدیدترین تکنیک ها و فناوری به روز باشند، وجود دارد. ممکن است از یک برنامه آنلاین معتبر برای یادگیری علم داده از پایه استفاده شود.

تجسم به ابزاری مهم و فزاینده برای درک میلیاردها ردیف داده ای که هر روز با فرا رسیدن «عصر کلان داده» ایجاد می شود، تبدیل خواهد شد. تجسم داده ها با تبدیل داده ها به قالب قابل فهم تر و نمایش الگوها و موارد پرت به بیان داستان ها کمک می کند. یک تجسم خوب با کاهش نویز از داده ها و تأکید بر مهمترین حقایق، یک داستان را منتقل می کند. این به این سادگی نیست که عنصر «اطلاعات» یک اینفوگرافیک را در بالای نمودار قرار دهید تا زیباتر به نظر برسد. یک عمل متعادل کننده پیچیده بین فرم و عملکرد برای ارائه موثر داده ها مورد نیاز است. ابتدایی ترین نمودار ممکن است خیلی خسته کننده باشد که متوجه آن نشوید، یا ممکن است پیامی قوی را منتقل کند. دیدنی ترین نمایش ممکن است به طور کامل نتواند ایده مناسب را منتقل کند، یا ممکن است حجم ها را بیان کند. ساختن واقعیت ها و گرافیک ها با هم یک شکل هنری است. برای کشف چند مهارت برتر علم داده مورد تقاضا برای مطالعه در سال 2022 به خواندن ادامه دهید. آموزش موشن گرافیک 

 

1. R

R یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی پرکاربرد در زمینه علم داده است. یک دوره آنلاین معتبر ممکن است برای مطالعه علم داده با R. R برای به دست آوردن آمارهای مهم از مجموعه داده های عظیم مناسب است. R در بخش‌های مختلفی برای علم داده، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، تجارت الکترونیک، امور مالی و غیره استفاده می‌شود.

 

2. پردازش ابری (Cloud Computing)

بسیاری از شرکت ها زیرساخت های فناوری اطلاعات خود را به فضای ابری منتقل می کنند. کسب و کارها ممکن است از محاسبات ابری برای گسترش زیرساخت فناوری اطلاعات خود در پاسخ به نیازهای در حال تغییر استفاده کنند. رونق کسب و کار

 

3. یادگیری عمیق

یادگیری عمیق برای کارهای مختلفی از جمله تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP)، روباتیک، تجزیه و تحلیل تصویر و غیره استفاده می شود. یادگیری عمیق این پتانسیل را دارد که به دانشمندان داده برای پیشرفت شغلی خود کمک کند.

 

4. تابلو (Tableau)

Tableau یک ابزار تجزیه و تحلیل داده و تجسم محبوب در دنیای تجارت است. Tableau داشبوردهای بصری را برای کمک به شما در درک سریع اطلاعات ارائه می دهد. از انواع منابع داده پشتیبانی می کند و گزینه های زیادی را به دانشمندان داده می دهد. جدول علوم داده را می‌توان از طریق «برنامه مدرک حرفه‌ای Imarticus Learning در علم داده» یاد گرفت.