شروع کار خود در فناوری: علم داده - Starting Your Career in Tech: Data Science

آیا شما از آن دسته افرادی هستید که هرگز از پرسیدن سوال دست نمی کشند؟ آیا خود را متعجب می‌کنید که چرا سیستم‌ها به این شکل عمل می‌کنند و برای بهبود آنها چه کاری می‌توانید انجام دهید؟ ممکن است متوجه آن نباشید، اما در حال حاضر بسیار بیشتر از آنچه فکر می‌کنید به دانشمند داده بودن نزدیک شده‌اید. به مربی و مربی شغلی Khaulat Abdulhakeem بپیوندید تا او تجربیات دنیای واقعی خود را که به سختی به دست آورده است به عنوان یک دانشمند داده و یک زن در فناوری بازگو کند. Khaulat جزئیات نقش یک دانشمند داده، کاوش در پتانسیل یک مسیر شغلی علم داده و متمایز کردن علم داده از سایر زمینه های مرتبط است. بیاموزید که چه مهارت هایی را باید یاد بگیرید و انرژی خود را کجا متمرکز کنید، به خصوص اگر تازه شروع کرده اید. Khaulat نمونه هایی از سفر خود را به اشتراک می گذارد تا به شما کمک کند سبک یادگیری خود را ارزیابی کنید، اولین رزومه علمی داده خود را ایجاد کنید، برند شخصی خود را بسازید، و حس اجتماعی خود را توسعه دهید.

سازمان‌ها برای فروش، توزیع و صدور صورت‌حساب برای کالاها و خدمات خود به یک سیستم قوی برای مدیریت داده‌های مشتری و سفارش نیاز دارند. فروش و توزیع SAP، که معمولاً SAP SD نامیده می شود، ماژول کلیدی است که فرآیند سفارش به نقد را برای محصولات و خدمات شرکت های ما مدیریت می کند. در این دوره، مربی جاستین ولی اجزای کلیدی ماژول SAP SD و نحوه ادغام آن با سایر ماژول ها در SAP S/4HANA را معرفی می کند. سپس، جاستین رایج ترین معاملات و گزارش های فروش و توزیع را پوشش می دهد. با SAP SD راه‌اندازی کنید تا نحوه ارتباط فروش، حمل و نقل و صورت‌حساب را بیاموزید.

دنیای علم داده در حال تغییر شکل هر کسب و کاری است. هیچ زمانی بهتر از الان برای یادگیری آن وجود ندارد. در این دوره آموزشی Madecraft، مربی پایتون و دانشمند داده Lavanya Vijayan به اشتراک می‌گذارد که علم داده چیست و چه تفاوتی با سایر رشته‌های متمرکز بر اطلاعات دارد. سپس او به جریان کار - چرخه حیات علم داده - می پردازد و مجموعه ابزار دانشمند داده را از زبان های برنامه نویسی و کتابخانه های تخصصی گرفته تا ابزارهای بهره وری مانند نوت بوک های Jupyter معرفی می کند. در فصل‌های بعدی، Lavanya بر تکنیک‌های عملی مانند تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی، تمیز کردن داده‌ها و تجسم داده‌ها تمرکز می‌کند. در نهایت، در مورد نمونه گیری، آزمایش و طبقه بندی بیاموزید. در پایان دوره، دانش لازم برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها و گزارش‌دهی اولیه و باز کردن فرصت‌هایی برای سرعت بخشیدن به شغل خود در این زمینه هیجان‌انگیز را خواهید داشت. اهداف یادگیری علم داده چیست؟ چرخه حیات علم داده پایتون در مقابل R برای علم داده خواندن داده های جدولی تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی پاک کردن داده ها تجسم داده ها استنتاج طبقه بندی برای یادگیری ماشین

علم داده در حال هدایت یک انقلاب جهانی است که همه چیز را از اتوماسیون کسب و کار گرفته تا تعاملات اجتماعی در بر می گیرد. این همچنین یکی از سریع‌ترین و پردرآمدترین مشاغلی است که از تحلیلگران و مهندسان در سراسر جهان استفاده می‌کند. این دوره یک نمای کلی غیر فنی و قابل دسترس از این رشته را ارائه می دهد که واژگان، مهارت ها، مشاغل، ابزارها و تکنیک های علم داده را پوشش می دهد. مربی بارتون پولسون روابط را با سایر زمینه های اشباع شده از داده مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تعریف می کند. او شیوه‌های اولیه را بررسی می‌کند: جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، تدوین قوانینی برای طبقه‌بندی و تصمیم‌گیری، و ترسیم بینش‌های عملی. او همچنین در مورد اخلاق و مسئولیت پذیری بحث می کند و جهت کسب اطلاعات بیشتر را ارائه می دهد. در پایان، خواهید دید که چگونه علم داده می تواند به شما در تصمیم گیری بهتر، به دست آوردن بینش عمیق تر و موثرتر و کارآمدتر کردن کارتان کمک کند. اهداف یادگیری مهارت های مورد نیاز برای یک حرفه در علم داده را ارزیابی کنید. منابع مختلف داده از جمله معیارها و API ها را ارزیابی کنید. داده ها را از طریق نمودارها و آمار کاوش کنید. کشف کنید که دانشمندان داده چگونه از زبان های برنامه نویسی مانند R، Python و SQL استفاده می کنند. نقش ریاضیات، مانند جبر، در علم داده را ارزیابی کنید. نقش آمار کاربردی، مانند فواصل اطمینان، در علم داده را ارزیابی کنید. نقش یادگیری ماشینی، مانند شبکه های عصبی مصنوعی، در علم داده را ارزیابی کنید. مولفه های تجسم موثر داده ها را تعریف کنید.

بیشتر آموزشهای علوم داده فقط بر روی فناوریهای کلیدی تمرکز دارند. اما مشاغل علوم داده در دنیای واقعی نیاز به مواردی بیش از تیزبینی فنی ندارند. هنگامی که دانشمندان داده های جدید تمرکز خود را از کلاس به اتاق هیئت مدیره تغییر می دهند، اگر می خواهند پروژه هایی را ایجاد کنند که تحول تجاری ایجاد می کنند، باید بتوانند دیگران را همدل، متقاعد و رهبری کنند. این دوره برای کمک به شما در یادگیری این مهارت ها و سایر مهارت های غیر فنی طراحی شده است که می تواند به شما کمک کند اولین شغل علوم داده خود را به یک حرفه مادام العمر تبدیل کنید. وقتی مدل های پیش بینی تغییر ایجاد می کنند، باید چالش های قابل پیش بینی وجود داشته باشد در سازمانها در طول این دوره، مربی کیت مک کورمیک این چالش ها را پشت سر می گذارد و نشان می دهد که چگونه بر آنها غلبه کنید. کشف کنید که چگونه با اطمینان از کار خود در زمین کار دفاع کنید، کنجکاوی طبیعی خود را تقویت کنید، تعهد خود را نسبت به کار خود عمیق تر کنید، زبان تجزیه و تحلیل را به زبان تجارت، دیپلماسی عملی و موارد دیگر ترجمه کنید. موضوعات شامل: - ابهام ذاتی در پروژه های علوم داده را توصیف کنید. - همدلی شناختی و چگونگی دستیابی به آن را تعریف کنید. - نقش تردید، کنجکاوی، اقناع و دیپلماسی را در علم داده حرفه ای متمایز کنید. - فعالیت های مناسب برای ادامه پیشرفت حرفه ای را لیست کنید. - تعاملات مشترک بین دانشمندان و مدیران ارشد را شرح دهید. - زمان مناسب برای محدود کردن جزئیات در بحث را توصیف کنید.

توسعه دهندگان امروزی منابع متعددی برای یادگیری مهارت های "سخت" مورد نیاز برای موفقیت در یک نقش فنی دارند، اما بسیاری از آنها مهارت های نرم مورد نیاز برای برتری در حرفه خود را از دست داده اند. این دوره بر یکی از مهمترین آنها تمرکز دارد: ارتباطات. بیاموزید که چگونه با یک تیم متنوع، با دانش، سوابق و دیدگاه‌های مختلف کار کنید و بفهمید کدام جنبه‌های ارتباطی را می‌توانید خودکار کنید – و کدام یک نیاز به تماس شخصی‌تر دارند. مربی آنیس دیویس نحوه ایجاد استانداردها و فرآیندها، کار و برقراری ارتباط به عنوان یک تیم، برگزاری جلسات موثر در یک فضای کاری چابک، و رسیدگی به چالش های رایج برای ارتباط، از برقراری ارتباط بین فرهنگ ها تا برقراری ارتباط در مناطق زمانی را پوشش می دهد. مهارت هایی که در این دوره به دست می آورید به شما کمک می کند تا ارتباط فنی موثرتری داشته باشید و قدم بعدی را در حرفه خود بردارید. اهداف یادگیری ایجاد استانداردها و فرآیندها مدیریت پروژه حضور و راهنمایی برگزاری جلسات موثر برنامه ریزی تکرار و گذشته نگر ارتباط با تیم های راه دور

یافتن شغلی که دوست داشته باشید می‌تواند سخت باشد. این دوره می‌تواند با ارائه راهکارها و نکات سریع برای یافتن یک شغل ستاره‌ای در زمینه علوم داده به شما کمک کند. مربی Michael Galarnyk نحوه شناسایی نوع شغل علوم داده که به بهترین وجهی برای شما مناسب است را به اشتراک می‌گذارد و همچنین برای رفع خلأهای موجود در رزومه شما گام برمی دارد. او جزئیات نحوه ساخت پروژه‌های چشمگیر را که مهارت‌های شما را به نمایش می‌گذارد، و همچنین ساختن یک رزومه علمی و جذاب نامه. به علاوه، نکاتی را برای ایجاد حضور آنلاین دریافت کنید. یافتن مخاطبین مرتبط برای کمک به شما در کارابی. و آماده شدن برای اولین مصاحبه.

کار در خانه هنجار جدید است. در زمینه های مورد تقاضا مانند علم داده ، کارفرمایان متوجه می شوند که برای جذب نامزدهای سطح بالا باید انعطاف و تعادل کار از راه دور را ارائه دهند. اگر علاقه زیادی به تجزیه و تحلیل داده ها دارید و می خواهید از دفتر جدا شوید ، هرگز زمان بهتری برای یافتن موقعیت از راه دور نبوده است. در این دوره ، می توانید یاد بگیرید که چگونه شغل رویایی خود را به عنوان یک دانشمند داده از راه دور پیدا کنید. کشف کنید که چگونه یک رزومه موثر بنویسید ، شبکه خود را بسازید ، یک مارک آنلاین موثر ایجاد کنید ، فرصت های شغلی از راه دور را پیدا کنید ، مصاحبه ای را که توسط تلفن یا ویدیو انجام شده است ، و مدیران استخدام را پیگیری کنید. با استفاده از این نکات ، می توانید شغل کار از خانه را که همیشه آرزو داشته اید ، در یکی از پردرآمدترین و سریع ترین زمینه های رشد در جهان قرار دهید. موضوعات شامل: انواع مشاغل علوم داده از راه دور پر کردن خلا مهارتها ایجاد نمونه کارها نوشتن رزومه و جلد نامه خود را بصورت آنلاین بازاریابی کنید شبکه سازی مصاحبه از راه دور

دانش داده در حال رشد است و در حال تغییر است. برخی از تمرین کنندگان نسبت به آینده ای که دارند ترس دارند. آیا کسب و کارها علاقه خود را به داده های بزرگ از دست می دهند؟ آیا مشاغل فردا برای افراد شاغل امروز به اندازه کافی وجود دارد؟ با آموزش و تخصص خود چه خواهیم کرد؟ واقعیت این است که فرصت های دانشمندان داده فقط در حال افزایش است و روش های جدیدی را برای مشارکت شما و هدایت تحولات ابتکاری فراهم می کند. این دوره درک عمیق تری از تاریخ علم داده و همچنین ابزارهای تاکتیکی خاص را فراهم می کند که به شما امکان می دهد فرصت های بعدی در این زمینه رو به رشد را تعیین کنید. مربی کریستوفر بیشاپ ، متخصص تحول شغلی ، به شما توصیه ها و ابزارهای کاربردی را می دهد که برای کمک به شما در یافتن شغل بعدی خود در زمینه علوم داده - و شغل بعدی - به آنها نیاز دارید. موضوعات شامل: داده ها در طول تاریخ علم داده چگونه تجارت را پیش می برد ساخت مجموعه ابزار شغلی خود شناسایی صدای شما درک مهارتهای منحصر به فرد خود در حال توسعه آنتن خود شبکه سازی با MESH خود پیگیری ارتباطات آماده شدن برای مشاغل آینده علوم داده