در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان مجموعه‌ای از مهارت‌های کلیدی و دانش عمیق در زمینه تحلیل داده را کسب خواهند کرد. این مهارت‌ها نه تنها تئوری، بلکه جنبه‌های عملی و کاربردی را نیز پوشش می‌دهند:

• مبانی تحلیل داده: درک چرخه حیات داده‌ها، انواع داده‌ها، و روش‌های جمع‌آوری و سازماندهی آن‌ها.
• ابزارهای ضروری: تسلط بر ابزارهای پرکاربرد در صنعت، از جمله Microsoft Excel برای تحلیل‌های اولیه و پاکسازی داده‌ها، SQL برای کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای، و زبان‌های برنامه‌نویسی Python و R که از ستون‌های اصلی علم داده و تحلیل هستند.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: یادگیری تکنیک‌های مختلف برای کشف الگوها، شناسایی روندهای مهم، و استخراج بینش‌های ارزشمند از مجموعه‌داده‌های پیچیده. این شامل پاکسازی داده (Data Cleaning)، تبدیل داده (Data Transformation)، و مدل‌سازی داده (Data Modeling) می‌شود.
• تجسم داده‌ها (Data Visualization): استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون (مانند Matplotlib و Seaborn) و R (مانند ggplot2) برای ایجاد نمودارها و داشبوردهای جذاب و قابل فهم که نتایج تحلیل را به شکلی بصری و مؤثر منتقل می‌کنند.
• آمار و احتمال: درک مفاهیم آماری اساسی که زیربنای تحلیل داده‌ها هستند، مانند آزمون فرضیه، رگرسیون، و توزیع‌ها.
• کار با ابزارهای اکوسیستم داده: آشنایی با Jupyter Notebooks، Git و GitHub برای مدیریت پروژه و همکاری، و ابزارهای ابری IBM برای داده‌کاوی.
• پروژه‌های عملی: تجربه عملی از طریق پروژه‌های کوچک در طول دوره و یک پروژه نهایی (Capstone Project) که تمام مهارت‌های آموخته شده را در یک سناریوی واقعی ترکیب می‌کند.

کسب گواهینامه حرفه‌ای تحلیلگر داده آی‌بی‌ام مزایای قابل توجهی برای آینده شغلی شما به همراه خواهد داشت:

• افزایش فرصت‌های شغلی: تقاضا برای تحلیلگران داده در حال رشد است و این گواهینامه شما را در بازار کار رقابتی متمایز می‌کند. شما برای نقش‌هایی مانند تحلیلگر داده، تحلیلگر کسب و کار، یا متخصص هوش تجاری آماده خواهید شد.
• اعتبار صنعت: گواهینامه صادر شده توسط IBM، یکی از پیشروترین شرکت‌های فناوری جهان، از اعتبار بالایی برخوردار است و نشان‌دهنده تسلط شما بر مهارت‌های مورد نیاز صنعت است.
• تجربه عملی: تمرکز دوره بر پروژه‌های عملی و سناریوهای واقعی، به شما کمک می‌کند تا یک پورتفولیو قوی از کارهایتان ایجاد کنید که می‌توانید در مصاحبه‌های شغلی ارائه دهید.
• یادگیری منعطف: ساختار Coursera امکان یادگیری با سرعت خودتان را فراهم می‌کند، به این معنی که می‌توانید برنامه مطالعاتی خود را با تعهدات شغلی و زندگی شخصی‌تان تنظیم کنید.
• شبکه‌سازی: اگرچه یک دوره آنلاین است، اما با شرکت در جوامع آنلاین و گروه‌های مطالعه، می‌توانید با دیگر علاقه‌مندان به داده‌کاوی ارتباط برقرار کنید.
• افزایش پتانسیل درآمد: مهارت‌های تحلیل داده از جمله پردرآمدترین مهارت‌ها در حوزه فناوری هستند و این گواهینامه می‌تواند به شما در دستیابی به پتانسیل درآمدی بالاتر کمک کند.

یکی از جذابیت‌های اصلی این گواهینامه این است که برای شرکت در آن نیاز به پیش‌زمینه قبلی در علم داده یا برنامه‌نویسی نیست. این دوره از پایه شروع می‌شود و تمامی مفاهیم ضروری را پوشش می‌دهد. با این حال، داشتن شرایط زیر می‌تواند به شما در پیمودن موفق‌تر این مسیر کمک کند:

• آشنایی اولیه با کامپیوتر: توانایی کار با سیستم‌عامل، مرورگر وب و نرم‌افزارهای دفتری.
• علاقه به کار با داده‌ها: اشتیاق به کشف بینش از داده‌ها و حل مسائل با استفاده از آن‌ها.
• تفکر منطقی و حل مسئله: توانایی تفکر نقادانه و رویکرد ساختاریافته برای حل مسائل.
• استعداد ریاضی (اختیاری): آشنایی با مفاهیم پایه ریاضیات و آمار می‌تواند مفید باشد، اما ضروری نیست، زیرا مفاهیم آماری لازم در طول دوره آموزش داده می‌شوند.

گواهینامه حرفه‌ای تحلیلگر داده آی‌بی‌ام از ۹ دوره آموزشی مجزا تشکیل شده است که هر یک بر جنبه‌ای خاص از تحلیل داده تمرکز دارند:

• ۱. مقدمه‌ای بر تحلیل داده (Introduction to Data Analytics):
  این دوره پایه‌های تحلیل داده را بنا می‌نهد. شما با نقش‌های مختلف در حوزه داده، چرخه حیات داده، و نحوه تفکر مانند یک تحلیلگر داده آشنا می‌شوید. مفاهیم اولیه مانند انواع داده، جمع‌آوری داده، و اهمیت پاکسازی داده‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرند.
• ۲. تحلیل داده با اکسل (Data Analysis with Excel):
  اکسل یکی از پرکاربردترین ابزارها برای تحلیل داده‌های کوچک و متوسط است. در این دوره، مهارت‌های پیشرفته اکسل مانند توابع پیچیده، PivotTables، نمودارها، و ابزارهای تحلیل “What-If” را برای انجام تحلیل‌های مؤثر داده یاد می‌گیرید.
• ۳. پایگاه داده و SQL برای تحلیل داده (Databases and SQL for Data Analysis):
  SQL زبان استاندارد برای کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای است. در این دوره، نحوه نوشتن کوئری‌های SQL برای بازیابی، فیلتر کردن، و دستکاری داده‌ها از پایگاه‌های داده را فرا می‌گیرید. همچنین با مفاهیم پایگاه داده مانند جداول، روابط، و انواع داده آشنا می‌شوید.
• ۴. پایتون برای علم داده و هوش مصنوعی (Python for Data Science, AI & Development):
  پایتون زبان اصلی در علم داده است. این دوره مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون، ساختار داده‌ها، توابع، و کتابخانه‌های اصلی مانند NumPy و Pandas را برای کار با داده‌ها ارائه می‌دهد.
• ۵. تحلیل داده با پایتون (Python Project for Data Analysis):
  با تسلط بر مبانی پایتون، در این دوره به تحلیل داده‌های واقعی با استفاده از کتابخانه Pandas در پایتون می‌پردازید. تکنیک‌های پاکسازی، آماده‌سازی، و تحلیل اکتشافی داده‌ها با تمرکز بر پروژه‌های عملی آموزش داده می‌شوند.
• ۶. تجسم داده‌ها با پایتون (Data Visualization with Python):
  توانایی انتقال بینش‌های داده‌ای به صورت بصری اهمیت زیادی دارد. در این دوره، با استفاده از Matplotlib و Seaborn در پایتون، انواع نمودارها (مانند هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار خطی) را برای نمایش داده‌ها به شکلی مؤثر ایجاد می‌کنید.
• ۷. علم داده با R (R for Data Science):
  R یکی دیگر از زبان‌های قدرتمند برای تحلیل آماری و علم داده است. این دوره شما را با اصول R، نحوه کار با فریم‌های داده، و بسته‌های پرکاربرد مانند tidyverse (شامل dplyr و ggplot2) آشنا می‌کند.
• ۸. تجسم داده‌ها با R (Data Visualization with R):
  مشابه دوره پایتون، این دوره بر تجسم داده‌ها با استفاده از R و بسته ggplot2 تمرکز دارد. شما یاد می‌گیرید که چگونه نمودارهای آماری پیچیده و جذاب ایجاد کنید که به وضوح داستان داده‌ها را روایت کنند.
• ۹. پروژه نهایی تحلیلگر داده IBM (IBM Data Analyst Capstone Project):
  این پروژه نهایی، اوج یادگیری شماست. در این دوره، تمام مهارت‌ها و ابزارهای آموخته شده در طول دوره را برای حل یک مسئله واقعی دنیای کسب‌وکار به کار می‌گیرید. این پروژه به شما فرصت می‌دهد تا یک پورتفولیو قوی برای خود بسازید.

طی این دوره، شما با مثال‌های متعددی از کاربرد تحلیل داده در دنیای واقعی آشنا خواهید شد. برای مثال:

• تحلیل عملکرد فروش: با استفاده از اکسل، داده‌های فروش یک شرکت را تحلیل کرده و روندهای فصلی یا محصولات پرفروش را شناسایی می‌کنید.
• پرس و جو از پایگاه داده مشتریان: با SQL، اطلاعات مشتریان خاص را از یک پایگاه داده استخراج کرده تا کمپین‌های بازاریابی هدفمند طراحی کنید.
• پیش‌بینی روندهای بازار: با پایتون، داده‌های تاریخی بازار سهام را تحلیل کرده و با استفاده از مدل‌های ساده آماری، روندهای آینده را پیش‌بینی کنید (البته با تأکید بر اینکه این پیش‌بینی‌ها تضمینی نیستند).
• تجسم داده‌های سلامت: با R، داده‌های سلامت عمومی را بصری‌سازی کرده تا شیوع بیماری‌ها یا اثربخشی داروها را نشان دهید.

این پروژه‌ها و مثال‌ها به شما کمک می‌کنند تا مهارت‌های تئوری را به دانش عملی و قابل استفاده در محیط کار تبدیل کنید.

گواهینامه حرفه‌ای تحلیلگر داده آی‌بی‌ام یک سرمایه‌گذاری ارزشمند در آینده شغلی شماست. این دوره با پوشش جامع ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده، شما را برای ورود به یکی از پررونق‌ترین حوزه‌های فناوری آماده می‌کند. با اتمام موفقیت‌آمیز این برنامه، شما نه تنها مجموعه‌ای از مهارت‌های فنی برجسته را کسب می‌کنید، بلکه با یک گواهینامه معتبر از IBM، اعتبار و اعتماد به نفس لازم برای پیشرفت در این مسیر را خواهید داشت. اگر آماده‌اید که سفری هیجان‌انگیز به دنیای داده‌ها را آغاز کنید و به یک تحلیلگر داده ماهر تبدیل شوید، این دوره انتخابی هوشمندانه است.