این دوره جامع، مجموعه‌ای از مهارت‌های کلیدی را در اختیار شما قرار می‌دهد تا بتوانید به یک متخصص برجسته در زمینه بصری‌سازی و داشبوردسازی داده تبدیل شوید:

• دستکاری و پاکسازی داده‌ها: آشنایی عمیق با پکیج dplyr برای فیلتر کردن، مرتب‌سازی، گروه‌بندی و خلاصه‌سازی داده‌ها به صورت کارآمد.
• بصری‌سازی داده‌های ایستا با ggplot2: تسلط بر یکی از قدرتمندترین پکیج‌های R برای ایجاد نمودارهای ایستا از جمله نمودارهای پراکندگی، میله‌ای، خطی، هیستوگرام، باکس‌پلات و انواع نمودارهای پیشرفته. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از لایه‌ها، تم‌ها، و facetting برای ساخت بصری‌سازی‌های پیچیده و سفارشی استفاده کنید.
• ساخت داشبوردهای تعاملی با Shiny: یادگیری نحوه طراحی و پیاده‌سازی داشبوردهای وب تعاملی با استفاده از فریم‌ورک Shiny در R. این شامل مباحثی مانند ساختار UI و Server، عناصر ورودی و خروجی، واکنش‌پذیری (reactivity) و استقرار داشبوردها می‌شود.
• روایت‌گری داده و اصول طراحی بصری: درک اصول روانشناسی بصری و بهترین شیوه‌های طراحی برای ایجاد نمودارها و داشبوردهایی که نه تنها اطلاعات را نمایش می‌دهند، بلکه داستان داده‌ها را به طور مؤثر روایت می‌کنند و به مخاطب کمک می‌کنند تا سریعاً به بینش برسند.
• کار با داده‌های پیچیده: کسب تجربه در بصری‌سازی انواع مختلف داده‌ها از جمله سری‌های زمانی، داده‌های جغرافیایی (نقشه‌ها) و داده‌های شبکه‌ای.

سرمایه‌گذاری بر روی این دوره، مزایای متعددی را برای آینده شغلی و توسعه مهارت‌های حرفه‌ای شما به همراه خواهد داشت:

• افزایش فرصت‌های شغلی: با تسلط بر R، ggplot2 و Shiny، شما به یک کاندیدای ارزشمند برای نقش‌هایی مانند تحلیل‌گر داده، دانشمند داده، مهندس BI و متخصص بصری‌سازی داده تبدیل خواهید شد. این مهارت‌ها در صنایع مختلف از جمله مالی، بهداشت، بازاریابی، و فناوری اطلاعات بسیار مورد تقاضا هستند.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: توانایی خود را در استخراج بینش‌های عملی از داده‌ها و ارائه آن‌ها به صورت بصری، تقویت کنید تا سازمان‌ها بتوانند تصمیمات آگاهانه‌تر و بهتری اتخاذ کنند.
• ارتقاء مهارت‌های ارتباطی: بصری‌سازی مؤثر داده‌ها به شما کمک می‌کند تا یافته‌های پیچیده را به زبان ساده‌تر و قابل فهم‌تری برای مخاطبان غیرفنی ارائه دهید، که یک مهارت حیاتی در هر محیط کاری است.
• ساخت پورتفولیو قوی: در طول دوره، شما پروژه‌های عملی متعددی را انجام خواهید داد که می‌توانید آن‌ها را به پورتفولیوی خود اضافه کرده و توانایی‌های خود را به کارفرمایان بالقوه نشان دهید.
• تسلط بر ابزارهای استاندارد صنعت: R، ggplot2 و Shiny ابزارهایی هستند که به طور گسترده در محیط‌های آکادمیک و صنعتی برای تحلیل و بصری‌سازی داده مورد استفاده قرار می‌گیرند.

برای کسب حداکثر بهره‌وری از این دوره تخصصی، داشتن حداقل دانش و ابزارهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی R: درک مفاهیم بنیادی R مانند متغیرها، انواع داده، توابع، حلقه‌ها، و ساختارهای داده (مانند وکتورها، لیست‌ها، دیتافریم‌ها). نیازی به تسلط کامل بر R نیست، اما آشنایی اولیه مسیر یادگیری را هموارتر می‌کند.
• آشنایی با محیط RStudio: قابلیت کار با محیط توسعه یکپارچه RStudio برای نوشتن کد، اجرای برنامه‌ها و مدیریت پروژه‌ها.
• مفاهیم اولیه آمار (اختیاری): اگرچه برای شرکت در دوره ضروری نیست، اما داشتن درک ابتدایی از مفاهیم آماری مانند میانگین، میانه، انحراف معیار و توزیع‌ها می‌تواند در درک بهتر برخی مباحث بصری‌سازی مفید باشد.
• رایانه با دسترسی به اینترنت: برای نصب R و RStudio و دسترسی به منابع آموزشی.

دوره ۱: مبانی آماده‌سازی و بصری‌سازی داده با R

• مقدمه‌ای بر R و RStudio برای علم داده.
• وارد کردن، پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها.
• مقدمه‌ای بر dplyr برای دستکاری داده‌ها.
• اولین گام‌ها با ggplot2: نمودارهای پایه (پراکندگی، میله‌ای، خطی).
• لایه بندی گرافیک‌ها و اصول گرامر گرافیک‌ها.

دوره ۲: بصری‌سازی پیشرفته و اکتشاف داده با R

• ایجاد نمودارهای پیچیده‌تر با ggplot2 (مانند هیستوگرام‌های متراکم، باکس‌پلات‌های گروهی).
• سفارشی‌سازی نمودارها: تم‌ها، رنگ‌ها، فونت‌ها، و حاشیه‌نویسی‌ها.
• بصری‌سازی داده‌های چند متغیره و facetting.
• مقدمه‌ای بر بصری‌سازی تعاملی با پکیج‌هایی مانند plotly.
• نقشه‌کشی و بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی.

دوره ۳: طراحی و ساخت داشبوردهای تعاملی با R Shiny

• معرفی فریم‌ورک Shiny و ساختار یک برنامه Shiny.
• طراحی رابط کاربری (UI) و منطق سمت سرور (Server).
• انواع عناصر ورودی (sliders, dropdowns, text inputs) و خروجی (plots, tables, text).
• مفهوم واکنش‌پذیری (reactivity) و مدیریت وابستگی‌ها.
• لایه‌بندی و طراحی پیشرفته داشبورد.
• مقدمه‌ای بر استقرار برنامه‌های Shiny.

دوره ۴: روایت‌گری داده و بهترین شیوه‌های طراحی داشبورد

• اصول روانشناسی بصری و درک نحوه پردازش اطلاعات توسط مغز.
• نقش بصری‌سازی در روایت‌گری داده‌ها.
• انتخاب صحیح نوع نمودار برای داده‌های مختلف.
• طراحی داشبوردهایی با هدف مشخص و مخاطب خاص.
• خطاهای رایج در بصری‌سازی داده و چگونگی اجتناب از آن‌ها.
• اصول اخلاقی در بصری‌سازی داده‌ها.

مثال ۱: تحلیل عملکرد فروش یک شرکت خرده‌فروشی

شما می‌توانید با استفاده از ggplot2، نمودارهای سری زمانی برای نمایش روند فروش ماهانه، نمودارهای میله‌ای برای مقایسه فروش محصولات مختلف، و نمودارهای پراکندگی برای شناسایی رابطه بین تبلیغات و حجم فروش ایجاد کنید. سپس، این نمودارها را در یک داشبورد Shiny تجمیع کرده تا مدیران بتوانند به صورت تعاملی داده‌ها را فیلتر کرده و بینش‌های لازم برای بهینه‌سازی استراتژی‌های فروش را به دست آورند.

مثال ۲: پایش وضعیت سلامت عمومی در یک منطقه

با بهره‌گیری از داده‌های مربوط به شیوع بیماری‌ها، نرخ واکسیناسیون یا کیفیت هوا، می‌توانید داشبوردهای تعاملی با Shiny بسازید. این داشبوردها می‌توانند شامل نقشه‌های تعاملی (با leaflet) برای نمایش مناطق پرخطر، نمودارهای خطی برای پیگیری روند اپیدمی‌ها و فیلترهایی برای مشاهده داده‌ها بر اساس سن، جنسیت یا منطقه جغرافیایی باشند. این ابزار به سیاست‌گذاران کمک می‌کند تا تصمیمات بهداشتی مبتنی بر شواهد اتخاذ کنند.

مثال ۳: بهینه‌سازی عملیات در یک زنجیره تأمین

تصور کنید مسئول تحلیل داده‌های مربوط به موجودی انبار، زمان تحویل و کارایی حمل‌ونقل هستید. با استفاده از ggplot2، می‌توانید نمودارهای کنترلی برای پایش کیفیت، نمودارهای جریان برای تجسم مسیرهای تدارکات، و نمودارهای هیستوگرام برای تحلیل تأخیرها ایجاد کنید. سپس، با ادغام این بصری‌سازی‌ها در یک داشبورد Shiny، به مدیران عملیات این امکان را می‌دهید که گلوگاه‌ها را شناسایی کرده و تصمیمات بهینه‌سازی را در زمان واقعی اتخاذ نمایند.