آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های تحلیل داده خود را به سطح بالاتری ارتقا دهید و از قابلیت‌های بی‌شمار KNIME بهره‌مند شوید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• انتقال روان از اکسل به KNIME: درک مفاهیم کلیدی KNIME و ترسیم شباهت‌ها با عملیات‌های اکسل.
• ورود و خروج داده‌ها: کار با انواع منابع داده‌ای مانند فایل‌های اکسل، CSV، پایگاه داده‌ها و APIها.
• پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها: شناسایی و مدیریت داده‌های ناقص، تکراری، ناهنجاری‌ها و تبدیل انواع داده‌ها.
• دستکاری و تبدیل داده‌ها: انجام عملیاتی مانند فیلتر کردن، مرتب‌سازی، تجمیع، pivot و unpivot، و ادغام مجموعه‌ داده‌های مختلف (مشابه VLOOKUP یا Power Query در اکسل، اما به مراتب قدرتمندتر).
• ساخت جریان‌های کاری خودکار: طراحی و اجرای Workflowهای (جریان‌های کاری) بصری که فرآیندهای تحلیل داده را به صورت خودکار انجام می‌دهند.
• تحلیل‌های پیشرفته‌تر: گام نهادن به سمت تحلیل‌های آماری و حتی مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نیاز به کدنویسی.
• گزارش‌گیری و مصورسازی: ایجاد گزارش‌های واضح و مصورسازی داده‌ها برای ارائه نتایج تحلیل.

مزایای کلیدی دوره KNIME برای کاربران اکسل

پیوستن به این دوره، مزایای بی‌شماری را برای شما به ارمغان خواهد آورد:

• افزایش چشمگیر بهره‌وری: خودکارسازی کارهای تکراری و زمان‌بر که در اکسل به صورت دستی انجام می‌شدند.
• توانایی کار با داده‌های بزرگ: KNIME قادر به پردازش میلیون‌ها ردیف داده است، محدودیتی که در اکسل به سرعت به آن برخواهید خورد.
• تکرارپذیری و شفافیت: Workflowهای بصری KNIME امکان بازبینی و ردیابی کامل هر مرحله از تحلیل را فراهم می‌کنند، که برای همکاری و حسابرسی ضروری است.
• کاهش خطا: با خودکارسازی فرآیندها، احتمال خطاهای انسانی به شدت کاهش می‌یابد.
• بدون نیاز به کدنویسی: KNIME یک پلتفرم “بدون کد” (No-Code) و “با کد کم” (Low-Code) است که به شما اجازه می‌دهد بدون یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی پیچیده، تحلیل‌های قدرتمند انجام دهید.
• توسعه مهارت‌های شغلی: با افزودن KNIME به جعبه ابزار خود، موقعیت شغلی خود را در بازار کار تحلیل داده ارتقا دهید.
• یکپارچگی با ابزارهای دیگر: KNIME به راحتی با سایر ابزارهای BI، پایگاه داده‌ها و زبان‌های برنامه‌نویسی (در صورت نیاز) یکپارچه می‌شود.

پیش‌نیازهای شرکت در دوره

این دوره برای کاربران اکسل طراحی شده است، بنابراین پیش‌نیازهای آن منطبق با دانش شما از این ابزار خواهد بود:

• آشنایی متوسط با مایکروسافت اکسل: توانایی کار با فرمول‌ها، توابع، فیلترها و جداول در اکسل ضروری است.
• درک اولیه از مفاهیم داده: مانند ردیف‌ها، ستون‌ها، انواع داده و روابط بین داده‌ها.
• اشتیاق به یادگیری و پیشرفت در حوزه تحلیل داده.
• بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی قبلی.

محتوای جامع دوره و سرفصل‌ها

این دوره به صورت گام به گام و با رویکرد کاربردی، شما را از سطح مبتدی به یک کاربر ماهر KNIME تبدیل خواهد کرد. سرفصل‌های اصلی عبارتند از:

۱. مقدمه‌ای بر KNIME و آشنایی با محیط کار

• KNIME چیست و چرا برای کاربران اکسل ایده‌آل است؟
• نصب و راه‌اندازی KNIME Analytics Platform.
• آشنایی با رابط کاربری: Workspace, KNIME Explorer, Node Repository, Console و Outline.
• مفهوم Nodeها (گره‌ها) و Workflowها (جریان‌های کاری).
• اولین Workflow شما: یک مثال ساده از خواندن و مشاهده داده.

۲. ورود و خروج داده‌ها

• خواندن فایل‌های اکسل: استفاده از نودهای Excel Reader با تنظیمات پیشرفته.
• خواندن فایل‌های CSV و Text.
• اتصال به پایگاه داده‌ها (مقدماتی).
• نوشتن نتایج در فرمت‌های مختلف (Excel, CSV).
• مثال کاربردی: چگونه یک فایل اکسل فروش با چندین شیت را به KNIME وارد کرده و داده‌های آن را برای تحلیل آماده کنید.

۳. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها

• شناسایی و مدیریت مقادیر گم‌شده (Missing Values): پر کردن، حذف یا جایگزینی.
• حذف ردیف‌ها و ستون‌های تکراری (Duplicate Row Filter, Column Filter).
• تبدیل انواع داده‌ها (Number to String, String to Number).
• فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها: Filter Rows, Sort.
• دستکاری رشته‌ها (String Manipulation): برش، جایگزینی، تبدیل حروف.
• مثال کاربردی: پاکسازی داده‌های نظرسنجی مشتریان که حاوی پاسخ‌های ناقص و خطاهای تایپی هستند.

۴. دستکاری و تبدیل داده‌ها

• تجمیع داده‌ها (Aggregation): محاسبه مجموع، میانگین، شمارش و…
• ترکیب جداول (Joiner, Concatenate): ادغام داده‌ها از منابع مختلف بر اساس کلیدهای مشترک.
• Pivot و Unpivot: بازآرایی داده‌ها برای تحلیل‌های مختلف.
• ایجاد ستون‌های جدید با استفاده از Rule Engine و Math Formula (مشابه فرمول‌نویسی در اکسل).
• مثال کاربردی: ترکیب داده‌های فروش منطقه‌ای و داده‌های اطلاعات مشتری برای شناسایی پرفروش‌ترین محصولات در هر منطقه و محاسبه میانگین سود.

۵. خودکارسازی و گزارش‌گیری

• ذخیره و بارگذاری Workflowها.
• ایجاد متغیرها (Variables) و استفاده از آن‌ها در Workflowها.
• اجرای خودکار Workflowها.
• خروجی گرفتن نتایج به صورت فایل‌های اکسل یا PDF.
• مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها در KNIME.
• مثال کاربردی: ساخت یک Workflow که به صورت خودکار گزارش ماهانه فروش را از داده‌های جدید تولید و آن را به فرمت اکسل یا PDF ذخیره کند.

۶. مثال‌ها و مطالعات موردی عملی

• تحلیل داده‌های مالی و بودجه‌بندی.
• تحلیل داده‌های بازاریابی و کمپین‌های تبلیغاتی.
• مدیریت داده‌های موجودی و زنجیره تأمین.
• پروژه‌های عملی برای تثبیت آموخته‌ها.